ZueriCrop
أسماء أخرى: torchgeo.datasets.ZueriCrop
نظرة عامة
مجموعة بيانات ZueriCrop في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد الفئات: 48. المهام: Instance Segmentation، Time Series Analysis.
الوصف (من المصدر)
The ZueriCrop dataset is a dataset for time-series instance segmentation of crops.
- المجال
- البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد (Geospatial Data)
- نوع البيانات
- صور
- المهام
- Instance Segmentation، Time Series Analysis
- التخصصات الفرعية
- الاستشعار عن بعد، تجزئة الصور (Image Segmentation)
- اللغات
- غير متوفر
- الوسوم
- Sentinel-2، MSI
الإحصائيات والبنية
- عدد العينات
- غير متوفر
- عدد الفئات
- 48
- عدد الخصائص
- غير متوفر
- عدد المشاركين/الحالات
- غير متوفر
- عدد الصور
- غير متوفر
- عدد الملفات
- غير متوفر
- الحجم
- غير متوفر
- الصيغ
- غير متوفر
- القيم المفقودة
- غير متوفر
الترخيص والوصول
- الترخيص
- Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 (CC-BY-NC-4.0)
- توثيق الترخيص
- وارد في كتالوج (يحتاج تأكيداً من المصدر)
- الاستخدام التجاري
- لا
- إعادة التوزيع
- نعم
- اشتراط النسبة
- نعم
- طريقة الوصول
- زيارة المصدر
- قيود الوصول
- غير متوفر
- شروط الاستخدام
- غير متوفر
يسمح بالاستخدام غير التجاري فقط بشرط النسبة. نص الترخيص
راجع دائماً شروط الناشر الأصلي قبل الاستخدام؛ المستكشف لا يمنح أي ترخيص.
المصدر والتنزيل
- المنصة
- Publisher website
- الناشر/المصدر
- TorchGeo dataset catalog
- المعرّف في المصدر
- torchgeo:ZueriCrop
- DOI
- غير متوفر
- مصدر البيانات الوصفية
- torchgeo
- آخر تحديث للبيانات الوصفية
- 2026-11-14
- الصفحة الأصلية
github.com - التوثيق
torchgeo.readthedocs.io - مصدر البيانات الوصفية
pypi.org
لا يستضيف المستكشف ملفات البيانات؛ كل الروابط تشير إلى الناشر الأصلي.
الأبحاث المرتبطة
لا توجد أبحاث موثقة مرتبطة بهذه المجموعة حالياً.
الاستشهاد بالمجموعة
مبني من الحقول المسجلة فقط؛ الحقول غير المتوفرة تُحذف ولا تُخمَّن. يُستحسن أيضاً الاستشهاد بالبحث الذي قدّم المجموعة إن وُجد.
ZueriCrop [Data set]. (n.d.). TorchGeo dataset catalog. https://github.com/0zgur0/multi-stage-convSTAR-network
[1] "ZueriCrop," TorchGeo dataset catalog, [Online]. Available: https://github.com/0zgur0/multi-stage-convSTAR-network
@misc{zuericrop,
title = {{ZueriCrop}},
publisher = {TorchGeo dataset catalog},
url = {https://github.com/0zgur0/multi-stage-convSTAR-network},
howpublished = {\url{https://github.com/0zgur0/multi-stage-convSTAR-network}},
note = {Dataset. Accessed: 2026-11-14}
}التحقق
- حالة التحقق
- موثّقة جزئياً
- آخر فحص للروابط
- لم يُفحص بعد
- تاريخ التحقق من المصدر
- غير متوفر
- طريقة التحقق
- Metadata parsed from the TorchGeo 0.10.1 package docstrings and the TorchGeo documentation dataset tables (raw GitHub).
- ملاحظات
- Counts and licence are as listed in the TorchGeo documentation table; publication titles are not stored in the catalog, only the citation links (titles need to be filled in through OpenAlex/Crossref enrichment). Original URL not yet checked for availability.
مصدر كل حقل وتاريخ فحصه
| الحقل | المصدر | التاريخ |
|---|---|---|
| number_of_classes | TorchGeo 0.10 documentation table (benchmark.csv, "# Classes") | 2026-11-14 |
| original_url | TorchGeo 0.10.1 zuericrop.py docstring of ZueriCrop | 2026-11-14 |
| description | TorchGeo 0.10.1 zuericrop.py docstring of ZueriCrop | 2026-11-14 |
| license | TorchGeo 0.10 documentation table (benchmark.csv, "License") | 2026-11-14 |
مجموعات مشابهة
Fields Of The World
مجموعة بيانات Fields Of The World في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 70,795. عدد الفئات: 23. المهام: Semantic Segmentation،…
PASTIS
مجموعة بيانات PASTIS في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 2,433. عدد الفئات: 19. المهام: Instance Segmentation.
Chesapeake Land Cover
مجموعة بيانات Chesapeake Land Cover في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. المهام: Semantic Segmentation.
DL4GAM
مجموعة بيانات DL4GAM في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد الفئات: 2. المهام: Semantic Segmentation.
LoveDA
مجموعة بيانات LoveDA في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 5,987. عدد الفئات: 7. المهام: Semantic Segmentation.
AgriFieldNet
مجموعة بيانات AgriFieldNet في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 7,081. عدد الفئات: 14. المهام: Semantic Segmentation.
