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遥感影像-语义分割数据集：云数据集详细介绍及训练样本处理流程

news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_34578459/article/details/142656112 2024/11/15 22:46:59

原始数据集详情

简介：该云数据集包括150张RGB三通道的高分辨率图像，在全球不同区域的分辨率从0.5米到15米不等。这些图像采集自谷歌Earth的五种主要土地覆盖类型，即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。

KeyValue
卫星类型谷歌Earth
覆盖区域未知
场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地
分辨率0.5-15m
数量150张
单张尺寸1280*720
原始影像位深8位
标签图片位深8位
原始影像通道数三通道
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）RGB
0Clear无云区域
1Cloud有云区域

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：
在这里插入图片描述

影像切分部分

通过自己编写的代码，将大图影像及对应的标签滑窗切分为可直接用于训练的小图数据集，如下图所示：
在这里插入图片描述

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；

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