有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
广东省自然教育场馆统计信息|自然教育数据集|教育设施数据集
收藏开放广东2023-04-13 更新2024-02-29 收录
下载链接：
https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
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链接失效反馈资源简介：
自然教育场馆作为自然教育体系建设的重要部分，是开展自然教育活动的重要载体，是展示自然教育资源的直接途径。截至2022年底，广东已建成148个自然教育场馆，其中有107个自然教育场馆面向公众免费开放。
提供机构：
省林业局
创建时间：
2023-06-02
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
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垃圾分类数据集
华为云垃圾分类训练集：分为训练集和测试集，训练集为原华为云垃圾分类比赛数据集，测试集为另外添加图片。大致分为4类，"0": "其他垃圾/一次性快餐盒", "1": "其他垃圾/污损塑料", "2": "其他垃圾/烟蒂", "3": "其他垃圾/牙签", "4": "其他垃圾/破碎花盆及碟碗", "5": "其他垃圾/竹筷", 1 "6": "厨余垃圾/剩饭剩菜", "7": "厨余垃圾/大骨头", "8": "厨余垃圾/水果果皮", "9": "厨余垃圾/水果果肉", "10": "厨余垃圾/茶叶渣", "11": "厨余垃圾/菜叶菜根", "12": "厨余垃圾/蛋壳", "13": "厨余垃圾/鱼骨", 2 "14": "可回收物/充电宝", "15": "可回收物/包", "16": "可回收物/化妆品瓶", "17": "可回收物/塑料玩具", "18": "可回收物/塑料碗盆", "19": "可回收物/塑料衣架", "20": "可回收物/快递纸袋", "21": "可回收物/插头电线", "22": "可回收物/旧衣服", "23": "可回收物/易拉罐", "24": "可回收物/枕头", "25": "可回收物/毛绒玩具", "26": "可回收物/洗发水瓶", "27": "可回收物/玻璃杯", "28": "可回收物/皮鞋", "29": "可回收物/砧板", "30": "可回收物/纸板箱", "31": "可回收物/调料瓶", "32": "可回收物/酒瓶", "33": "可回收物/金属食品罐", "34": "可回收物/锅", "35": "可回收物/食用油桶", "36": "可回收物/饮料瓶", 3 "37": "有害垃圾/干电池", "38": "有害垃圾/软膏", "39": "有害垃圾/过期药物"
阿里云天池 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LEVIR-CD
LEVIR-CD 是一个新的大规模遥感建筑变化检测数据集。引入的数据集将成为评估变化检测 (CD) 算法的新基准，尤其是基于深度学习的算法。 LEVIR-CD 由 637 个非常高分辨率（VHR，0.5m/像素）Google Earth (GE) 图像块对组成，大小为 1024 × 1024 像素。这些时间跨度为 5 到 14 年的双时相图像具有显着的土地利用变化，尤其是建筑增长。 LEVIR-CD涵盖别墅住宅、高层公寓、小型车库和大型仓库等各类建筑。在这里，我们关注与建筑相关的变化，包括建筑增长（从土壤/草地/硬化地面或在建建筑到新建筑区域的变化）和建筑衰退。这些双时相图像由遥感图像解释专家使用二进制标签（1 表示变化，0 表示不变）进行注释。我们数据集中的每个样本都由一个注释器进行注释，然后由另一个注释器进行双重检查以产生高质量的注释。完整注释的 LEVIR-CD 总共包含 31,333 个单独的变更构建实例。
OpenDataLab 收录