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简介#xff1a;该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像#xff0c;即770张滑坡图像#xff08;红点#xff09;和2003张非滑坡图像#xff0c;都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取…原始数据集详情
简介该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像即770张滑坡图像红点和2003张非滑坡图像都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的影像分辨率0.8米。对于滑坡实例我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。所有数据都经过了仔细的三次检查以确保其可靠性。
KeyValue卫星类型TripleSat覆盖区域毕节市场景未知分辨率0.8m数量2773张单张尺寸不固定原始影像位深8位DEM影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道DEM影像通道数单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RGB0非滑坡区域1滑坡区域
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 有滑坡影像 无滑坡影像
最后可以直接用于训练的数据集结构如下所示
├── train
│ ├── images
│ │ ├── 2522_0_0.tif
│ │ ├── 2522_0_512.tif
│ │ └── ......
│ └── labels
│ ├── 2522_0_0.tif
│ ├── 2522_0_512.tif
│ └── ......
└── val├── images│ ├── 2522_512_512.tif│ ├── 2523_0_0.tif│ └── ......└── labels├── 2522_512_512.tif├── 2523_0_0.tif└── ......需要原始数据集、预处理后数据集、裁剪后可训练数据集、数据处理完整代码的小伙伴可私信哦
