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

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。

Key	Value
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
0	Clear	无云区域
1	Cloud	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：

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：

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！