雅鲁藏布江砂粒显微图像数据集

• 作者: 董小龙 胡修棉 赖文
• 来源期刊: 中国科学数据
• 关键词: 砂粒 显微图像 沉积学 机器学习 雅鲁藏布 河流砂
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 岩石显微图像专题
• 页码范围: 34-43
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.11922/csdata.2020.0051.zh

摘要

河流砂碎屑组分的鉴定和统计是物源分析的关键步骤,传统显微镜鉴定和人工统计过程费时费力,所获得的数据标准不一,质量参差不齐,不同实验室所获得的数据对比性较差.使用机器辅助技术实现碎屑组分自动鉴定是地质学家的夙愿.要实现这一目标,需要专业地质人员拍摄和标记显微图像文件作为训练基础.基于数据公开、共享的原则,作者将前期耗费大量时间和精力所标记的图像数据集发表出来,供感兴趣的地学、计算机等领域研究人员共享.本数据集包含8734个标记的碎屑颗粒的图像和坐标文件,1876张高清砂粒显微图像,120张编号标记底图和2个砂粒成分鉴定表.本数据集可作为机器学习训练集,也可以作为鉴定其他河流砂碎屑组分的参考.