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简介该数据集由WHU-OPT-SAR数据集整理而来覆盖面积51448.56公里分辨率为5米。据我们所知WHU-OPT-SAR是第一个也是最大的土地利用分类数据集它融合了高分辨率光学和SAR图像并进行了充分的标注。
数据集包含100张5556*3704像素的光学图像和同一地区的SAR图像覆盖了中国湖北省北纬30°N-33°东经108°E-117°约50000公里的区域。该地区属亚热带季风气候最低海拔50米最高海拔3000米。WHU-OPT-SAR覆盖了山脉、林地、丘陵、平原等不同地形和针叶林、阔叶林、灌木和水生植被等不同植被的广泛遥感图像该数据集中带有像素级注释的图像可以为基于深度学习的土地利用分类提供数据源。
KeyValue卫星类型高分三号GF-3覆盖区域山脉、林地、丘陵、平原等不同地形场景未知分辨率5米数量100张单张尺寸5556*3704左右原始影像位深8位标签图片位深8位原始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RGB0background背景0,0,01water水体255,0,0
彩色表添加
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标签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 数据预处理
下面对原始影像及标签进行模型训练前的数据预处理根据这套数据集的原始信息根据自己训练模型的图片尺寸大小使用代码批量裁剪原始影像和标签为所需要的尺寸比如512*512另外如果需要检查裁剪后的数据是否一一对应最好给标签数据添加彩色表这样就可以轻易看出影像和真值标签是否一致了。
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
