FUSU: 多源多时相土地利用变化分割数据集

FUSU是首个针对细粒度城市语义理解的多时态、多源地类变化分割数据集，其提供高分辨率双时态图像和每月时序观测，支持对城市动态变化的高频率监测。FUSU-Net是统一的时序架构，可同时进行变化检测和分割任务。结合光学和SAR数据，通过特征融合提升了城市地类分割的精度。

1.现有数据集的局限性

尽管已有多个土地覆盖变化分割数据集用于城市变化监测，但这些数据集大多只关注粗粒度的土地覆盖分类系统。

现有数据集在分辨率、覆盖区域、时间间隔和标注精细度上存在权衡。例如，有些数据集只包含双时态图像，且标注类别较少，无法全面捕捉城市内部丰富的土地类型和动态变化。

由于获取高分辨率、多时态影像的难度（如云层遮挡、数据获取限制），大多数现有数据集缺乏多时态的观测，难以满足及时城市规划和管理的需求。