数据集概述
该数据集包含2023年从Google Earth Pro获取的澳大利亚赫伦岛卫星影像（原始影像来自Maxar Technologies 2016年数据），经无监督机器学习光谱分类与人工训练后，将浅泻湖区域分为珊瑚、藻类、沙子三类底栖类型。同时包含珊瑚斑块礁光环的历史航拍评分数据，以及用于生成图表和运行珊瑚光环模式分析的代码笔记本与模型文件。
文件详解
- 说明文档与代码文件：
- README_coralhalos_revised.txt：文本格式，数据集说明文档
- Coralhalos_spatialdata_revised.Rmd：R Markdown格式，空间数据分析代码
- Coralhalos_geo_CRmodels_revisedFINAL.nb：笔记本格式，几何与消费者-资源模型代码
- Coralhalos_spatialdata_revised.html：HTML格式，R Markdown文件生成的网页报告
- 分类与评分数据文件（CSV格式，共13个）：
- AL_Lclassifications_S.csv、Tclassifications_S.csv等分类文件：包含不同分类方法（如监督/非监督）下的底栖类型分类数据
- coralclass.txt：文本格式，分类数据的元信息（如行列数、空间坐标等）
数据来源
Zenodo（10.5281/zenodo.8335657）
适用场景
- 珊瑚生态学研究：分析消费者-资源相互作用对珊瑚光环模式的影响
- 机器学习应用：评估无监督分类算法在珊瑚礁遥感影像处理中的效果
- 空间生态学分析：探究珊瑚礁底栖环境的空间分布特征与动态变化
- 生态模型验证：基于珊瑚光环模式验证消费者-资源模型的预测能力
