数据集概述
本数据集为《Mapping Subtidal Seagrass in the Turbid Baltic Sea: Rethinking Satellite Sensor Selection Using a Sensor-Agnostic Pipeline》一文的补充数据，包含2018-2022年德国波罗的海Strande海湾海草与藻类覆盖的原位观测数据及人工标注数据，用于机器学习模型的训练、验证与测试。
文件详解
该数据集包含3个文件，具体说明如下：
- seagrass_cover.geojson: 格式为.geojson，包含2018-2022年德国波罗的海Strande海湾海草覆盖百分比的原位观测数据。
- merged_seagrass_algae_cover.geojson: 格式为.geojson，包含2018-2022年德国Strande海湾海草与藻类覆盖百分比的原位观测数据。
- manually_annotated.zip: 格式为.zip，包含基于0.5米空间分辨率的全色锐化Pléiades高分辨率影像创建的人工标注多边形，标签为植被缺失（0）或存在（1）的二分类数据。
适用场景
- 海洋遥感研究：用于卫星传感器选择优化及水下海草制图模型的训练与验证
- 海洋生态学分析：探究波罗的海Strande海湾海草与藻类覆盖的时空变化特征
- 机器学习应用：作为水下植被监测相关机器学习模型的训练数据
- 环境科学研究：支持海湾生态系统健康评估及人为活动对水下植被影响的分析
