数据集概述
本数据集为月球南极-艾肯盆地中央区域地表分类研究的支撑数据，包含Hapke光度标准化波段比值数据与地形起伏指数（TRI）数据，用于机器学习区分月海、隐月海和亮平原。数据以GeoTiff和ASCII文本格式存储，共7个文件，含说明文档、栅格文件与文本文件。
文件详解
- 说明文档
- 文件名称：Chuangetal_PSJ_HapkeAlbedo&TRI_README.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：提供数据集详细说明，包括数据处理流程、文件命名规则及使用方法
- Hapke标准化数据文件
- 文件名称：Chuangetal_PSJ_566689_SPA.txt、Chuangetal_PSJ_566689_SPA.tif、Chuangetal_PSJ_321415_SPA.txt、Chuangetal_PSJ_321415_SPA.tif
- 文件格式：TXT、GeoTiff
- 字段映射介绍：TXT文件包含栅格元数据（行列数、地理坐标、像元大小、无效值）及32位浮点型波段比值数据；GeoTiff为对应栅格数据
- TRI数据文件
- 文件名称：Chuangetal_PSJ_TRI_SPA.txt、Chuangetal_PSJ_TRI_SPA.tif
- 文件格式：TXT、GeoTiff
- 字段映射介绍：TXT文件包含地形起伏指数栅格元数据及32位浮点型TRI值；GeoTiff为对应栅格数据
数据来源
论文“Application of Machine Learning Techniques to Distinguish Between Mare, Cryptomare and Light Plains in Central Lunar South Pole-Aitken Basin”（The Planetary Science Journal, 2025）
适用场景
- 月球地质地表分类研究：用于机器学习模型训练与验证，区分月海、隐月海和亮平原
- 月球遥感数据处理：验证Hapke光度标准化方法在月球表面的应用效果
- 月球南极-艾肯盆地地形分析：利用TRI数据研究区域地形起伏特征
- 行星科学机器学习应用：探索机器学习技术在行星遥感图像分类中的潜力
