遥感地物分类多模态数据集

已于 2024-04-08 15:56:53 修改
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文章标签： 深度学习 计算机视觉
于 2024-03-13 13:35:08 首次发布
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版权
本文概述了多个光学、数字表面模型(DSM)、合成孔径雷达(SAR)和激光雷达(LiDAR)的数据集，包括Potsdam、Vaihingen、N3C-California等，这些数据集用于地理空间分析，涵盖了各类空间分辨率和类别标签。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

总览

optical-dsm
数量平均尺寸空间分辨率模态数据集链接
386 000×6 0005cmRGB、DSM、IRRG、RGBIR、归一化DSMPotsdamlink
332 494×2 0469cmDSM、IRRGVaihingenlink
10800512×5121米RGB、点云、DSMN3C-Californialink
400+50256×25610米MS、SAR、DEMDKDFNlink
optical-sar
数量平均尺寸空间分辨率模态数据集链接
1005556×37045米RGBIR、SARWHU-OPT-SARlink
1mRGB、SARDDHRNetlink
900×9000.5米RGBIR、SARMSAWlink
400+50256×25610米MS、SAR、DEMDKDFNlink
1HS、SARHS-SAR Berlinlink
1HS、SAR、DSMHS-SAR-DSM Augsburglink
180748256×256MS10米，SAR20米MS、SARSEN12MSlink
optical-lidar
数量平均尺寸空间分辨率模态数据集链接
325 × 220HS、LiDARMUUFLGulfportlink
600×1661米HS、LiDARTrentolink
1349 × 1905HS、LiDARHouston2013link
hs-ms
数量平均尺寸空间分辨率模态数据集链接
1HS、MSHS-MS Houston2013link

收集不详尽，可能存在错误的地方，仅供参考。

optical-dsm

Potsdam数据集

2D Semantic Labeling Contest - Potsdam (isprs.org)

示例：

img

数量尺寸空间分辨率模态备注
386 000×6 000像素5cmRGB、DSM、IRRG、RGBIR、归一化DSM7_10号图像存在较多错误标注

类别：不透光表面、建筑物、低矮植被、树木、汽车和背景

Vaihingen数据集

2D Semantic Label. - Vaihingen (isprs.org)

示例：
在这里插入图片描述

数量平均尺寸空间分辨率模态备注
332 494×2 046像素9cmDSM、IRRG

类别：不透光表面、建筑物、低矮植被、树木、汽车和背景

N3C-California

IKDNet-pytorch

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

包含航空、点云和DSM图像，是一个专门为光学-点云多模态学习提出的数据集

image-20231121152004075

数量裁剪尺寸空间分辨率模态
10800512×512像素1米RGB、点云、DSM

类别：ground、tree、building、other

DKDFN

HunanMultimodalDataset

数量裁剪尺寸空间分辨率模态
400+50256×256像素10米MS、SAR、DEM

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

所有数据都被上采样为10m

类别：building, road, farmland, water, greenery
image-20240307175902078

optical-sar

WHU-OPT-SAR数据集

WHU-OPT-SAR-dataset

在这里插入图片描述

数量平均尺寸空间分辨率模态备注
1005556×3704像素5米RGBIR、SAR该数据集由GF1和GF3采集自湖北省

类别：农田、城市、村庄、水域、森林、道路和其他

DDHRNet数据集

https://github.com/XD-MG/DDHRNet

A dual-stream high resolution network: Deep fusion of GF-2 and GF-3 data for land cover classification - ScienceDirect

在这里插入图片描述

数量裁剪尺寸空间分辨率模态备注
\\1m光学、SAR来自GF2、GF3，西安、东营、浦项

类别：建筑物、道路、农田、水域、植被

MSAW 数据集

Multi-Sensor All-Weather Mapping (spacenet.ai)

SpaceNet遥感数据集下载及数据集说明_数据集spacenet下载-优快云博客

数量裁剪尺寸空间分辨率模态
900×900像素0.5米RGBIR、SAR

在这里插入图片描述

类别：建筑物和其他

HS-SAR Berlin数据集

https://github.com/danfenghong/ISPRS_S2FL

在这里插入图片描述

HS-SAR-DSM Augsburg 数据集

https://github.com/danfenghong/ISPRS_S2FL
在这里插入图片描述

SEN12MS数据集

mediaTUM - Media and Publication Server

数量裁剪尺寸空间分辨率模态备注
180748256MS10米，SAR20米MS、SAR涵盖范围很广，全球大部分地区四季的影像都有

论文里面展示的图标注挺粗糙的，不过似乎DFC2020提供有高分辨率的标注图。

在这里插入图片描述

optical-lidar

MUUFLGulfport

GatorSense/MUUFLGulfport: MUUFL Gulfport Hyperspectral and LIDAR Data: This data set includes HSI and LIDAR data, Scoring Code, Photographs of Scene, Description of Data (github.com)

Trento数据集

参考【Trento】遥感图像数据集提供下载_遥感图像数据集下载-优快云博客

下载

Trento数据集取自意大利南部城市Trento的农村地区。Trento数据集的空间分辨率为1 m,场景包含六种不同的土地覆盖:苹果树、建筑、地面、木材、葡萄园和道路

数量裁剪尺寸空间分辨率模态备注
600×166像素1米HSI、LiDAR

other

HS-MS Houston2013数据集

https://github.com/danfenghong/ISPRS_S2FL

在这里插入图片描述

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