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Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images drone, UAV, Ile blanche, Mayotte - 20220914

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone DJI Mavic 2 Pro UAV acquises sur le site de Ile blanche, Mayotte à la date suivante : 20220914. Dans le cadre de la collaboration entre le Projet G2OI et Mayotte FMR (Future Maore Reef), l'objectif de la mission vise à étudier l'implantation de récifs artificiels dans le lagon de Mayotte sur plusieurs sites. En espace aérien contrôlé, les vols ont été exécutés en regard de la réglmentation et en contact avec la tour de contrôle de l'aéroport de Mayotte. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20220914_MYT-ile-blanche_UAV-02_2 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: Différentes hauteurs de vols, angles des transects et angles de caméra ont été utilisés dans le but d'obtenir des données de qualité en fonction des conditions météorologiques et marines. - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Manual ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -75.00 - Survey informations: No Images: 346 Median height: 60 meters Survey area: 5.6 hectares Survey from: 2022:09:14 10:19:27 to: 2022:09:14 10:33:56 "

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zenodo44/100

Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images drone, UAV, Surprise, Mayotte - 20220912

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone DJI Mavic 2 Pro UAV acquises sur le site de Surprise, Mayotte à la date suivante : 20220912. Dans le cadre de la collaboration entre le Projet G2OI et Mayotte FMR (Future Maore Reef), l'objectif de la mission vise à étudier l'implantation de récifs artificiels dans le lagon de Mayotte sur plusieurs sites. En espace aérien contrôlé, les vols ont été exécutés en regard de la réglmentation et en contact avec la tour de contrôle de l'aéroport de Mayotte. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20220912_MYT-surprise_UAV-02_2 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: Différentes hauteurs de vols, angles des transects et angles de caméra ont été utilisés dans le but d'obtenir des données de qualité en fonction des conditions météorologiques et marines. - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Manual ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -75.00 - Survey informations: No Images: 336 Median height: 70 meters Survey area: 6.49 hectares Survey from: 2022:09:12 12:31:19 to: 2022:09:12 12:45:40 "

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Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images drone, UAV, Aeroport, Mayotte - 20220914

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone DJI Mavic 2 Pro UAV acquises sur le site de Aeroport, Mayotte à la date suivante : 20220914. Dans le cadre de la collaboration entre le Projet G2OI et Mayotte FMR (Future Maore Reef), l'objectif de la mission vise à étudier l'implantation de récifs artificiels dans le lagon de Mayotte sur plusieurs sites. En espace aérien contrôlé, les vols ont été exécutés en regard de la réglmentation et en contact avec la tour de contrôle de l'aéroport de Mayotte. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20220914_MYT-aeroport_UAV-02_3 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: Différentes hauteurs de vols, angles des transects et angles de caméra ont été utilisés dans le but d'obtenir des données de qualité en fonction des conditions météorologiques et marines. - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Manual ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -75.00 - Survey informations: No Images: 327 Median height: 70 meters Survey area: 7.71 hectares Survey from: 2022:09:14 11:35:17 to: 2022:09:14 11:49:42 "

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Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images drone, UAV, Musicalplage, Mayotte - 20220910

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone DJI Mavic 2 Pro UAV acquises sur le site de Musicalplage, Mayotte à la date suivante : 20220910. Dans le cadre de la collaboration entre le Projet G2OI et Mayotte FMR (Future Maore Reef), l'objectif de la mission vise à étudier l'implantation de récifs artificiels dans le lagon de Mayotte sur plusieurs sites. En espace aérien contrôlé, les vols ont été exécutés en regard de la réglmentation et en contact avec la tour de contrôle de l'aéroport de Mayotte. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20220910_MYT-musicalplage_UAV-02_1 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: Différentes hauteurs de vols, angles des transects et angles de caméra ont été utilisés dans le but d'obtenir des données de qualité en fonction des conditions météorologiques et marines. - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Manual ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.3 MeteringMode: Average Camera Pitch: -70.30 - Survey informations: No Images: 114 Median height: 120 meters Survey area: 13.92 hectares Survey from: 2022:09:10 11:00:06 to: 2022:09:10 11:07:35 "

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zenodo44/100

Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images drone, UAV, Surprise, Mayotte - 20220912

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone DJI Mavic 2 Pro UAV acquises sur le site de Surprise, Mayotte à la date suivante : 20220912. Dans le cadre de la collaboration entre le Projet G2OI et Mayotte FMR (Future Maore Reef), l'objectif de la mission vise à étudier l'implantation de récifs artificiels dans le lagon de Mayotte sur plusieurs sites. En espace aérien contrôlé, les vols ont été exécutés en regard de la réglmentation et en contact avec la tour de contrôle de l'aéroport de Mayotte. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20220912_MYT-surprise_UAV-02_3 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: Différentes hauteurs de vols, angles des transects et angles de caméra ont été utilisés dans le but d'obtenir des données de qualité en fonction des conditions météorologiques et marines. - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Manual ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -75.00 - Survey informations: No Images: 385 Median height: 70 meters Survey area: 8.11 hectares Survey from: 2022:09:12 14:29:06 to: 2022:09:12 14:43:35 "

opencc-by-4.0Oct 2023View details →

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A scoping review of the ethics frameworks describing issues related to the use of extended reality

This is the dataset used for the scoping review of D2.1, which required an overview and assessment of relevant ethics frameworks, codes of conduct, guidelines regarding extended reality technologies. The specific objective is to map, review, and assess existing frameworks in terms of relevant foundational principles, ethical issues addressed, proposals to address these ethical issues, and the commonalities/differences identified between the documents.

opencc-by-4.0Feb 2024View details →

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Public opinion poll "War, Peace, Victory and the Future" – National face-to-face opinion poll representative of the population in government-controlled territories of Ukraine on the war-related issues (June 2023)

The face-to-face survey was conducted by the Ilko Kucheriv Democratic Initiatives Foundation in cooperation with the Centre for Political Sociology from 5 to 15 June 2023. A total of 2,001 respondents aged 18 or older took part in the survey in Vinnytsia, Volyn, Dnipropetrovsk, Zhytomyr, Zakarpattia, Zaporizhzhia, Ivano-Frankivsk, Kyiv, Kirovohrad, Lviv, Mykolaiiv, Odesa, Poltava, Rivne, Sumy, Ternopil, Kharkiv, Kherson, Khmelnytskyi, Cherkasy, Chernihiv, and Chernivtsi regions, and the city of Kyiv (in Zaporizhzhia, Kharkiv, and Kherson regions – only in the territories controlled by Ukraine and not affected by hostilities). The sampling technique used in the survey is multi-stage, with a random selection of localities in the first stage and a quota-based selection of respondents in the final stage. The random selection is representative of the demographic structure of the adult population in the areas covered by the survey at the beginning of 2022. The maximum sampling error shall not exceed 2.3%. At the same time, it is necessary to take into account systematic deviations in the sample caused by the forced migration of millions of citizens due to the Russian-Ukrainian war. COMPOSITION OF MACRO-REGIONS: West – Volyn, Zakarpattia, Ivano-Frankivsk, Lviv, Rivne, Ternopil, and Chernivtsi regions; Center – Vinnytsia, Zhytomyr, Kyiv, Kirovohrad, Poltava, Sumy, Khmelnytskyi, Cherkasy, and Chernihiv regions, and the city of Kyiv; South – Zaporizhzhia, Mykolaiiv, Kherson, and Odesa regions; East – Dnipropetrovsk and Kharkiv regions. This dataset contains the original survey data. The SPSS file (.sav) is the original file. It has been exported to an Excel file. The content of the corresponding XLSX file should be identical to the original SAV file. The SAV file contains the questions and answer options of the original questionnaire in Ukrainian. The original questionnaire and an English translation have also been included in this data collection as separate PDF files. In addition, the dataset includes a file of "selected findings", which documents some of the key findings of the survey in the form of analytical summaries and descriptive statistics. The report was prepared by the civil society organisation OPORA.

openodc-byDec 2024View details →

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QuerTCI: A Tool Integrating GitHub Issue Querying with Comment Classification

Issue tracking systems enable users and developers to comment on problems plaguing a software system. Empirical Software Engineering (ESE) researchers study (open-source) project issues and the comments and threads within to discover---among others---challenges developers face when, e.g., incorporating new technologies, platforms, and programming language constructs. However, issue discussion threads accumulate over time and thus can become unwieldy, hindering any insight that researchers may gain.  While existing approaches alleviate this burden by classifying issue thread comments, there is a gap between searching popular open-source software repositories (e.g., those on GitHub) for issues containing particular keywords and feeding the results into a classification model. In this paper, we demonstrate a research infrastructure tool called QuerTCI that bridges this gap by integrating the GitHub issue comment search API with the classification models found in existing approaches. Using queries, ESE researchers can retrieve GitHub issues containing particular keywords, e.g., those related to a certain programming language construct, and subsequently classify the kinds of discussions occurring in those issues.  Using our tool, our hope is that ESE researchers can uncover challenges related to particular technologies using certain keywords through popular open-source repositories more seamlessly than previously possible. A tool demonstration video may be found at: https://youtu.be/fADKSxn0QUk.

opencc-by-4.0Feb 2022View details →

zenodo44/100

Beyond Textual Issues: Understanding the Usage and Impact of GitHub Reactions

Recently, GitHub introduced a new social feature, named reactions, which are pictorial characters similar to the emoji symbols widely used nowadays in text-based communications. Particularly, GitHub users can use a set of such symbols to react to issues and pull requests. However, little is known about the real usage and benefits of GitHub reactions. In this paper, we analyze the reactions provided by developers to more than 2.5 million issues and 9.7 million issue comments, in order to answer an extensive list of ten research questions about the usage and adoption of reactions. We show that reactions are being increasingly used by open-source developers. Moreover, we also found that issues with reactions usually take more time to be closed and have longer discussions. This dataset contains the data used in the paper "Beyond Textual Issues: Understanding the Usage and Impact of GitHub Reactions", accepted for SBES 2019.

opencc-by-4.0Feb 2019View details →

zenodo44/100

ADDRESSING TAX COMPLIANCE ISSUES FOR LOAN-BASED PAYMENT TYPES: DEVELOPMENT OF THE TAX BUFFER MECHANISM AND ITS USE IN THE FINTECH INDUSTRY

In the modern world of the fintech industry, tax changes are one of the key problems, especially with fixed loans. This study examines the Tax Buffer mechanism, designed to effectively manage tax obligations that vary depending on the jurisdiction and stages of delivery of goods. The main task of the mechanism is to automatically recalculate taxes to minimize the risk of errors and reduce the burden on the accounting and legal departments of the company. The implementation of this solution allows you to reduce the number of manual operations, reduce transaction costs and improve the customer experience by eliminating the need to notify users of every change in the amount of taxes. The results of the implementation of the mechanism have shown its high efficiency: a significant reduction in the number of errors and financial disputes, as well as an increase in operational efficiency. The Tax Buffer mechanism is an important innovation that helps to increase the resilience of fintech companies to changes in tax legislation.

opencc-by-4.0Oct 2024View details →

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Lietuvos namų ūkių apklausa energetikos klausimais (Lithuanian Household Survey on Energy Issues)

Duomenų rinkinyje pateikiami reprezentatyvios Lietuvos namų ūkių apklausos (N=1008) apie Lietuvos namų ūkių energetikos situaciją ir su valstybės parama &scaron;ioje srityje susijusias žinias. Apklausos klausimyną parengė Lietuvos energetikos instituto mokslininkai, o apklausos lauko darbus atliko UAB "Vilmorus" 2020 m. lapkričio mėn. 16 d. –  gruodžio mėn. 7 d.

opencc-by-4.0Aug 2021View details →

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Gerational issues in linking family farming production, traditional food in diet, physical activity and obesity in Pacific Islands countries and territories: the case of the Melanesian population on Lifou Island

In the Melanesian culture, traditional activities are organized around family farming, although the lifestyle transition taking place over the last several decades has led to imbalances in diet and physical activity, with both leading to obesity. The aim of this interdisciplinary study was to understand the links between family farming (produced, exchanged, sold, and consumed food), diet (focused on produced, hunted, and caught food), physical activity (sedentary, light, and moderate-to-vigorous physical activity) and obesity in Melanesian Lifou Island families (parents and children). Forty families, including 142 adults and children, completed individual food frequency questionnaires, wore tri-axial accelerometers for seven continuous days, and had weight and height measured with a bio-impedance device. Qualitative and quantitative interviews were conducted at the household level concerning family farming practices and sociodemographic variables. Multinomial regression analyses and logistic regression models were used to analyze the data. Results showed that family farming production brings a modest contribution to diet and active lifestyles for the family farmers of Lifou Island. The drivers for obesity in these tribal communities were linked to diet in the adults, whereas parental socioeconomic status and moderate-to-vigorous physical activity were the main factors associated to overweight and obesity in children. These differences in lifestyle behaviors within families suggest a transition in cultural practices at the intergenerational level. Future directions should consider seasonality and a more in-depth analysis of diet including macro- and micro- nutrients to acquire more accurate information on the intergenerational transition in cultural practices and its consequences on health outcomes in the Pacific region.

opencc-bySep 2021View details →

zenodo44/100

The datasets for "Automated Recovery of Issue-Commit Links Leveraging Both Textual and Non-textual Data" paper

Paper title:  Automated Recovery of Issue-Commit Links Leveraging Both Textual and Non-textual Data Conference:  ICSME 2021

opencc-by-4.0Jul 2021View details →

zenodo44/100

GIRT-Data: Sampling GitHub Issue Report Templates

GIRT-Data is the first and largest dataset of issue report templates (IRTs) in both YAML and Markdown format. This dataset and its corresponding open-source crawler tool are intended to support research in this area and to encourage more developers to use IRTs in their repositories. The stable version of the dataset, containing <code>1_084_300</code> repositories, that <code>50_032</code> of them support IRTs. For more details see the GitHub page of the dataset: <a href="https://github.com/kargaranamir/girt-data">https://github.com/kargaranamir/girt-data</a> The dataset is accepted for <a href="https://conf.researchr.org/track/msr-2023/msr-2023-data-showcase">MSR 2023</a> conference, under the title of "GIRT-Data: Sampling GitHub Issue Report Templates" <a href="https://scholar.google.com/scholar?q=GIRT-Data:+Sampling+GitHub+Issue+Report+Templates">Search in Google Scholar</a>.

openmit-licenseMar 2023View details →

zenodo44/100

Orthophoto issue d'images de drone,Terre Sainte à Saint Pierre,Réunion,France - 20230722 - Mavic2Pro_02_1

Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d’images de drone acquises sur le site de la petite plage de Terre Sainte, Saint Pierre, Réunion. Les traitements ont été réalisés avec le logiciel OpenDroneMap à partir des images brutes fournies dans la première version de ce DOI. Les vols ont été réalisées par l'IRD . Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés. Le dépôt est composé des éléments suivants:     - uav_2023_07_20_terre-sainte_Mavic2Pro_02_1.tif: Orthophoto issue du traitement OpenDroneMap          - photogrammetry_config.json: Configuration OpenDroneMap Camera model and parameters:       Make: Hasselblad       Model: L1D-20c       Width: 5472       Height: 3648       Focal: 28     No images: 264 Survey informations:  Median height: 92 meters  Survey area: 6.95 hectares  Survey from:08:49:12 to:09:02:51

opencc-zeroSep 2023View details →

zenodo44/100

"Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images de drone, Mitsamiouli, Comores - 20230626"

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone acquises sur le site de Mitsamiouli, Grande Comore, Comores à la date suivante : 20230626. Les traitements ont été réalisés avec le logiciel OpenDroneMap à partir des images brutes fournies dans la première version de ce DOI. Les vols ont été réalisés en partenariat avec la DGSC (Direction Générale de la Sécurité Civile, Comores) dans le but de créer des modèles numériques d'élévations pour cartographier les risques naturels d'inondations ou de submersion marine. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - 000_photogrammetry_report.pdf: rapport issu du traitement OpenDroneMap - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20230626_COM-mitsamiouli_UAV-01_2 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Auto ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -90.00 - Survey informations: No Images: 255 Median height: 120 meters Survey area: 30.56 hectares Survey from: 2023:06:27 12:30:25 to: 2023:06:27 12:44:19 Les dépôts suivants comprennent les données traitées avec OpenDroneMap"

opencc-by-4.0Oct 2023View details →

zenodo44/100

"Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images de drone, Maloudja, Comores - 20230628"

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone acquises sur le site de Maloudja, Grande Comore, Comores à la date suivante : 20230628. Les traitements ont été réalisés avec le logiciel OpenDroneMap à partir des images brutes fournies dans la première version de ce DOI. Les vols ont été réalisés en partenariat avec la DGSC (Direction Générale de la Sécurité Civile, Comores) dans le but de créer des modèles numériques d'élévations pour cartographier les risques naturels d'inondations ou de submersion marine. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - 000_photogrammetry_report.pdf: rapport issu du traitement OpenDroneMap - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20230628_COM-maloudja_UAV-02_2 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Manual ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -90.00 - Survey informations: No Images: 147 Median height: 120 meters Survey area: 24.07 hectares Survey from: 2023:06:28 17:55:53 to: 2023:06:28 18:07:38 Les dépôts suivants comprennent les données traitées avec OpenDroneMap"

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zenodo44/100

"Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images de drone, Bandamaji, Comores - 20230626"

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone acquises sur le site de Bandamaji, Grande Comore, Comores à la date suivante : 20230626. Les traitements ont été réalisés avec le logiciel OpenDroneMap à partir des images brutes fournies dans la première version de ce DOI. Les vols ont été réalisés en partenariat avec la DGSC (Direction Générale de la Sécurité Civile, Comores) dans le but de créer des modèles numériques d'élévations pour cartographier les risques naturels d'inondations ou de submersion marine. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - 000_photogrammetry_report.pdf: rapport issu du traitement OpenDroneMap - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20230626_COM-bandamaji_UAV-02_1 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Manual ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -89.90 - Survey informations: No Images: 335 Median height: 120 meters Survey area: 17.41 hectares Survey from: 2023:06:26 15:53:50 to: 2023:06:26 16:07:14 Les dépôts suivants comprennent les données traitées avec OpenDroneMap"

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"Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images de drone, Bandamaji, Comores - 20230626"

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone acquises sur le site de Bandamaji, Grande Comore, Comores à la date suivante : 20230626. Les traitements ont été réalisés avec le logiciel OpenDroneMap à partir des images brutes fournies dans la première version de ce DOI. Les vols ont été réalisés en partenariat avec la DGSC (Direction Générale de la Sécurité Civile, Comores) dans le but de créer des modèles numériques d'élévations pour cartographier les risques naturels d'inondations ou de submersion marine. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - 000_photogrammetry_report.pdf: rapport issu du traitement OpenDroneMap - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20230626_COM-bandamaji_UAV-01_1 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Auto ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -89.90 - Survey informations: No Images: 102 Median height: 100 meters Survey area: 4.57 hectares Survey from: 2023:06:26 15:34:52 to: 2023:06:26 15:39:22 Les dépôts suivants comprennent les données traitées avec OpenDroneMap"

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"Orthophoto & DEM (MNE) issues d'images de drone, Mitsamiouli, Comores - 20230626"

"Ce jeu de données présente les résultats des traitements photogrammétriques d'images de drone acquises sur le site de Mitsamiouli, Grande Comore, Comores à la date suivante : 20230626. Les traitements ont été réalisés avec le logiciel OpenDroneMap à partir des images brutes fournies dans la première version de ce DOI. Les vols ont été réalisés en partenariat avec la DGSC (Direction Générale de la Sécurité Civile, Comores) dans le but de créer des modèles numériques d'élévations pour cartographier les risques naturels d'inondations ou de submersion marine. Le paramétrage du logiciel OpenDroneMap est partagé pour permettre la reproductibilité ou l'amélioration des traitements proposés: [ { 'name': 'orthophoto-resolution', 'value': 1 }, { 'name': 'auto-boundary', 'value': true }, { 'name': 'dem-resolution', 'value': '2.0' }, { 'name': 'dsm', 'value': true } ] Le dépôt est composé des éléments suivants: - 00_: Planche d'aperçu des images - 000_photogrammetry_report.pdf: rapport issu du traitement OpenDroneMap - DCIM.zip: Images brutes issues du drone - GPS.zip: Geopackage contenant l'emprise du survol ainsi que la géolocalisation des images accompagnées de leurs miniatures dans la table d'attribut en base64 - METADATA.zip: Métadonnées au format ISO19115, Rapports avec miniatures des images de drone (dossier tb) et statistiques de vols. - PROCESSED_DATA.zip: Orthophoto, DEM, nuages de points, ... Arborescence d'origine: └─ 20230626_COM-mitsamiouli_UAV-02_1 └─ DCIM └─ GPS └─ METADATA └─ tb └─ PROCESSED_DATA Informations de survol: - Camera model and parameters: Make: Hasselblad Model: L1D-20c Width: 5472 Height: 3648 Focal: 28 WhiteBalance: Manual ExposureMode: Auto Exposure ColoSpace: sRGB EV: -0.7 MeteringMode: CenterWeightedAverage Camera Pitch: -90.00 - Survey informations: No Images: 162 Median height: 120 meters Survey area: 25.96 hectares Survey from: 2023:06:27 12:18:21 to: 2023:06:27 12:29:24 Les dépôts suivants comprennent les données traitées avec OpenDroneMap"

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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.

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electrophysiologyopenPublished Dandiset metadata and archive endpoints are available through the production DANDI API.

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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.

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