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简介#xff1a;该云数据集包括150张RGB三通道的高分辨率图像#xff0c;在全球不同区域的分辨率从0.5米到15米不等。这些图像采集自谷歌Earth的五种主要土地覆盖类型#xff0c;即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。
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简介该云数据集包括150张RGB三通道的高分辨率图像在全球不同区域的分辨率从0.5米到15米不等。这些图像采集自谷歌Earth的五种主要土地覆盖类型即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。
KeyValue卫星类型谷歌Earth覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率0.5-15m数量150张单张尺寸1280*720原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数单通道
标签类别对照表
像素值类别名英文类别名中文RGB0Clear无云区域1Cloud有云区域
数据处理部分
大家是否有这样的困惑真值标签图片的像素值太小比如1、2、3······由于像素值太小导致看上去标签图片全为黑色无法看出真值标签与影像图片的像素位置是否对应如果真值标签的像素值间隔太大又无法直接作为训练样本。
其实有办法可以解决这个问题那就是在像素值为1、2、3等的图片上添加一个彩色表添加的彩色表不会改变图片的像素值但是可以由彩色的视觉效果展示如下图所示
影像切分部分
通过自己编写的代码将大图影像及对应的标签滑窗切分为可直接用于训练的小图数据集如下图所示 需要本博客相关数据集的小伙伴可私信哦 01、官方原始数据集 02、中间处理好的大图数据集 03、裁剪后可直接训练的小图数据集
