随着2025年我国完成水利建设投资1.28万亿元，国家水网建设全面提速，27项重大水利工程开工建设，水系空间数据在智慧水利、防洪减灾、水资源管理等领域的应用价值日益凸显。数据制作流程包括从OSM官网获取原始水系数据、将各省水系数据整合为全国数据集、按省级和市级行政区划进行裁剪、检查水系完整性和拓扑关系等质量控制步骤。本数据集基于OpenStreetMap开源地图项目，提供2026年1月最新更新的中

ChinaMet数据集具有高分辨率、长时间序列的优点。该数据集包括0.1°（约为1万米）和0.01°（约为1000米）两种空间分辨率，数据集格式为nc格式。数据集包括逐日、逐月、逐年三个层次。数据集年份为1980-2022年。该数据集缺少我国台湾地区的数据。该数据集是通过融合多源遥感数据、再分析资料以及超过2000个气象站的观测数据研制而成。数据源方面，气象站点观测数据来自于国家气象数据中心（CM

GlobeLand30数据集包含十个主要的地表覆盖类型，分别是耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。目前提供了2000年、2010年、2020年、2025年四个版本的数据。森林、耕地和水体等类别具有较高的生产者精度和用户精度，可作为森林、耕地和水体等土地覆盖数据的输入数据。GlobeLand30数据集作为中国研制的全球首套30米分辨率全球地表覆盖数据集，包含更

MobileSAM作为SAM的轻量级版本，通过模型压缩技术实现了体积和速度的大幅优化，同时保持了良好的分割精度。本文介绍了MobileSAM的特点、安装配置方法，并通过一个完整的代码示例展示了如何使用MobileSAM进行图像分割。轻量级：参数量仅为6.8M，适合在资源受限环境中运行高效：推理速度快，可以实现实时处理易用：提供了简单直观的API接口，方便集成到现有项目中通用：可以处理各种类型的图像

在碳中和背景下，水循环与碳循环的相互作用研究也离不开长时间序列降水数据的支撑。在气候变化研究方面，124年的时间序列能够揭示中国降水时空演变规律，为气候预测模型提供基础数据支持。根据2024年气候研究重大进展，中国夏季降水雨带呈现持续北移趋势，该数据集可用于分析这一现象的长期变化特征。在这一背景下，长时间序列的高分辨率降水数据成为气候变化研究的重要基础。数据来源于国家青藏高原科学数据中心，该中心是

数字高程模型（DEM）是通过航空航天遥感测量、机载激光雷达测量等测绘技术获取的、以规则格网点的高程值表达地面起伏的数据集。它是实景三维中国的核心内容，已成为经济社会发展不可或缺的基础信息。SRTM数据：由NASA及国家地理空间情报局NGA采用2000年2月发射的“奋进号”航天飞机，通过雷达干涉测量技术获得。覆盖全球80%陆地面积，公开版格网大小约90m，高程精度优于16m。ASTER-GDEM数据

组存储,每个年份的数据包含约1490个TIFF文件,单个瓦片命名为"GAIA_{year}_{longitude}_{latitude}.tif",其中经纬度指向渔网网格单元格的左上角坐标。的城市环境监测及建模(UEMM)团队开发,是目前全球范围内时间序列最长、空间分辨率最高的不透水面数据产品之一,为全球城市化研究提供了宝贵的数据支撑。数据整理自公开资源/粉丝投稿,禁止用于商业,我们不对数据做任何

遥感建筑数据集是用于训练和评估建筑物检测、分割、分类等深度学习模型的基础数据资源。这些数据集通常包含高分辨率遥感影像以及对应的建筑物标注信息，涵盖了从光学影像到合成孔径雷达影像等多种传感器类型。随着深度学习技术在遥感领域的广泛应用，高质量的标注数据集成为推动算法进步的关键因素。

GlobeLand30数据集包含十个主要的地表覆盖类型，分别是耕地、森林、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。该数据集的空间分辨率为30米，意味着每个像素代表地面约30米×30米的区域，适用于中大尺度地表覆盖分析。数据采用WGS-84坐标系，南纬85°-北纬85°之间的区域采用UTM投影，6度分带，坐标单位为米，坐标不加带号；南北纬85°-90°之间的区域采用极地方位投

CLCD数据集包含1985年至2025年中国逐年土地覆盖信息，空间分辨率为30米，涵盖农田、森林、灌木、草地、水体、冰雪、裸地、不透水面以及湿地共9种土地分类。该数据集以30米高分辨率呈现，覆盖1985年至2025年长达41年的时间序列，是目前唯一能够及时更新且开放的中国土地覆盖数据集，为研究中国快速城市化进程和生态工程提供了宝贵的数据支撑。数据集完整覆盖中国大陆区域，总大小约26GB，为区域性或