本数据集由十米级和米级两种空间分辨率等级的影像样本数据组成,覆盖土壤、水体、岩矿、植被、冰雪、人工目标等6大类地表类型,包括118 324个十米级影像样本和29 551个米级影像样本。每个样本由4个数据文件组成,分别为:样本点原始影像数据文件(*.tif),样本点预览图文件(*.jpg),样本点的影像波段DN值文件(*.txt)...
30米土地利用二级分类数据、12.5米高精度DEM高程、2020年行政区划、10、30米NDVI数据、30m精度NPP净初级生产力、夜间灯光数据、统计年鉴、道路网、水系、景区医院等poi、三级流域矢量边界、地质灾害分布数据、30m土壤理化性质数据集、30mGDP柵格数据、
这个数据集的实际时间段是由火灾制度和植被动态模型提供的历史背景以及用于创建它的较新的实地和地理空间输入的综合。LF目前的BPS与LF国家的BPS没有变化,除了对水、荒地和雪的类别进行了更新(增加或删除),因此BPS产品中的非植被覆盖类型与LF现有的植被和燃料产品相匹配。随着LF Remap在2020年中期至后期的最终发布,LF...
所有胸径≥1 cm的木本植物个体的物种名、胸径、高度等原始数据,经过数据整理统计、质量控制评估,列出南岭典型森林群落包括样地编号、植被类型、物种名、拉丁名、多度、相对多度、相对优势度、相对频度、重要值、年份等数据,为深入探究南岭森林群落生物
你好,我用的GridsearchCV进行网格搜索交叉验证,由于里面有类别数据(例如4种草地植被类型),所以在交叉验证时候怎样保证每一折中的不同类别数据比例与原始数据集一致。即grid = GridSearchCV(regressor,parameters,scorin_fnc,cv=kflod) ,怎样去设置这里面的kfold。
数据结构 ? 78.35M * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。 README.md 森林植被类型数据集 同类数据 51Google-Landmarks 用于地标识别和图像恢复实验的数据集 52XBD自然灾害图像数据集 用于建筑物损坏评估的带注释的高分辨率卫星图像 43森林植被类型数据集 34英特尔映像分类图片数据 世界各地自然...
本数据集由十米级和米级两种空间分辨率等级的影像样本数据组成,覆盖土壤、水体、岩矿、植被、冰雪、人工目标等6大类地表类型,包括118 324个十米级影像样本和29 551个米级影像样本。每个样本由4个数据文件组成,分别为:样本点原始影像数据文件(*.tif),样本点预览图文件(*.jpg),样本点的影像波段DN值文件(*.txt)...
地质灾害分布数据、30m土壤理化性质数据集、30mGDP柵格数据、30m人口柵格数据、30m精度植被类型数据、30m精度连续年份土地利用数据、GPP初级生产力数据、农田作物类型分布数据、自然保护区分布数据、高精度遥感影像数据、1:10万沙漠沙地分布矢量数据、蒸散发数据、降雨量气温蒸发数据、地表径流量、水汽压、土壤侵蚀数据等等!
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