数据集概述
本数据集包含LOKI水下成像系统相关数据及北极海洋浮游动物分类群自动识别模型的R脚本，用于支持论文研究成果的复现与验证。数据为Zenodo平台上传的压缩包形式，涵盖研究所需的原始数据与分析代码，是北极海洋浮游动物自动识别技术研究的核心支撑材料。
文件详解
- 压缩包文件：
- 文件名称：Schmid_2016_Methods_in_Oceanography_data_upload.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含两类核心内容——数据文件Schmid_2016_MIO_CGlac.csv与R脚本文件Script_Schmid_Mio_2016_data_upload.R，分别用于提供研究数据与实现自动识别模型的分析流程
数据来源
Zenodo平台（论文“The LOKI underwater imaging system and an automatic identification model for the detection of zooplankton taxa in the Arctic Ocean”）
适用场景
- 北极海洋浮游动物监测: 利用LOKI成像系统数据与自动识别模型，实现北极海域浮游动物分类群的快速检测与计数
- 海洋生物成像技术研究: 基于LOKI水下成像系统的参数与数据，分析北极极端环境下成像系统的性能优化方向
- 浮游动物自动识别算法验证: 通过R脚本复现论文中的自动识别模型，验证算法在北极浮游动物分类中的准确性与鲁棒性
- 海洋生态数据分析: 结合csv数据中的浮游动物观测信息，研究北极海洋生态系统的结构与动态变化
