基于深度学习的GOCI I 叶绿素-a 数据亚中尺度涡流识别数据集（2011-2021年）

中文名称

英文名称

A Submesoscale Eddy Identification Dataset Derived from GOCI I Chlorophyll–a Data based on Deep Learning

CSTR

CSTR:11738.11.NCDC.ZENODO.DB4021.2023

DOI

10.5281/zenodo.7694115

数据共享方式

期刊数据-开放下载

数据分类

生态

来源站点

Zenodo数据管理

数据贡献者

杨杰

数据集摘要

这是从GOCI I 的高分辨率叶绿素-a 分布图像中获得的一个关于副旋涡的观测数据集。采用了数字图像处理、滤波、YOLOv7-X、小目标检测等技术，并结合特定的叶绿素图像增强处理，提取了亚中尺度漩涡的信息，包括时间、极性、漩涡中心地理坐标、漩涡半径、预测框左上角和右下角坐标、漩涡内椭圆面积、置信度等，涵盖了2011年4月1日至2021年3月31日期间每天00:00至08:00（UTC）的8个时段。共识别出 19136 个反气旋涡和 93897 个气旋涡，置信度阈值为 0.2。反气旋涡的平均半径为 24.44 千米（范围为 2.5 千米至 44.25 千米），气旋涡的平均半径为 12.34 千米（范围为 1.75 千米至 44 千米）。

基本信息

采集时间	2011/04/01 - 2021/03/31
采集地点	中国东南沿海地区
数据量	18.4 MiB
数据格式	json
数据时间分辨率	年
坐标系

数据源描述

数据来源于GOCI（http://kosc.kiost.ac.kr/）。

数据加工方法

采用了数字图像处理、滤波、YOLOv7-X、小目标检测等技术，并结合特定的叶绿素图像增强处理，提取了亚中尺度漩涡的信息，

数据质量描述

数据质量良好。

引用和标注

为保障平台科技资源的权益、扩展平台中心的服务、提升科技资源的应用潜力，请资源使用者在使用资源所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），请按以下方式规范标注和引用。

中文发表的成果中参考以下规范注明：数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心 (http://www.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明： The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用

杨杰. 基于深度学习的GOCI I 叶绿素-a 数据亚中尺度涡流识别数据集（2011-2021年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2023. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.ZENODO.DB4021.2023.
杨杰. 基于深度学习的GOCI I 叶绿素-a 数据亚中尺度涡流识别数据集（2011-2021年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2023. https://www.doi.org/10.5281/zenodo.7694115.

Endnote中 Bibtex中 RIS中 GBT7714中 EndnoteEN BibtexEN RISEN

文章引用

Wang Y, Yang J, Wu K, Hou M, Chen G. A Submesoscale Eddy Identification Dataset Derived from GOCI I Chlorophyll–a Data based on Deep Learning[J]. Earth System Science Data Discussions, 2023, 2023: 1-23. DOI: 10.5194/essd-2023-138.

引用格式： Endnote Bibtex RIS

许可协议

本作品采用知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可。

#	数据集标题
1	基于深度学习的风云四号卫星绿光通道构建方法的模型训练及预测数据集
2	基于深度学习框架的中国31个主要城市细粒度城市绿地映射数据集
3	OCNET全球每日叶绿素-a产品数据集（2001-2021年）
4	OCNET 全球每日叶绿素-a产品数据集(2001–2021年)
5	基于深度学习模型的全球陆地气溶胶精细模式分数数据集（2001-2020年）
6	基于物理和深度学习检索气溶胶细模态比例数据集(Phy-DL FMF)（2001-2020年）
7	2011年南极长城站MODIS叶绿素图像数据集
8	使用深度学习方法自动生成病人特异性放疗剂量分布可行性研究
9	考虑历史作用的复合地层条件下盾构掘进速度预测的深度学习模型
10	青海湖叶绿素、溶解氧观测逐日平均数据(2023.1-2023.3)

#	标题	文件大小
1	dataset_00.zip	2.2 MiB
2	dataset_01.zip	2.7 MiB
3	dataset_02.zip	3.0 MiB
4	dataset_03.zip	3.0 MiB
5	dataset_04.zip	2.8 MiB
6	dataset_05.zip	2.3 MiB
7	dataset_06.zip	1.6 MiB
8	dataset_07.zip	808.6 KiB

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