遥感资源大放送（下）| 11 个经典遥感数据集

内容提要：利用遥感影像进行土地类别分型，最常用的方法是语义分割。本文继上期土地分类模型训练教程之后，又整理了几大主流公开遥感数据集。

原创：HyperAI超神经

关键词：遥感数据集 语义分割 机器视觉

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在上一期 《遥感资源大放送（上）：用开源代码，训练土地分类模型 》 中，我们详细介绍了遥感影像进行土地分类的常用方法，以及具体如何使用利 deeplab-v3+ 用于土地 7 分类的具体训练过程及代码。

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遥感图像原图（上）与 7 分类图（下）示例

除了分类与识别问题之外，遥感影像的常用场景还包括：

• 超分辨率重建问题
• 多源遥感影像快速处理问题
• 遥感影像的分布式存储问题

本期中，我们整理了 11 个遥感数据集资源，其检测目标分类少则 2 种，多则可达 45 类，能够为大家的模型训练提供更加充足的「弹药」，请按需取用。

Part 1：用于 2-5 分类问题

UCAS-AOD 遥感影像数据集

UCAS AOD 遥感影像数据集，用于飞机和车辆检测。

具体来说，飞机数据集包括 600 张图像和 3210 架飞机，而车辆数据集包括 310 张图像和 2819 辆车辆。所有的图像都经过精心挑选，使数据集中的物体方向分布均匀。

车辆（a）与飞机（b）目标检测示例

该数据集由中国科学院大学（国科大）于 2014 年首次发布，并于 2015 年补充，相关论文有《Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network》。

以下是该数据集的详细信息：

UCAS-AOD 遥感影像数据集

发布机构： 中国科学院大学

更新时间： 2014 年发布，2015 年补充

包含数量： 600 张飞机 & 310 张车辆图像

图像来源： 谷歌地球卫星图像

数据格式：.png

图片尺寸： 1280*659

数据大小： 3.48GB

类别数量： 2 类

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Inria Aerial Image Labeling Dataset

Inria Aerial Image Labeling Dataset 是一个用于城市建筑物检测的遥感图像数据集，其标记被分为建筑（building）和非建筑（not building）两种，主要用于语义分割。

以下是该数据集的详细信息：

Inria Aerial Image Labeling 数据集

发布机构： INRIA（法国国家信息与自动化研究所）

发布时间：2017 年

包含数量： 360 张图像

数据格式： GeoTiff

图像尺寸： 5000*5000

数据大小： 69GB

类别数量： 2 类

发布时间： 2017 年

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RSOD-Dataset 物体检测数据集

RSOD Dataset 是用于遥感图像中物体检测的数据集，其包含飞机、操场、立交桥和油桶四类目标， 数量分别为：

• 飞机：446 张图，包含 4993 架飞机；
• 操场：189 张图，包含 191 个操场；
• 立交桥：176 张图，包含 180 座立交桥；
• 油桶：165 张图，包含 1586 个油桶。
  

以下是该数据集的详细信息：

RSOD Dataset

发布机构： 武汉大学

发布时间 ：2015 年

包含数量： 976 张图像

数据格式：.jpg

数据大小： 324.96MB

类别数量： 4 类

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Part 2：用于 5-10 分类问题

RSSCN7 DataSet 遥感图像数据集

RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖， 其中每个类别包含 400 张图像，分别基于 4 个不同的尺度进行采样。

该数据集中每张图像的像素大小为 400*400，场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性，这些图像来源于不同季节和天气变化，并以不同的比例进行采样。

以下是该数据集的详细信息：

RSSCN7 Dataset

发布机构： 武汉大学

发布时间：2015 年

包含数量： 2800 张图像

数据格式：.jpg

图像尺寸： 400*400

数据大小： 348.02MB

类别数量： 7 类

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NWPU VHR-10 地理空间物体检测遥感数据集

NWPU VHR-10 Dataset 是一个用于空间物体检测的 10 级地理遥感数据集，其拥有 650 张包含目标的图像和 150 张背景图像，共计 800 张，是从Google Earth和Vaihingen数据集裁剪而来的，然后由专家手动注释。

其目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 10 个类别。

以下是该数据集的详细信息：

NWPU VHR-10 数据集

发布机构： 西北工业大学

发布时间： 2014 年

包含数量： 800 张图像

数据格式：.jpg

数据大小： 73MB

类别数量： 10 类

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Part 3：用于 11-20 分类问题

RSC11 DataSet 遥感影像数据集

RSC11 Dataset 是一个遥感影像数据集，来源于 Google Earth 的高分辨率遥感影像，合计包含 11 类场景图像，包括密林、疏林、草原、港口、高层建筑、低层建筑、立交桥、铁路、居民区、道路、储罐。 其中每类有约 100 张，共计 1232 张，空间分辨率为 0.2 米。

该数据集由中科院于 2015 年发布，主要发布人为赵立军。

以下是该数据集的详细信息：

RSC11 数据集

发布机构： 中科院

发布时间： 2015 年

包含数量： 1232 张图像

数据格式：.tif

图片尺寸： 512*512

数据大小： 20.12MB

类别数量： 11 类

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SIRI-WHU 遥感影像数据集

SIRI-WHU Dataset 包含了 12 个类别的场景，图像共计 2400 张，其中每个类别有 200 张，每张图像的像素尺寸为 200*200，空间分辨率为 2 米。

该数据集资源来自 Google Earth，主要涵盖中国城市地区，其中场景图像数据集由武汉大学 RS-IDEA 集团设计。

以下是该数据集的详细信息：

SIRI-WHU 遥感影像数据集

发布机构： 武汉大学

发布时间： 2016 年

包含数量： 2400 张图像

数据格式：.tif

图片尺寸： 200*200

数据大小： 162.08MB

类别数量： 12 类

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WHU-RS19 DataSet 遥感影像数据集

WHU-RS19 Dataset 是一个遥感影像数据集，其包含 19 个类别的场景影像共计 1005 张，其中每个类别有 50 张。可用于场景分类和检索。

该数据集由武汉大学于 2011 年发布，相关论文有《Satellite Image Classification via Two-layer Sparse Coding with Biased Image Representation》。

以下是该数据集的详细信息：

WHU-RS19 数据集

发布机构： 武汉大学

发布时间： 2011 年

包含数量： 1005 张图像

数据格式：.tif

图片尺寸： 600*600

数据大小： 99.54MB

类别数量： 19 类

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Part 4：用于 20+ 分类问题

UC Merced Land-Use DataSet

UC Merced Land-Use Dataset 是一个用于研究的 21 级土地利用图像遥感数据集，均提取自 USGS National Map Urban Area Imagery（美国地质调查局国家地图城市地区图像） 系列，其被用于全国各地的城市地区。

此数据集公共领域图像的像素分辨率为 1 英尺（0.3 米），图像像素大小为 256*256，包含 21 个类别的场景图像共计 2100 张，其中每个类别有 100 张。

这 21 个类别分别是： 农业、飞机、棒球场、海滩、建筑物、树丛、密集住宅、森林、高速公路、高尔夫球场、港口、路口、中型住宅、移动家庭公园、立交桥、停车场、河、跑道、稀疏住宅、储油罐。

以下是该数据集的详细信息：

UC Merced Land-Use 数据集

发布机构： UC Merced Vision&Learning Lab

包含数量： 2100 张

数据格式：.png

图片尺寸： 256*256

数据大小： 317.07MB

类别数量： 21 类

发布时间： 2010 年

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AID DataSet 遥感影像数据集

AID Dataset 是一个遥感影像数据集，其包含 30 个类别的场景图像，其中每个类别有约 220–420 张，整体共计 10000 张，其中每张像素大小约为 600*600。

该数据集由华中科技大学和武汉大学于 2016 年发布，相关论文：《AID: A Benchmark Dataset for Performance Evaluation of Aerial Scene Classification》。

以下是该数据集的详细信息：

AID 遥感影像数据集

发布机构： 华中科技大学和武汉大学

包含数量： 10000 张

数据格式：.jpg

图片尺寸： 600*600

数据大小: 2.47GB

类别数量： 30 类

发布时间： 2016 年

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NWPU DataSet 遥感影像数据集

NWPU Dataset 遥感影像数据集，包含像素大小为 256*256 共计 31500 张图像，涵盖 45 个场景类别，其中每个类别有 700 张图像。

这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。

该数据集由西北工业大学发布，相关论文有《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》。

以下是该数据集的详细信息：

NWPU Dataset 遥感影像数据集

发布机构： 西北工业大学

包含数量： 31500 张

数据格式：.jpg

图片尺寸： 256*256

数据大小: 403.71MB

类别数量： 45 类

发布时间： 2017 年

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以上就是本期资源包的全部内容，你也可以访问 HyperAI 搜索「遥感数据集」，就可直达全部资源。