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PIE-Engine平臺數(shù)據(jù)集更新匯總

航天宏圖 ? 來源:航天宏圖 ? 作者:航天宏圖 ? 2022-08-30 15:29 ? 次閱讀

PIE-Engine平臺數(shù)據(jù)集更新匯總

DATASET UPDATE

自2022年初至今,PIE-Engine平臺新增及更新了40多個數(shù)據(jù)集,涵蓋了Landsat系列、海洋系列、數(shù)字高程系列、水體系列、植被系列、環(huán)境系列、夜光系列、哨兵系列、土地覆蓋數(shù)據(jù)等。

PIE-Engine數(shù)據(jù)資源訪問鏈接:

https://engine.piesat.cn/dataset-list

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01Landsat系列

增加的Landsat系列數(shù)據(jù)主要為Collection2系列的產(chǎn)品數(shù)據(jù),如Landsat8 Collection2 Top of Atmosphere、Landsat9 Collection2 Surface Reflectance、Landsat9 Collection2 Top of Atmosphere等,相對于Collection1的數(shù)據(jù),Collection2數(shù)據(jù)提高了幾何校正和輻射定標(biāo)的精度,采用的大氣校正的算法精度也更高。

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Landsat8 Collection2 Top of Atmosphere

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Landsat9 Collection2 Surface Reflectance

Landsat9 Collection2 Top of Atmosphere

02數(shù)字高程系列

在數(shù)字高程系列數(shù)據(jù)上,平臺將30m的SRTM數(shù)據(jù)從全國擴大至全球范圍,方便進(jìn)行全球范圍進(jìn)行研究。

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SRTMDEM 30米(全球)

增加了通過干涉合成孔徑雷達(dá)(InSAR)獲取,精度上優(yōu)于SRTM的TanDEM-X數(shù)據(jù)。此外,還增加了兩個版本的Elevation-Global高程數(shù)據(jù),豐富了高程數(shù)據(jù)種類。

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TanDEM_X 90 米

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全球高程數(shù)據(jù)(Elevation-Global Version1)

全球高程數(shù)據(jù)(Elevation-Global Version2)

03海洋系列

海洋系列數(shù)據(jù)增加了海洋反射率每日合成數(shù)據(jù)MODOCGA和MYDOCGA, 有助于進(jìn)一步理解氣候變化背景下青藏高原及內(nèi)陸水體透明度變化特征,并為湖泊水-氣界面熱量交換相關(guān)研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與研究參考。

此外,還增加了S3OLCI、S3BOLCI、SeaWiFS、VIIRS-SNPP、MERIS等數(shù)據(jù),可用于海水透明度的長時空連續(xù)觀測、海水透明度反演、海洋水色的應(yīng)用等。

S3OLCI數(shù)據(jù)集中包含了L3 Mapped數(shù)據(jù)。Sentinel-3衛(wèi)星有兩項載荷,一個是OLCI(海陸色度計),另外一個是SLSTR(海陸表面溫度輻射計)。OLCI是一種光學(xué)儀器,用于為ENVISAT的MERIS提供數(shù)據(jù)連續(xù)性。OLCI是一種推掃式成像光譜儀,它以300 m的地面空間分辨率在21個光譜帶中測量由地球反射的太陽輻射。

S3BOLCI數(shù)據(jù)集中包含L3-Mapped數(shù)據(jù)。OLCI是ENVISAT中分辨率成像光譜儀(MERIS)的繼任者,具有額外的光譜通道,不同的相機布置和簡化的機載處理。OLCI是一款推掃帚儀器,具有五個共享視野的攝像頭模塊。五個攝像機的視場在垂直平面上以扇形配置排列,垂直于平臺速度。每個攝像機都有 14.2° 的單獨視野,與相鄰攝像機重疊 0.6°。整個視野在軌道上移動了12.6°,遠(yuǎn)離太陽,以盡量減少太陽閃光的影響。OLCI配備了基于太陽擴散器的板載校準(zhǔn)硬件。有三個太陽擴散器:兩個“白色”擴散器專用于輻射校準(zhǔn),另一個專用于光譜校準(zhǔn),具有光譜反射率特征。原始分辨率約為300m,稱為全分辨率(FR)。降低分辨率(RR)處理模式以采樣率提供 1B 級數(shù)據(jù),在兩個空間維度上都降低了 4 倍,從而獲得約 1.2 km 的分辨率。

SeaWiFS儀器由Orbital Sciences Corporation于1997年8月在 OrbView-2(又名SeaStar)衛(wèi)星上發(fā)射,并收集了1997年9月至2010年12月任務(wù)結(jié)束的數(shù)據(jù)。SeaWiFS有8個光譜波段,從412到865nm。它以4公里的分辨率收集全球數(shù)據(jù),以1公里的分辨率收集本地數(shù)據(jù)(有限的車載存儲和直播)。該任務(wù)和傳感器針對海洋顏色測量進(jìn)行了優(yōu)化,具有局部正午(下降)赤道穿越時間軌道、前后傾斜能力、全動態(tài)范圍和低偏振靈敏度。

VIIRS-SNPP有22個光譜波段,范圍從412 nm到12 um。有16個中等分辨率波段(最低點時為750m),5個圖像分辨率波段(375m)和一個晝夜波段(DNB)。星下點空間分辨率400m,掃描帶邊緣空間分辨率約800m。VIIRS(Visible infrared Imaging Radiometer)可見光紅外成像輻射儀是搭載在NPP衛(wèi)星上的傳感器,掃描式成像輻射儀,可收集陸地、大氣、冰層和海洋在可見光和紅外波段的輻射圖像。

MERIS數(shù)據(jù)集中包含了L3Mapped數(shù)據(jù)。MERIS是ENVISAT-1上搭載的主要傳感器之一,空間分辨率300m,主要用于海洋和海岸帶的水色監(jiān)測。MERIS傳感器分別處于可見光/近紅外( 390~1040nm),設(shè)置了15個波段,帶寬在3.75~20 nm之間,在可見光波段平均帶寬為10nm。MERIS傳感器需要對從大氣中散射出來的不到1%的入射光的極化(偏振)效應(yīng)有響應(yīng)。

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海洋反射率每日合成產(chǎn)品(MODOCGA.006)

海洋反射率每日合成產(chǎn)品(MYDOCGA.006)

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S3OLCI、S3BOLCI、SeaWiFS、VIIRS-SNPP、MERIS

04水體系列

增加了JRC水體數(shù)據(jù)產(chǎn)品JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4、JRC Monthly Water History, v1.4、JRC Monthly Water Recurrence, v1.4、JRC Yearly Water Classification History, v1.4,基于該系列數(shù)據(jù)集我們可以量化氣候變化和氣候振蕩對地表水分布的影響,并分析人類活動是如何改變地表水的地理分布。

此外,該數(shù)據(jù)集還將提升不同情景下的氣候模式預(yù)測能力,顯示地表水發(fā)生變化的地區(qū),為水資源管理提供相關(guān)決策支持。將該數(shù)據(jù)集與衛(wèi)星測高觀測數(shù)據(jù)等其他數(shù)據(jù)集結(jié)合使用,可以估測地表水體積、河道流量和海平面上升高度等,從而更加深入地理解氣候變化對水資源的影響。

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JRC Global Surface Water Mapping Layers, v1.4

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JRC Monthly Water History, v1.4

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JRC Monthly Water Recurrence, v1.4

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JRC Yearly Water Classification History, v1.4

05植被產(chǎn)品系列

增加了中國500米LAI產(chǎn)品、中國地區(qū)月度蒸騰產(chǎn)品、中國葉面積指數(shù)(LAI月度合成產(chǎn)品)、中國凈初級生產(chǎn)力合成產(chǎn)品NPP、中國總初級生產(chǎn)力GPP等,可用于植被、生態(tài)環(huán)境、碳循環(huán)等研究。

全球250米LAI產(chǎn)品由北京師范大學(xué)的肖志強教授團(tuán)隊生產(chǎn),提供了多分辨率衛(wèi)星遙感(MUSES)250m分辨率全球LAI產(chǎn)品,LAI即葉面積指數(shù)(leaf area index)又叫葉面積系數(shù),是指單位土地面積上植物葉片總面積占土地面積的倍數(shù)。該產(chǎn)品利用了MODIS地表反射率數(shù)據(jù)(MOD09Q1)生成網(wǎng)格數(shù)據(jù),時間分辨率為8天。數(shù)據(jù)中的每一個MOD09Q1像元包含了8天之內(nèi)最佳L2G(柵格化后的L2級產(chǎn)品)觀測數(shù)值,綜合考慮了高觀測覆蓋、低視角、無云及云的陰影以及氣溶膠濃度的影響。

中國總初級生產(chǎn)力月度合成產(chǎn)品(Gross Primary Productivity,GPP)根據(jù)NASA MODIS數(shù)據(jù)(MOD17A2H.061)通過Smoother計算得到的平滑后GPP產(chǎn)品,解決了影像云霧覆蓋、像元異常值等問題。對處理后的覆蓋中國區(qū)域的影像結(jié)果鑲嵌,生成了分辨率為500米的月度合成產(chǎn)品。該數(shù)據(jù)可用作數(shù)據(jù)模型的輸入,計算陸地能量,碳、水循環(huán)過程和植被的地球生物化學(xué)。

中國凈初級生產(chǎn)力年度合成產(chǎn)品NPP(MOD17A3H.006/ MYD17A3H.006)根據(jù)NASA MODIS數(shù)據(jù)(MOD17A3H.006/ MYD17A3H.006)通過Smoother算法計算得到的平滑后NPP產(chǎn)品,解決了影像云霧覆蓋、像元異常值等問題。對處理后的覆蓋中國區(qū)域的影像結(jié)果鑲嵌,生成了分辨率為500米的年度合成產(chǎn)品。

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中國500米LAI產(chǎn)品

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全球250米LAI產(chǎn)品

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中國地區(qū)月度蒸騰產(chǎn)品(MYD-ET)

中國地區(qū)月度蒸騰產(chǎn)品(MOD-ET)

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中國葉面積指數(shù)(LAI月度合成產(chǎn)品)

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中國總初級生產(chǎn)力(GPP)月度合成產(chǎn)品

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中國凈初級生產(chǎn)力年度合成產(chǎn)品NPP(MOD17A3H.006)

中國凈初級生產(chǎn)力年度合成產(chǎn)品NPP(MYD17A3H.006)

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總初級生產(chǎn)力GPP8天合成產(chǎn)品(MOD17A2H.006)

06環(huán)境系列

增加了全球二氧化碳排放數(shù)據(jù)、全球遙感干旱指數(shù)產(chǎn)品、全球遙感長勢指數(shù)產(chǎn)品等,可用于全球各國干旱的實時監(jiān)測與長時間序列的分析,進(jìn)行碳循環(huán)、農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測等方面的研究。

全球遙感干旱指數(shù)產(chǎn)品基于風(fēng)云3C全球數(shù)據(jù)生成,產(chǎn)品空間分辨率為1000米,時間分辨率為逐旬。利用該產(chǎn)品可以全球各國干旱的實時監(jiān)測與長時間序列的分析。該產(chǎn)品來源于中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所主導(dǎo)的GEO項目:全球農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測研究。

全球遙感長勢指數(shù)產(chǎn)品(FY3C/FY3D)基于FY-3C/FY-3D MERSI-2 全球數(shù)據(jù)生成,產(chǎn)品空間分辨率為1000米,時間分辨率為逐旬。利用該產(chǎn)品可以全球各國干旱的實時監(jiān)測與長時間序列的分析。該產(chǎn)品來源于中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所主導(dǎo)的GEO項目:全球農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測研究。

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全球二氧化碳排放數(shù)據(jù)1deg產(chǎn)品(ODIAC)

全球二氧化碳排放數(shù)據(jù)1km產(chǎn)品(ODIAC)

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全球遙感干旱指數(shù)產(chǎn)品

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全球遙感長勢指數(shù)產(chǎn)品(FY3C)

全球遙感長勢指數(shù)產(chǎn)品(FY3D)

07夜光系列

更新了2022年夜光系列數(shù)據(jù)VIIRS Nighttime Day/Night Band Composites Version 1、VIIRS Stray Light Corrected Nighttime Day/Night Band Composites Version 1,可用于研究人類經(jīng)濟(jì)活動情況。

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VIIRS Nighttime Day/Night Band Composites Version 1

VIIRS Stray Light Corrected Nighttime Day/Night Band Composites Version 1

08哨兵系列

增加了哨兵3號OLCI數(shù)據(jù)L1B級產(chǎn)品,L1B產(chǎn)品提供了圖像網(wǎng)格每個波段和視圖中每個像素的輻射度,以及與OLCI像素關(guān)聯(lián)的注釋數(shù)據(jù)。

哨兵3號衛(wèi)星有兩項載荷,一個是OLCI(海陸色度計),另外一個是SLSTR(海陸表面溫度輻射計)。OLCI是一種推掃式成像光譜儀,它以300m的地面空間分辨率在21個光譜帶中測量由地球反射的太陽輻射。可測量海面地形、海面和陸地表面溫度、海洋顏色和陸地顏色,以支持海洋預(yù)報系統(tǒng)、環(huán)境和氣候的監(jiān)測等。

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Sentinel3 OLCI

09土地覆蓋

更新了2020年中國30米年度土地覆蓋產(chǎn)品(CLCD),目前數(shù)據(jù)時間為1985年-2020年。

中國30米年度土地覆蓋產(chǎn)品(annual China Land Cover Dataset, CLCD)是基于三十萬景Landsat影像,結(jié)合現(xiàn)有產(chǎn)品自動穩(wěn)定樣本和目視解譯樣本生產(chǎn)獲得。該數(shù)據(jù)集基于5463個獨立參考樣本,產(chǎn)品整體精度為79.31% 。該數(shù)據(jù)集反映了中國快速的城市化和一系列生態(tài)工程,揭示了在氣候變化下人類活動對區(qū)域地表覆蓋的影響。該產(chǎn)品來源于武漢大學(xué)黃昕教授團(tuán)隊。

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中國30米年度土地覆蓋產(chǎn)品(CLCD)

特別感謝相關(guān)團(tuán)隊共享研究成果數(shù)據(jù):

PIE-Engine在發(fā)展進(jìn)程中,收獲了包括國家青藏高原數(shù)據(jù)中心在內(nèi)的多家科研院所及多位科研工作者(詳見下文)無償貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,特此鳴謝!

國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心依托中國科學(xué)院青藏高原研究所建設(shè),共建單位包括:蘭州大學(xué)、北京師范大學(xué)和中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心。負(fù)責(zé)青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)的收集/匯交、存儲、管理、集成、挖掘、分析、共享和應(yīng)用推廣,是我國唯一針對青藏高原及周邊地區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)門類最全、最權(quán)威的數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心以青藏高原及周邊地區(qū)各類科學(xué)數(shù)據(jù)為主,已整合的數(shù)據(jù)資源包括:大氣、冰凍圈、水文、生態(tài)、地質(zhì)、地球物理、自然資源、基礎(chǔ)地理、社會經(jīng)濟(jì)等,開發(fā)了在線大數(shù)據(jù)分析、模型應(yīng)用等功能,實現(xiàn)青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)、方法、模型與服務(wù)的廣泛集成。

黃昕:工學(xué)博士,博導(dǎo),珞珈特聘教授。在地學(xué)和環(huán)境科學(xué)兩個領(lǐng)域中,均入選世界前2%科學(xué)家名單(斯坦福大學(xué)發(fā)布),入選Elsevier“測繪科學(xué)與技術(shù)高被引學(xué)者”。長期從事遙感影像處理與應(yīng)用研究,已在NSR、RSE、ES&T、IEEE-TGRS、ISPRS-Journal等國際刊物發(fā)表SCI論文160余篇。Google Scholar引用8000余次,15篇論文入選ESI高引論文,25篇論文引用超100次以上。擔(dān)任Remote Sensing of Environment, IEEE JSTARS, Remote Sensing的副主編/編委。

覃志豪:中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源和農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所研究員,博士生導(dǎo)師。農(nóng)業(yè)部有突出貢獻(xiàn)中青年專家,國務(wù)院政府特殊津貼專家。中國農(nóng)科院農(nóng)業(yè)環(huán)境學(xué)科帶頭人和二級崗位杰出人才。主要從事農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害機理與監(jiān)測研究、地表溫度遙感反演與遙感圖像處理研究、土壤水份遙感反演、地表水熱平衡模擬與干旱環(huán)境研究、農(nóng)業(yè)空間數(shù)據(jù)庫與農(nóng)業(yè)資源環(huán)境研究、農(nóng)業(yè)生態(tài)、農(nóng)業(yè)環(huán)境污染與草地問題研究、區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展問題研究等。

肖志強:北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院副教授。主要從事遙感反演的基礎(chǔ)理論研究,在遙感數(shù)據(jù)同化、全球葉面積指數(shù)反演等領(lǐng)域取得了突出性成果。在Remote Sensing of Environment, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等國際期刊上發(fā)表SCI論文20余篇,出版專著2部。

穆西晗:北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院副教授。主要從事遙感算法研究及檢驗,用遙感來解決全球變化植被生態(tài)相關(guān)問題。IEEE TGARS、Agricultural and Forest Meteorology、Remote Sensing、IEEE JSTARS、IEEE Remote Sensing Letters, International Journal of Remote Sensing、Remote Sensing Letters等期刊審稿人;IEEE GRSS 遙感建模委員會委員。

徐棟:北京師范大學(xué)研究生,主要從事城市環(huán)境遙感應(yīng)用研究,基于遙感手段探究具有普適性的全球城市化發(fā)展及其對城市環(huán)境的影響規(guī)律。近兩年在JCLP、CATENA、RS、生態(tài)學(xué)報等國內(nèi)外期刊發(fā)表/錄用十余篇文章。

PIE-Engine全體員工再次感謝以上團(tuán)隊提供的系列專題數(shù)據(jù)產(chǎn)品?。ù伺琶环窒群螅?/p>

審核編輯 :李倩

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    航天宏圖“PIE-Engine天權(quán)大模型遙感云服務(wù)平臺”榮獲中國多媒體企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品獎

    2024年7月24-26日,中國多媒體大會(ChinaMM)在寧夏銀川成功舉辦。本次大會由中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(CSIG)、中國計算機學(xué)會(CCF)主辦,CSIG多媒體專業(yè)委員會、CCF多媒體技術(shù)專業(yè)委員會承辦,北方民族大學(xué)聯(lián)合承辦,寧夏大學(xué)、寧夏師范學(xué)院協(xié)辦。作為多媒體領(lǐng)域?qū)W術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界交流分享、合作互動、技術(shù)宣傳的年度盛會,本次會議吸引了200余位資深專家和1400余名線下參會者,通過7個特邀報告,2個企業(yè)特邀報告,25個專題論壇和多場創(chuàng)新成果展,共同探討了多媒體技術(shù)的最新進(jìn)展和應(yīng)用。
    的頭像 發(fā)表于 07-30 10:12 ?865次閱讀

    PyTorch如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)

    PyTorch是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,它以其靈活性、易用性和強大的動態(tài)圖特性而聞名。在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時,數(shù)據(jù)是不可或缺的組成部分。然而,很多時候,我們可能需要使用自己的數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 07-02 14:09 ?1912次閱讀

    愛旗V200系列模組連接AEP平臺update的工作機制

    發(fā)表于 06-04 06:46

    請問NanoEdge AI數(shù)據(jù)該如何構(gòu)建?

    我想用NanoEdge來識別異常的聲音,但我目前沒有辦法生成模型,我感覺可能是數(shù)據(jù)的問題,請問我該怎么構(gòu)建數(shù)據(jù)?或者生成模型失敗還會有哪些原因?
    發(fā)表于 05-28 07:27

    RA6M3 AI 套件參考平臺數(shù)據(jù)手冊

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    發(fā)表于 05-14 18:12 ?0次下載
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    RA4E1 AI 套件參考平臺數(shù)據(jù)手冊

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    發(fā)表于 05-14 17:47 ?0次下載
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    HPMicro首戰(zhàn)RoboMaster,PIE戰(zhàn)隊初露鋒芒

    ,致力于青年人才的發(fā)掘與培養(yǎng)。近日,先楫半導(dǎo)體企業(yè)支持的首都師范大學(xué)PIE戰(zhàn)隊參加全國備受矚目的機器人競技平臺聯(lián)賽——RoboMaster2024全國大學(xué)生機甲大
    的頭像 發(fā)表于 04-17 08:17 ?612次閱讀
    HPMicro首戰(zhàn)RoboMaster,<b class='flag-5'>PIE</b>戰(zhàn)隊初露鋒芒

    商湯科技攜手國內(nèi)頭部遙感數(shù)據(jù)平臺全面升級SenseEarth數(shù)據(jù)

    近日,商湯科技攜手國內(nèi)頭部遙感數(shù)據(jù)平臺“吉林一號網(wǎng)”、“四維地球”、“星圖地球”展開合作,全面升級“SenseEarth智能遙感云”平臺數(shù)據(jù)源,為廣大行業(yè)用戶提供更完善、精準(zhǔn)的一體化高分辨率遙感影像及智能分析服務(wù)。
    的頭像 發(fā)表于 03-21 13:40 ?466次閱讀

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    的頭像 發(fā)表于 02-19 17:07 ?596次閱讀
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    自動駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)匯總

    發(fā)自動駕駛論文哪少的了數(shù)據(jù),今天筆者將為大家推薦一篇最新的綜述,總結(jié)了200多個自動駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù),大家堆工作量的時候也可以找一些小眾的數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 01-19 10:48 ?1030次閱讀
    自動駕駛領(lǐng)域的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b><b class='flag-5'>集</b><b class='flag-5'>匯總</b>