北美蝙蝠冬季物种分布建模分析数据集

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A53b1a69e0232a20942954f37fcb28e76fe3590e7abc011e59a658f4b13804dae

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

真菌病原体 Pseudogymnoascus destructans 及由此引发的白鼻综合征（WNS）持续在北美蔓延，感染新的蝙蝠种群、物种和冬眠地。北美西部拥有美国和加拿大最高的蝙蝠多样性，但对该地区的冬眠地和冬眠行为却知之甚少。若土地管理者要在尚未被感染的地区预见并应对易感 WNS 物种的保护需求，深入了解蝙蝠在何处冬眠以及何种条件构成适宜冬眠地至关重要。我们估算了北美西部五种蝙蝠分布范围内潜在冬季冬眠地点的适宜性。我们基于蝙蝠生物能量学和气候条件，通过机制性存活模型估算了冬季存活能力。利用 Google Earth Engine 平台进行空间数据处理，我们使用提升回归树将这些估算值与关键……

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。