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国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于Unet模型的河湖“四乱”样本
数据集
本数据集基于Unet模型的Google Earth遥感影像“四乱”目标识别方法，针对黄河流域“四乱”问题，利用Google Earth遥感影像构建样本库，并利用Unet
贡献者:
康建芳, 刘天山, 张保卫, 何一飞, 张耀南
点击量:
9990
文件大小:
148.0 MiB
更新时间:
2025-12-05
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
1980-2020年三江源逐日雪深
数据集
高空间分辨率雪深对水文、生态和灾害研究至关重要。然而，被动微波雪深产品（10/25 km）因其空间分辨率较粗已无法满足现代高精度高分辨率的需求。本研究融合了最新校准的增强分辨率亮度温度与光学积雪面积比例和积雪覆盖日数等数据
贡献者:
赵子胜, 郝晓华, 李杭璇, 钟歆玥, 吴晓东
点击量:
3783
文件大小:
237.5 MiB
更新时间:
2025-04-24
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
2023年青藏高原冰湖编目
数据集
冰湖是冰川消融过程中形成的典型水文地貌单元，近年来在全球高山和极地地区呈现快速扩张趋势。冰湖编目通过系统记录冰湖的空间位置、几何参数等信息，对理解冰川演化过程、气候变化响应、淡水资源评估及冰湖溃决洪水风险预警具有科学价值。针对冰湖潜在分布区划定尚存争议、冰湖遥感提取依赖人工目视解译等...
贡献者:
田志娟, 姚晓军, 常辉, 段红玉
点击量:
5387
文件大小:
81.7 MiB
更新时间:
2026-03-02
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
中国首套1米分辨率的全国土地覆盖
数据集
（SinoLC-1）
本数据集基于深度学习的框架和开放获取数据(包括全球土地覆盖(GLC)产品、开放街道地图(OSM)和谷歌地球图像)建立了中国首个1米分辨率的国家
贡献者:
李卓鸿, 张洪艳
点击量:
10472
文件大小:
136.0 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
面向AI-Ready的路面状态标准化图像
数据集
（2023-2024年）
升路面状况识别模型的性能和准确性提供了宝贵的基础资源。 该数据集聚焦冰雪灾害条件下的路面状况，基于极端天气对交通管控影响的统计分析，将路面冰雪灾害主要划分为路面结冰、风吹雪和强降雪三种类型。数据来源包括公路摄像头、移动
贡献者:
刘景琦
点击量:
7528
文件大小:
287.8 MiB
更新时间:
2026-01-13
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
藏东南雅弄冰川末端冰裂隙分布
数据集
（2022-2023年）
雅弄冰川位于青藏高原东南部岗日嘎布山，是该地区最大的海洋型冰川。受全球气候变暖影响，该区域冰川退缩剧烈。本数据集基于2022年-2023年实地采集的高分辨率无人机正射影像数据
贡献者:
段云鹏, 扈芷婷, 吴坤鹏, 刘时银
点击量:
4687
文件大小:
39.0 MiB
更新时间:
2026-01-13
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
1960–2023年4 km分辨率长江黄河源区逐日2 m气温
数据集
0.25° 再分析或简单插值方法难以刻画局地热力—地形效应。本数据集利用 WRF 短期高分辨率模拟学习“高分辨率—低分辨率”的映射关系，并以 CNN 捕捉非线性空间特征，在全时段对 ERA5 进行统计
贡献者:
吴晓东, 刘桂民, 邵美琪, 闫旭春
点击量:
2878
文件大小:
2.0 GiB
更新时间:
2026-04-09
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
青藏高原多年冻土区高分辨率热融湖塘
数据集
（2020年）
域碳排放估算中长期被排除在外。本研究结合深度学习方法与高分辨率（3 m）PlanetScope遥感影像，并辅以人工修正，构建了一个精度更高的青藏高原多年冻土区热融湖塘数据集。共识别出329,848个热融湖塘，覆盖面积约为2,893
贡献者:
彭小清, 罗恒星, 田伟伟
点击量:
962
文件大小:
113.0 MiB
更新时间:
2026-03-18
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于U-net的长江下游及里下河地区集合预报降水
数据集
（2021-2022年）
结构限制及参数化方法局限性的影响，较粗的空间分辨率也制约了其在气象水文领域的广泛应用。 因此，本研究基于U-net对CMA、ECMWF和NCEP三者的多模式超级集合数据CNE开展了统计后处理研究，研制
贡献者:
李伶杰, 高锐
点击量:
2379
文件大小:
20.1 GiB
更新时间:
2025-06-30
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
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
成了注意力机制以提高对UGS的辨别力，并采用点撕裂策略进行边缘恢复。鉴别器是一个完全连接的网络，旨在处理图像之间的域偏移。数据集详细说明如下： 1. UGS-1m.zip：中国 31 个主
贡献者:
石茜, 刘梦熙
点击量:
5619
文件大小:
396.8 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于深度学习与年度结果增强方法的东北地区水稻历史长序列制图（1985-2023年）
利用多传感器Landsat数据和深度学习模型，首次完成了1985年至2023年中国东北地区水稻的年度分布图绘制。采用年度结果增强法（ARE），该方
贡献者:
杨鹏
点击量:
2180
文件大小:
2.0 GiB
更新时间:
2026-01-12
