遥感常用数据下载链接

本文汇总了多种类型的遥感数据资源及其下载链接,包括Landsat系列、SPOT、RADARSAT等卫星数据,以及SRTMDEM、MODIS等地形和气象数据,覆盖国内外多个数据源。

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略有修改

遥感集市也可以下载到高分一号的数据

Lan dsat 数据(一)http://cs.rsgs.ac.cn/cs_cn/query/query_txt.asp

Lan dsat 数据(二)http://www.glcf.umiacs.umd.edu/index.shtml
Envisat 数据http://ds.rsgs.ac.cn/index.aspx
SPOT 数据http://cs.rsgs.ac.cn/cs_cn/query/query_txt.asp
RADARSAT 数据http://cs.rsgs.ac.cn/cs_cn/query/query_txt.asp
IRS-P6 数据http://cs.rsgs.ac.cn/cs_cn/query/query_txt.asp
ERS 数据http://cs.rsgs.ac.cn/cs_cn/query/query_txt.asp
CBERS 数据http://www.cresda.com/
气象卫星数据http://nsmc.cma.gov.cn/
风云卫星遥感数据http://fy3.satellite.cma.gov.cn/
海洋卫星数据http://www.nsoas.gov.cn/
SRTM DEM数据http://www.glcf.umiacs.umd.edu/data/srtm/
MODIS 数据(一)http://modis.gsfc.nasa.gov/gallery/
HVHRR 数据http://eros.usgs.gov/products/satellite/avhrr.php
USGS 数据http://eros.usgs.gov/
MODIS 数据(二)https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/products/modis_overview
DEM 数据(90m)http://srtm.csi.cgiar.org/
LIDAR原始数据下载http://inside.uidaho.edu/geodata/LiDAR/LiDARraw_DownloadIDTM.htm
LIDAR数据下载(1)http://calm.geo.berkeley.edu/ncalm/ddc.html
LIDAR数据下载(2)http://lidar.asu.edu/data.html
LIDAR数据下载(3)http://www.lidarbasemaps.org/
LIDAR数据下载(4)http://wagda.lib.washington.edu/data/type/elevation/lidar/st_helens/toutle01.html
LIDAR数据下载(5)http://www.volusia.org/gis/download.htm
黑河流域数据

http://heihe.westgis.ac.cn

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找用于遥感图像分割的数据集下载资源。首先,根据用户提供的引用内容,引用[1]提到了遥感地块分割数据集,覆盖了7类地貌,包括建筑、耕地、林地等,数据分辨率为2米,有RGB波段。引用[2]则提到了Inria航空图像标注数据集和Massachusetts建筑物数据集。我需要先整理这些信息,确保正确引用。 接下来,我应该考虑用户的需求是寻找数据集下载链接。用户已经提到了两个引用,但可能还需要更多资源。因此,我需要补充其他常用遥感数据集,比如DeepGlobe、SpaceNet、ISPRS Vaihingen和Potsdam等,这些是遥感领域常见的数据集,覆盖不同的应用场景。 同时,需要注意用户提到的数据集规格,如分辨率、波段、类别等,确保推荐的每个数据集都有这些信息的简要说明。例如,Inria数据集覆盖810平方公里,分辨率为0.3米,而Massachusetts数据集则是专门用于建筑物检测的。 另外,要检查每个数据集下载链接是否有效,并直接提供链接,方便用户访问。例如,Inria的官网链接,Massachusetts的Harvard Dataverse链接等。 还需要考虑用户可能的需求扩展,比如是否需要多光谱数据、高分辨率数据或者特定地物类型的数据。因此,在相关问题部分,可以提出关于数据预处理、多光谱数据集推荐、处理高分辨率图像的挑战以及建筑物分割的模型推荐等问题,帮助用户进一步探索。 最后,确保回答结构清晰,分点列出每个数据集的信息,包括名称、简介、规格和下载链接,并正确标注引用来源。同时,语言要简洁明了,符合中文表达习惯,避免使用Markdown格式,但根据用户之前的示例,可能需要使用代码块格式来展示数据集信息,不过用户要求避免使用,所以用普通文本列出即可。 总结步骤: 1. 列出用户提供的引用中的数据集,详细说明。 2. 补充其他常用遥感分割数据集。 3. 每个数据集包含名称、简介、数据规格、下载链接。 4. 确保引用标注正确,如[^1][^2]。 5. 生成相关问题,帮助用户深入探讨。</think>### 遥感图像分割数据集推荐与下载 以下是多个公开可用的遥感图像分割数据集及其详细信息,包含用户提供的引用内容和扩展推荐: --- #### 1. **遥感地块分割数据集(引用[1])** **简介**:针对遥感影像像素级地块分割任务设计,覆盖7类地貌:建筑、耕地、林地、水域、道路、草地、其他。 **数据规格**: - 分辨率:2米/像素 - 波段:RGB三波段 - 标注方式:语义分割标签 **下载链接**:[引用[1]原始来源](需用户自行联系数据提供方获取) --- #### 2. **Inria航空图像标注数据集(引用[2])** **简介**:专注于城市区域建筑物分割,覆盖全球不同城市的航空影像。 **数据规格**: - 分辨率:0.3米/像素 - 覆盖面积:810平方公里 - 数据格式:RGB图像 + 二值化建筑物掩膜 **下载链接**:[Inria官方下载页面](https://project.inria.fr/aerialimagelabeling/) [^2] --- #### 3. **Massachusetts建筑物数据集(引用[2])** **简介**:用于建筑物检测与分割,包含城市、郊区等多种场景。 **数据规格**: - 分辨率:1米/像素 - 数据量:151张图像(1.2GB) - 标注类型:建筑物轮廓多边形 **下载链接**:[Harvard Dataverse](https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/1W4XFW) --- #### 4. **DeepGlobe Land Cover数据集** **简介**:用于土地覆盖分类,包含道路、建筑、森林等6类标签。 **数据规格**: - 分辨率:0.5米/像素 - 数据量:1,146张图像(尺寸2448×2448) - 波段:RGB **下载链接**:[DeepGlobe官网](http://deepglobe.org/) --- #### 5. **SpaceNet数据集** **简介**:包含多城市高分辨率卫星影像,支持建筑物提取、道路检测等任务。 **数据规格**: - 分辨率:0.3–0.5米/像素(根据城市不同) - 标注类型:矢量多边形(GeoJSON格式) - 波段:RGB + 多光谱(部分数据集) **下载链接**:[SpaceNet on AWS](https://spacenet.ai/datasets/) --- #### 6. **ISPRS Vaihingen/Potsdam数据集** **简介**:经典遥感分割数据集,包含植被、建筑、车辆等精细标注。 **数据规格**: - 分辨率:5–9厘米/像素(航空影像) - 波段:红外+RGB(Vaihingen)、多光谱(Potsdam) **下载链接**:[ISPRS官网](https://www.isprs.org/education/benchmarks.aspx) --- ### 数据集选择建议 - **建筑物分割**:优先使用**Inria**或**Massachusetts**数据集- **多类别地块分割**:选择**遥感地块分割数据集**或**DeepGlobe**。 - **高分辨率研究**:**SpaceNet**或**ISPRS**数据集更合适。 ---
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