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森林覆盖类型数据集 - 数据集

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简介：
该数据集包含了不同地区的森林覆盖率信息及各类树木分布情况，旨在为森林管理和生态研究提供详实的数据支持。 该数据集包含了科罗拉多州罗斯福国家森林四个地区的树木观测结果。

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  • 森林覆盖类型数据集 - 数据集
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    该数据集包含了不同地区的森林覆盖率信息及各类树木分布情况，旨在为森林管理和生态研究提供详实的数据支持。 该数据集包含了科罗拉多州罗斯福国家森林四个地区的树木观测结果。
     
  • 2000-2022年间地级市的森林覆盖率数据
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    本数据集收录了中国自2000年至2022年期间各直辖市、省会城市及其他地级市的年度森林覆盖率情况，涵盖约340个统计主体与近四千条记录。 这段文字描述了2000年至2022年间中国地级市的森林覆盖率数据集。该数据集中包含了28个地区的森林覆盖率变化情况，并且在2022年有158个地区的数据记录，这可能是目前可获取的最大范围的数据集合。 为了帮助潜在买家更好地了解这些数据的内容和细节，在附件中提供了一份详细的样本容量及来源说明文档，建议购买前先查看这份文件以确认符合需求。
     
  • 红酒数据集上的随机森林分类
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    本研究运用随机森林算法对红酒数据集进行分类分析，旨在探索影响红酒品质的关键因素，并优化预测模型准确性。 随机森林算法在红酒数据集上的分类应用。
     
  • 森林火灾图片数据集.zip
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    本数据集包含大量森林火灾现场图片，旨在为研究与监测森林火灾提供视觉资料，支持图像识别技术在灾害预警中的应用。 想预览计算机视觉数据集的内容，请私信作者。
     
  • 阿尔法森林数据集(AlphaForest Dataset)
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    阿尔法森林数据集是一套专为机器学习和计算机视觉设计的数据集合，涵盖大量关于树木、植被及其生态环境的图像与标注信息。 Alphaforest 数据集是一个专为遥感影像分析设计的数据集，主要用于森林的自动分类与检测任务。该数据集通常包含多光谱或超光谱图像，涵盖从可见光到近红外波段，用于评估森林的各种特性，如树种、健康状况和覆盖面积等。 Alphaforest 数据集可能包括以下内容： - 高分辨率卫星图像：提供对森林区域的详细视图。 - 地理信息系统 (GIS) 数据：标注或矢量数据，说明森林的具体情况。 - 分类标签：例如树木种类、植被类型或环境特征，用于监督学习模型训练。 该数据集的应用领域包括： - 森林健康监测：通过分析植被的光谱特性来识别受病害、虫害或气候变化影响的区域，并提供早期预警。 - 森林资源管理：政府和相关机构可利用此数据集进行林业资源的监控与评估，优化森林保护策略。 - 森林分类及物种识别：科研人员可以使用该数据集来精确区分不同种类的树木和植被类型，开展更深入的生态研究。 - 气候变化研究：通过长期监测森林覆盖面积的变化情况，探讨气候变化对森林的影响。
     
  • 2000-2022年中国地级市森林覆盖率数据分析
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    本报告聚焦于中国地级市自2000年至2022年间森林覆盖率的变化趋势，深入分析各地区绿化成效及其环境与社会经济影响。 ## 数据指标说明 森林覆盖率是指一个国家或地区内森林面积占土地总面积的比率，是衡量该地森林资源丰富程度的重要标准，通常以百分比表示。 根据《中国森林资源报告（2014—2018）》的数据，在第九次全国森林资源清查中显示，中国的森林覆盖率为22.96%。到了2020年底，这一数字上升至23.04%，同时草原综合植被覆盖率达到了56.1%，湿地保护率也超过了50%。 从2000年至2022年间的各地级市森林覆盖率数据中可以看出： - 该时间段内共有288个地市单位的森林覆盖率数据。 - 到了2022年，有效记录的数据地区为158个。
     
  • 森林火区数据集 Forest Fire Area Dataset
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    森林火区数据集是一个综合性的数据库，包含了大量关于森林火灾发生区域、时间及规模的数据信息，旨在支持科研人员进行火灾原因分析和预防策略研究。 该数据集包含来自葡萄牙蒙特西尼奥自然公园的517起火灾记录。每个事件包括工作日、月份、坐标和烧伤区域，以及雨量、温度、湿度和风速等多个气象变量的数据。工作流读取这些数据，并根据空间位置、时间和天气因素训练回归模型。数据文件名为forestfires.csv。
     
  • 轴承数据集，涵盖10种不同类型的数据
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    该轴承数据集包含十类不同类型的详细信息，为研究与分析提供了丰富的资源。每类数据均经过精心整理和标注，适用于多种应用场景和技术需求。 轴承数据集包含了各种类型的轴承参数和技术规格，旨在为研究人员提供一个全面的资源库以便于进行相关研究与开发工作。该数据集中涵盖了不同品牌、型号以及应用场景下的详细信息，包括但不限于尺寸、材料构成及性能指标等关键内容。此数据集能够帮助工程师和科学家们更好地理解和优化机械设备中的轴承设计与应用。
     
  • CFPS数据集 覆盖时间 2010至2018年
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    CFPS数据集是一项涵盖2010年至2018年的长期追踪研究项目，旨在深入探究中国家庭结构、经济状况及其成员的生活变化。 CFPS数据集的时间跨度是从2010年到2018年。
     
  • 巴西森林火灾数据分析：基于Kaggle的数据集
    优质
    本研究利用Kaggle提供的巴西森林火灾数据集，深入分析了火灾的发生频率、地点分布及影响因素，旨在为防灾减灾提供科学依据。 使用来自Kaggle的巴西森林火灾数据集对巴西森林火灾进行数据分析，包括读取csv文件并显示内容。首先获取数据形状、标题，并描述数据以检查是否缺少任何值。然后将数据分成较小的子集，删除行数为零的数据行，并用nan替换所有零值。接下来删除包含缺失值（Nan）的行，获取新数据集的形状，并重新描述新的数据集。 为了创建按月份划分的数据子集，我们需要根据月份数组进行分组并重新索引生成的序列。将每个月份保存在唯一列表中后，再将目录林转换为数据框。最后使用googletrans工具将月份翻译成英文。