数据集概述
本数据集为论文《Unexplored Antarctic meteorite collection sites revealed through machine learning》配套数据，包含南极陨石搁浅区轮廓、陨石位置与类型、正负验证/测试观测点及大陆尺度陨石发现概率数据，共12个文件，支持南极陨石收集点的机器学习预测研究。
文件详解
- 陨石搁浅区相关文件
- 613MSZs.zip：ZIP格式，含613个陨石搁浅区轮廓的shapefile
- MSZs_ranked.zip：ZIP格式，含已排序陨石搁浅区的shapefile
- TestMSZs_pos4326.zip：ZIP格式，含MSZ级别评估用阳性测试点的shapefile
- 观测点数据文件
- bias_above200m1kmbuff_expanded_dissolved.zip：ZIP格式，含未标记观测区多边形的shapefile
- Test_neg4326.zip：ZIP格式，含阴性测试点的shapefile
- Cal_neg4326.zip：ZIP格式，含阴性校准/验证点的shapefile
- 陨石基础数据文件
- meteorite_locations_raw.csv：CSV格式，含陨石发现位置（名称、坐标、质量等）
- meteorite_types.csv：CSV格式，含陨石名称与类型映射
- validation_neg.csv：CSV格式，含阴性验证观测点位置
- TEST_neg.csv：CSV格式，含阴性测试观测点位置
- TEST_pos.csv：CSV格式，含阳性测试观测点位置
- 概率数据文件
- positive_classified.nc：NC格式，含大陆尺度陨石发现后验概率的NetCDF数据
数据来源
论文“Unexplored Antarctic meteorite collection sites revealed through machine learning”（Science Advances 8, eabj8138 (2022)）
适用场景
- 南极陨石收集点预测：利用机器学习模型输出的概率数据，识别未勘探的潜在陨石收集区
- 陨石分布规律研究：结合陨石位置、类型数据，分析南极陨石的地理分布特征
- 地质勘探规划：基于搁浅区排序数据，优化南极野外陨石勘探的路线与优先级
- 机器学习模型验证：使用正负测试/验证数据，验证陨石收集点预测模型的准确性
- 南极地质环境分析：通过搁浅区轮廓与观测点数据，关联陨石分布与南极地形环境
