大城市常见豚草（Ambrosia artemisiifolia）致敏花粉产量数据集

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac22e88570acb218bb1f1be22618eaef41d4b4cdb47c2c3570d7f7db43286ac5f

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

在精细空间尺度上预测空气中致敏花粉浓度需要有关源植物位置和花粉产量的信息。此类数据在城市尺度上较为缺乏，主要原因是人工绘制大范围内产生致敏花粉的植物分布图不可行。然而，适度规模的野外调查结合异速生长方程、遥感和栖息地分布模型，可以预测这些植物出现的位置及其花粉产量。本研究通过野外调查绘制了美国密歇根州底特律市常见豚草（Ambrosia artemisiifolia）的分布图。利用航空影像、LiDAR和市政数据衍生的栖息地相关变量与豚草存在之间的关系，构建了栖息地分布模型，并以此预测整个研究区域（392 km²）内豚草的分布。利用花序长度与花粉产量之间的关系预测了该市的花粉产量。豚草分布于底特律1.7%的区域，并且……

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。