纽约州Mesonet日间相机图像标准化标注指南与定量内容分析数据集

数据集概述

本数据集包含纽约州Mesonet（NYSM）127个地面相机日间每5分钟拍摄的图像标注成果，基于标准化标注指南完成四类降水状态（晴朗、降雨、降雪、遮挡）的人工标注，通过两轮标注测试验证了编码者信度（Krippendorff’s alpha达0.926），同时提供标注相关的辅助文件与统计图表。

文件详解

• NYSM_Daytime_Dataset_and_QCA.zip：压缩文件，包含标注代码本（含各类别示例与疑难案例）、编码者信度测试所用图像、信度结果及统计数据表，以及标注时补充的NYSM数据和ASOS数据。
• NYSM_daytime_dataset_class_breakdown.png：PNG格式图像，展示数据集各类别（晴朗、降雨、降雪、遮挡）的分布情况。
• NYSM_daytime_dataset_data_by_station.png：PNG格式图像，展示各NYSM站点的标注数据分布。

适用场景

• 气象AI模型训练：作为监督学习数据集，用于训练降水类型识别的机器学习模型。
• 气象图像标注方法研究：为气象领域图像标注的信度评估、标准化流程设计提供参考案例。
• 气象数据辅助分析：结合标注结果与站点数据，提升降水实况监测及临近预报的准确性。
• 环境科学AI可信性研究：为地球系统科学中可信AI数据集构建提供实践框架参考。