数据集概述
该数据集为萨克拉门托河流域河道类型预测结果，基于机器学习方法，利用公开地理空间数据对流域内河段尺度的地貌河道类型进行预测，解决水文地貌分类中从有限实地数据扩展至全流域大范围河段分类的空间尺度挑战，支持流域水资源管理研究。
文件详解
- GIS数据文件（共4个）：
- SAC_channel-types_predictions_v1.shp：Shapefile格式，存储河道类型预测的空间几何数据
- SAC_channel-types_predictions_v1.shx：Shapefile索引格式，用于快速访问.shp文件的几何数据
- SAC_channel-types_predictions_v1.dbf：dBase格式，存储河道类型预测的属性数据
- SAC_channel-types_predictions_v1.prj：投影文件格式，定义数据的空间参考系统
- 文档文件（共2个）：
- README.md：Markdown格式，包含数据集版本、作者信息（加州大学戴维斯分校等机构）、数据说明等内容
- README.pdf：PDF格式，与README.md内容一致，为数据集说明文档的PDF版本
适用场景
- 流域水资源管理研究：分析萨克拉门托河流域河道类型分布特征，支撑水资源规划决策
- 水文地貌分类应用：验证机器学习方法在大范围河道类型预测中的有效性
- 地理空间数据分析：基于GIS数据开展河道地貌空间分布规律研究
- 水文学模型构建：为流域水文模型提供河道类型的基础输入数据
