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上传时间: 2021-02-15
详细说明：机器学习的地球科学数据质量
在建立大规模模型时，例如在澳大利亚，存在一个问题。
完全不同的数据集，将它们分为多个领域：
地球物理学（重力，磁性，辐射度，地震，电磁，感应极化，大地电磁...）
地质学（岩性，地层学，构造，水文..）
遥感（Landsat，ASTER，Sentinel ...）
地球化学（岩石，土壤，水，分析技术...）
各种数据层：
直接观察
网格数据
解释（固体地质，SEEBase ...）
导数（例如，ASTER谱带比率，岩石单位的累积...）
机器学习模型（Regolith深度...）
反演
质量
科学时代
使用的技术
分辨率（像素大小，地图比例，测量间距，检测极限..）
调查类型
人类评级？ 例如1-10
下采样/上采样
数据丢失（地球物理调查空白，旧卫星上的遥感空白。）
维数
1个
2
3
4
更多的？ （深度切片...）
规模
世界
国
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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