一个高分辨率的时空形态学数据集:德克萨斯州阿兰萨斯港海
Marina Vicens-Miquel1,2, Philippe Tissot1,2, Deidre D Williams1
1Texas A&M University-Corpus Christi: Conrad Blucher Institute, Corpus Christi, TX 78412, USA.
Data in brief
|October 1, 2024
概括
这项研究介绍了德克萨斯州的高频沿海数据集,结合了地形调查和图像. 这些数据有助于理解海形态变化和预测沿海洪水事件.
科学领域:
- 沿海的地形和动态.
- 环境监测和数据科学.
背景情况:
- 海形态对于沿海管理和了解侵蚀/积累至关重要.
- 需要海海拔高度和图像的高频数据来研究沿海过程和洪水.
研究的目的:
- 描述一个全面的海形态和图像的一年数据集.
- 为研究沿海动态和预测洪水提供有价值的资源.
主要方法:
- 收集了每两个月一次的地形调查和每日高频海图像 (2023年2月至2024年1月).
- 集成的地形数据与图像来导出海形状,海拔模型和海岸线数据.
- 与国家海洋和大气管理局的海洋测量数据组合.
主要成果:
- 创建了一个为期一年的数据集,包括18个地形调查和6879张图像.
- 创建衍生产品,如数字海拔模型和每日海岸线划分.
- 该数据集捕获季节性变化和洪水事件.
结论:
- 该数据集提供了高频调查和图像数据的罕见组合.
- 它适用于分析季节性沿海变化和开发用于洪水预测的机器学习模型.


