数据集概述
本数据集为论文“Physics-constrained deep learning recognition of geochemical patterns”的原始数据，包含15个文件，涵盖Bi、Mo、W、Ag、Sn等元素的相关数据文件及元数据，用于支持地球化学模式识别的深度学习研究。
文件详解
- 数据文件
- 文件名称：Bi.tif、Mo.tif、W.tif、Ag.tif、Sn.tif
- 文件格式：.tif
- 字段映射介绍：包含各元素（Bi、Mo、W、Ag、Sn）的地球化学数据，具体字段需结合数据内容进一步分析。
- 辅助文件
- 文件名称：Bi.tif.ovr、Mo.tif.ovr、W.tif.ovr、Ag.tif.ovr、Sn.tif.ovr
- 文件格式：.ovr
- 字段映射介绍：可能为影像金字塔文件，用于快速显示或处理相关数据。
- 元数据文件
- 文件名称：Bi.tif.aux.xml、W.tif.aux.xml、Ag.tif.aux.xml、Sn.tif.aux.xml
- 文件格式：.xml
- 字段映射介绍：包含对应.tif文件的元数据信息，可能包括数据采集参数、坐标系等。
数据来源
论文“Physics-constrained deep learning recognition of geochemical patterns”
适用场景
- 地球化学模式识别研究：用于训练和验证物理约束深度学习模型，识别地球化学数据中的模式。
- 深度学习算法优化：针对地球化学数据特点，优化物理约束深度学习算法的性能。
- 地球化学数据分析：支持对Bi、Mo、W、Ag、Sn等元素的地球化学数据进行分析和挖掘。
- 地质勘探应用：结合地球化学模式识别结果，为地质勘探提供数据支持。
