数据集概述
该数据集包含从指定平台获取的WE2、WE4、WE8、WE13浮标的叶绿素a和藻蓝蛋白荧光数据，以Excel文件存储，同时包含数据处理用Python代码，用于支持蓝藻荧光信号异常检测的机器学习研究。
文件详解
- 数据文件（.xlsx格式，共8个）：
- 2014-2018 WE2.xlsx：WE2浮标2014-2018年荧光数据
- 2015-2018 WE13.xlsx：WE13浮标2015-2018年荧光数据
- 2015-2018 WE8.xlsx：WE8浮标2015-2018年荧光数据
- WE2 2019 Labels.xlsx：WE2浮标2019年标签数据
- WE4 2019 Labels.xlsx：WE4浮标2019年标签数据
- WE13 2019 Labels.xlsx：WE13浮标2019年标签数据
- 其他.xlsx文件：剩余2个浮标对应时间段的荧光数据
- 文档文件（.pdf格式，1个）：
- 2020WR028110 SI.pdf：补充信息文档
- 其他文件（.mp4格式，1个）：
- HabTracker 2019 with Overlay.mp4：2019年HabTracker叠加视频
数据来源
https://www.glerl.noaa.gov/res/HABs_and_Hypoxia/habTracker.html
适用场景
- 蓝藻水华监测：通过荧光信号数据识别蓝藻异常繁殖
- 机器学习模型训练：开发蓝藻荧光信号异常检测算法
- 水环境数据分析：研究不同浮标监测点的蓝藻动态变化
- 异常检测方法验证：测试机器学习在生态信号异常检测中的效果
