此数据集是一个关于青藏高原的湖泊水体可见光谱谷歌地球遥感数据集,范围包含整个青藏高原,且是由RGB图像组成。此数据集共包含有6774张图像,大小为256* 256, DPI为96,深度为24。在此数据集中,只有湖泊(不包括河流、水库、池塘等)被注释,且所有的这些注释都是使用labelme进行标记。
采集时间 | 2020/08/01 - 2020/08/31 |
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采集地点 | 青藏高原 |
海拔 | 3000.0m - 5000.0m |
数据量 | 520.5 MiB |
数据空间分辨率(/米) | 17m |
坐标系 |
谷歌地球
为保证模型对样本的学习能力,我们将图像分割成不重叠的块,并使用数据平衡策略,若图像中负样本占比太高,则丢弃图像。
256*256
# | 编号 | 名称 | 类型 |
1 | E01Z7902 | 国家冰川冻土沙漠科学数据中心 | 其他 |
2 | XXH-13514-0209 | 中国科学院冰川冻土沙漠数据中心能力建设 | 其他 |
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | train_img.zip | 513.5 MiB |
2 | train_label.zip | 7.0 MiB |
3 | 数据说明.txt | 1.5 KiB |
# | 时间 | 姓名 | 用途 |
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1 | 2025/03/25 18:37 | 姚*辰 |
需要湖泊水体数据集来验证我创新模型的分割性能
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2 | 2025/03/18 06:16 | 徐*涛 |
研究生论文撰写使用,研究方向 为中亚高山区冰川遥感
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3 | 2025/03/18 03:48 | 覃*锋 |
用于对模型的数据测试,便于学习深度学习的模型结构。
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4 | 2025/03/06 06:25 | 邓*锋 |
用于完成识别青藏高原湖泊的课程作业,验证模型性能
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5 | 2025/02/28 01:45 | 丰*杰 |
用该数据集来训练自己的模型用该数据集来训练自己的模型
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6 | 2025/02/25 17:21 | 文*欣 |
Paper title:遥感图像地表水提取
Paper abstract:作为验证实验和其他模型对比
Paper type:硕士论文
Tutor李自立
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7 | 2025/02/14 01:52 | 吴*靖 |
项目和科研使用,需要用到该数据集,来验证方法的可靠性
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8 | 2025/01/16 03:23 | wu*****hao |
论文题目:面向无人挖掘机的深度视觉支持系统
数据在研究中的作用:研究
论文类型:学位论文
导师姓名:黄志奇
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9 | 2025/01/08 22:11 | 鲁*尧 |
教学使用。用于机器视觉课程教学以及遥感图像语义分割研究。使用该数据作为训练深度学习模型的数据集。
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10 | 2024/12/31 23:16 | 孟*林 |
老师您好!
我是武汉大学一名研究高分辨率水体提取的硕士研究生,我的研究方向就是针对大面积湖泊进行提取,近日阅读了Liu, M.; Liu, J.; Hu, H. A Novel Deep Learning Network Model for Extracting Lake Water Bodies from Remote Sensing Images. Appl. Sci. 2024, 14, 1344. https://doi.org/ 10.3390/app14041344,这篇论文,发现了您的数据集,期望下载您的实验进行应用验证
此致敬礼!
孟繁林
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# | 类别 | 标题 | 作者 | 年份 |
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1 | 论文 | MSLWENet: A Novel Deep Learning Network for LakeWater BodyExtraction of Google Remote Sensing Images | 王兆滨、高雄 | 2020 |
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