Find research datasets worth reusing
Search datasets from major research repositories and use ShareScore to quickly assess how well each record supports discovery, access, and reuse.
5,023
datasets available to search
ShareScore release 0.9.0
Dataset results
5,023 results for “landing”
Fig. 2 Ultrametric tree showing the GMYC delimitation results obtained from the Cox1 in Focus on the details: morphological evidence supports new cryptic land flatworm (Platyhelminthes) species revealed with molecules
Fig. 2 Ultrametric tree showing the GMYC delimitation results obtained from the Cox1Del dataset. Threshold separating speciation and coalescent processes plotted as grey vertical line that delimits 18 entities (including 7 singletons)
Fig. 1 in Focus on the details: morphological evidence supports new cryptic land flatworm (Platyhelminthes) species revealed with molecules
Fig. 1 Bayesian inference phylogenetic tree obtained from the concatenated dataset (18S, 28S, ITS-1, EF and Cox1). Names on branches indicate the species name for the clade and terminal labels indicate codes of individual specimens (Online Resource 1). Filled
Hcropland30: A hybrid 30-m global cropland map by leveraging global land cover products and Landsat data based on a deep learning model
<p><strong>Hcropland30</strong><strong>:</strong><strong>A 30-m global cropland map by leveraging global land cover products and Landsat data based on a deep learning model</strong></p> <p><strong>***Please note this dataset is undergoing peer review***</strong></p> <p><strong>Version</strong>: <strong>1.0</strong></p> <p><strong>Authors</strong>: Qiong Hu <sup>a, 1</sup>, Zhiwen Cai<sup> b, 1</sup>, Liangzhi You<sup> c, d</sup>, Steffen Fritz<sup> e</sup>, Xinyu Zhang<sup> c</sup>, He Yin<sup> f</sup>, Haodong Wei<sup>c</sup>, Jingya Yang<sup> g</sup>, Zexuan Li<sup> a</sup>, Qiangyi Yu<sup> g</sup>, Hao Wu<sup> a</sup>, Baodong Xu<sup> b *</sup>, Wenbin Wu<sup> g, *</sup></p> <p><em><sup>a</sup></em><em> Key Laboratory for Geographical Process Analysis & Simulation of Hubei Province/College of Urban and Environmental Sciences, Central China Normal University, Wuhan 430079, China</em></p> <p><em><sup>b</sup></em><em> College of Resources and Environment, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China</em></p> <p><em><sup>c</sup></em><em> Macro Agriculture Research Institute, College of Plant Science and Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China</em></p> <p><em><sup>d </sup></em><em>International Food Policy Research Institute, 1201 I Street, NW, Washington, DC 20005, USA</em></p> <p><em><sup>e </sup></em><em>Novel Data Ecosystems for sustainability Research Group, International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Schlossplatz 1, Laxenburg A-2361, Austria</em></p> <p><em><sup>f </sup></em><em>Department of Geography, Kent State University, 325 S. Lincoln Street, Kent, OH 44242, USA</em></p> <p><a name="_Hlk166672711"></a><em><sup>g </sup></em><em>State Key Laboratory of Efficient Utilization of Arid and Semi-arid Arable Land in Northern China, the Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China</em></p> <p><strong> </strong></p> <p><strong>Introduction</strong></p> <p>We are pleased to introduce a comprehensive global cropland mapping dataset (named Hcropland30) in 2020, meticulously curated to support a wide range of research and analysis applications related to agricultural land and environmental assessment. This dataset encompasses the entire globe, divided into 16,284 grids, each measuring an area of 1°×1°. Hcropland30 was produced by leveraging global land cover products and Landsat data based on a deep learning model. Initially, we established a hierarchal sampling strategy that used the simulated annealing method to identify the representative 1°×1° grids globally and the sparse point-level samples within these selected 1°×1°grids. Subsequently, we employed an ensemble learning technique to expand these sparse point-level samples into the densely pixel-wise labels, creating the area-level 1°×1° cropland labels. These area-level labels were then used to train a U-Net model for predicting global cropland distribution, followed by a comprehensive evaluation of the mapping accuracy.</p> <p> </p> <p><strong>Dataset</strong></p> <p><strong><em><u>1. Hcropland30</u></em></strong><strong>:</strong> A hybrid 30-m global cropland map in 2020</p> <p>****<strong>Data format</strong>: GeoTiff</p> <p>****<strong>Spatial resolution</strong>: 30 m</p> <p>****<strong>Projection</strong>: EPSG: 4326 (WGS84)</p> <p>****<strong>Values</strong>: 1 denotes cropland and 0 denotes non-cropland</p> <p>The dataset has been uploaded in 16,284 tiles. The extent of each tile can be found in the file of “Grids.shp”. Each file is named according to the grid’s Id number. For example, “000015.tif” corresponds to the cropland mapping result for the 15-th 1°×1° grid. This systematic naming convention ensures easy identification and retrieval of the specific grid data.</p> <p><strong><em><u>2. </u></em></strong><strong><em><u>1°×1° </u></em></strong><strong><em><u>Grids</u></em></strong><strong>:</strong> This file contains all 16,284 1°×1° grids used in the dataset. The vector file includes 18 attribute fields, providing comprehensive metadata for each grid. These attributes are essential for users who need detailed information about each grid’s characteristics.</p> <p>****<strong>Data format</strong>: ESRI shapefile</p> <p>****<strong>Projection</strong>: EPSG: 4326 (WGS84)</p> <p>****<strong>Attribute Fields</strong>:</p> <p><strong>Id:</strong> The grid’s ID number.</p> <p><strong>area:</strong> The area of the grid.</p> <p><strong>mode:</strong> Indicates the representative sample grid.</p> <p><strong>climate:</strong> The climate type the grid belongs to.</p> <p><strong>dem: </strong>Average DEM value of the grid.</p> <p><strong>ndvi_s1 to ndvi_s4:</strong> Average NDVI values for four seasons within the grid.</p> <p><strong>esa, esri, fcs30, fromglc, glad, globeland30:</strong> Proportion of cropland pixels of different publicly available cropland products.</p> <p><strong>inconsistent:</strong> Proportion of inconsistent pixels within the grid according to different public cropland products.</p> <p><strong>hcropland30:</strong> Proportion of cropland pixels of our Hcropland30 dataset.</p> <p><strong><em><u>3. Samples</u></em></strong>: The selected representative pixel-level samples, including 32,343 cropland and 67657 non-cropland samples. The category information of each sample was determined based on visual interpretation on Google Earth image and three-year NDVI time series curves from 2019-2021.</p> <p>****<strong>Data format</strong>: ESRI shapefile</p> <p>****<strong>Projection</strong>: EPSG: 4326 (WGS84)</p> <p>****<strong>Attribute Fields</strong>:</p> <p><strong>type:</strong> 1 denotes cropland sample and 0 denotes non-cropland sample.</p> <p><strong>Citation</strong></p> <p>If you use this dataset, please cite the following paper:</p> <p>Hu, Q., Cai, Z., You, L., Fritz, S., Zhang, X., Yin, H., Wei, H., Yang, J., Li, Z., Yu, Q., Wu, H., Xu, B., Wu, W. (2024). Hcropland30: A 30-m global cropland map by leveraging global land cover products and Landsat data based on a deep learning model, Remote Sensing of Environment, submitted.</p> <p><strong>License</strong></p> <p>The data is licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).</p> <p><strong>Disclaimer</strong></p> <p>This dataset is provided as-is, without any warranty, express or implied. The dataset author is not</p> <p>responsible for any errors or omissions in the data, or for any consequences arising from the use</p> <p>of the data.</p> <p><strong>Contact</strong></p> <p>If you have any questions or feedback regarding the dataset, please contact the dataset author</p> <p>Qiong Hu (huqiong@ccnu.edu.cn)</p>
Combined effect of water stress and increased carbon dioxide on land cover establishment and development at mining sites - Field measurement results
<p>Excel files containing field measurement results of plant species growing in open top chambers support the research presented in the manuscript titled 'Combined Effect of Water Stress and Increased Carbon Dioxide on Land Cover Establishment and Development at Mining Sites'. The data include measurements of physiological attributes, height, diameter, dry matter, and the number of emerged individuals of plants commonly used for land cover in post-mining sites. These data were collected in Parauapebas-PA, Brazil, from July to November 2022.</p>
Fig. 8 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 8. Sans étrépage, la lande retournerait à son état boisé. Vers le reboisement: ravins recolonisés par la fougère aigle. En rouge la molinie. La lande est piquetée de petits bouleaux, 21 juillet 2013 (© AP).
Fig. 5 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 5. La lande de Streupas le 8 août 2015: la floraison de la bruyère (Calluna vulgaris) à la fin de l'été attire les bourdons, l'abeille domestique, et des abeilles spécialisées comme Colletes succinctus, Andrena fuscipes et son parasite Nomada rufipes (© AP).
Fig. 2 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 2. Des panneaux didactiques sont implantés dans la lande de Streupas; ils décrivent le site, sa faune, sa flore et sa gestion. Un livret, "Lande de Streupas" - Université de Liège et asbl Les Amis du Domaine du Sart Tilman - 2005, reprend cette information (août 2015 © AP).
Fig. 18 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 18. Nidifications. Le sol étrépé de la lande présente au printemps des plages dénudées favorables à la nidification des abeilles appartenant aux genres des andrènes, des halictes et des collètes, 21 avril 2014 (© AP).
Fig. 4 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 4. La lande de Streupas le 19 septembre 1978: elle est dominée par la callune (Calluna vulgaris), la myrtille (Vaccinium myrtillus) et la molinie (Molinia caerulea); elle subit une recolonisation par les ligneux, principalement les bouleaux (© AP).
Fig. 7 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 7. Les jeunes chênes, parfois rabougris, confèrent un aspect paysager unique à ce type de lande calaminaire d'origine tertiaire, 21 juillet 2013 (© AP).
Fig. 24 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 24. La réserve naturelle de Plombière. La nature du sol constitué de scories attire les sabulicoles. (ROSENGARTEN, 2010). http://www.paysdeherve.be/fr/site-minier-plombieres
Fig. 3 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 3. Lorsque les bruyères jeunes sont encore présentes sur au moins 20% de la superficie, une fauche calibrée à une hauteur de 15 à 20 cm est réalisée annuellement en automne. Ce traitement est bien supporté par la bruyère qui peut alors s'étendre aux dépens des jeunes arbres, des rejets de souche ou d'autres espèces envahissantes telles que le genêt à balais (Cytisus scoparius). Cette fauche est appliquée jusqu'à épuisement des souches ou disparition des semis d'arbres et de genêt; à partir de ce stade, les interventions peuvent être espacées dans le temps, en fonction de l'évolution de la végétation. Là où la callune s'est fortement raréfiée ou a disparu, une étape intermédiaire devient indispensable. L'étrépage, du nom d'une ancienne pratique agro-pastorale, consiste à racler la végétation et les couches superficielles du sol, riches en matière organique. On évacue encore ainsi entre 15 et 20% du calcium et plus de 30 % de l'azote du sol. Cette opération met à jour le stock de graines enfouies dans le sol, dont les semences de callune qui possèdent une longévité très importante. Celles-ci se trouvent alors dans des conditions de développement favorables: pleine exposition à la lumière, sol pauvre, réduction de vitalité ou suppression d'espèces herbacées ou ligneuses concurrentes. La mise à nu du sol l'expose à l'action des pluies et donc à l'érosion par ruissellement. Sur le versant, les étrépages ont donc été réalisés par bandes en suivant approximativement les courbes de niveau. Ce dispositif limite l'action des eaux de surface et les intervalles pourront être étrépés à leur tour lorsque la végétation sera suffisamment développée dans les premières zones traitées. Sur le plateau, l'étrépage a par contre pu être réalisé en plein, sur la superficie complète des parcelles. La croissance de la bruyère est très lente durant les premières années; dans les conditions de Streupas, 3 à 4 années sont nécessaires pour atteindre une dizaine de centimètres de hauteur. Dès avant, les fauches calibrées décrites dans le cas précédent sont également mises en oeuvre de façon à freiner le développement puis à éliminer les semis de feuillus pionniers. Les bouleaux, trembles et saules produisent de petites graines, ailées ou duveteuses suivant les espèces, qui sont largement dispersées par le vent depuis la lisière forestière et colonisent les zones étrépées. Le genêt quant à lui possède des semences qui conservent leur capacité de germination pendant plus d'un siècle dans le sol. - Extrait d'un des panneaux explicatifs de la lande de Streupas, août 2015.
Fig. 6 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 6. Chemin boisé longeant la lande: chênes, bouleaux et fougères bordent le sentier, 21 juillet 2013 (© AP).
Fig. 10 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 10. Clairière à l'entrée de la lande avec floraisons de carotte sauvage (Daucus carota). Ses fleurs en ombelles sont bien butinées par les Hyménoptères aculéates à la recherche de nectar, 8 août 2015 (© AP).
Fig. 9 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 9. La floraison du Leontodon d'automne (Leontodon autumnalis) dans certaines parties de la lande en été permet l'établissement de populations importantes d'abeilles spécialisées comme les Panurgus calcaratus et P. banksianus ainsi que diverses espèces préférant les Asteraceae comme les Halictidae, 3 septembre 2014 (© AP).
Fig. 19 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 19. Nidifications dans le sol dénudé et à végétation rase sur les zones d'étrépage, 25 avril 2011 (© AP).
Fig. 1 in Les abeilles sauvages de la lande de Streupas (Hymenoptera: Apoidea)
Fig. 1. La lande de Streupas est située sur les hauteurs de la rive gauche de la vallée de l'Ourthe à Angleur.
Fig. 1 in High Fecundity, Rapid Development and Selfing Ability in Three Species of Viviparous Land Snails Phaedusinae (Gastropoda: Stylommatophora: Clausiliidae) from East Asia
Fig. 1. Tauphaedusa sheridani. (A) adults (F1 generation); (B) neonates; (C) clausilia; (D-E) - eggs and embryos from dissected adults. Scale bar = 1 mm. © 2018 Academia Sinica, Taiwan
Fig. 5 in High Fecundity, Rapid Development and Selfing Ability in Three Species of Viviparous Land Snails Phaedusinae (Gastropoda: Stylommatophora: Clausiliidae) from East Asia
Fig. 5. Comparison of the selected life-history traits in T. sheridani (SHE), T. tau (TAU), and S. jacobiana (JAC). Number of offspring concerns monthly fecundity of a pair of snails. © 2018 Academia Sinica, Taiwan
Fig. 4 in High Fecundity, Rapid Development and Selfing Ability in Three Species of Viviparous Land Snails Phaedusinae (Gastropoda: Stylommatophora: Clausiliidae) from East Asia
Fig. 4. Reproductive activity of T. sheridani (SHE), T. tau (TAU), and S. jacobiana (JAC) under humid and dry conditions: (A, C, E) number of intrauterine eggs per dissected individual; (B, D, F) percentage of intrauterine embryos at various developmental stages. © 2018 Academia Sinica, Taiwan
ScienceDex guides
Understand access before you commit
These curated guides explain access requirements, typical timelines, costs, and reuse considerations for widely used research datasets.
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.