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收藏HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建,是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像,规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像,远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像,包括来自地球观测一号(EO-1)Hyperion和高分五号(GF-5B)两种传感器的图像,光谱范围从可见光到短波及中波红外,具有从紫外到长波红外的330个光谱波段,空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理,去除了无效波段和水汽吸收波段,保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究,还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法,比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
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中国250米灌溉耕地分布数据集(2000-2020)
灌溉耕地分布是开展生态、水文和气候研究的关键数据,并在水土资源管理中具有特别重要的地位。通过半自动机器学习模型,融合多源遥感数据(包括耕地分布、植被指数、水稻田分布)、灌溉统计和调查数据,以及灌溉适宜性分析,生成了中国逐年、250米灌溉耕地分布图(CIrrMap250)。利用2万个参考样本和高分辨率灌溉取水数据,对灌溉耕地分布数据的精度进行评估。结果显示,CIrrMap250在2000年、2010年和2020年的总体精度为0.79-0.88,优于现有的同类产品。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国区域教育数据库
该数据集包含了中国各区域的教育统计数据,涵盖了学校数量、学生人数、教师资源、教育经费等多个方面的信息。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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FAOSTAT Agricultural Data
FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织(FAO)提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据,旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。
www.fao.org 收录