Comprehensive dataset from high resolution UAV land cover mapping of diverse natural environments in Serbia

This dataset represents processed outputs from the unmanned aerial vehicle image acquisition campaign across 27 study sites in Serbia. The dataset is organized for 27 study sites separately containing the name of the study site with following output data: 1. train_val_set contraining labeled samples of land use classes for training and validation sets for the study site 2. class_area_percentage (.csv) refers to percentage coverage of each class for a given study site 3. ClassifiedVector.shp classified vectorized output in rectangle shape 4. ClassifiedVector_fixed.shp is the final output of the classified orthomosaic in a vector file containing all the classes in the attribute table. This file is masked and the unnecessary background values are removed. 5. confusion_matrix (.csv) 6. number_of_polygons (.csv) contains the number of polygons marked for training and validation 7. RandomForest (.txt) represents trained model 8. name_of_the_study site_multiband (TIF) is the five layer orthomosaic that undergoes segmentation process 9. name_of_the_study_site_result (png) is a printscreen of the results we obtained 10. Vectorized_r3.shp is the output from the segmentation process and is a basis of preparation for data labeling For processing multiband orthomosaics from all study sites Python version 3.5 is required for Orfeo ToolBox implementation.本数据集为塞尔维亚境内27个研究区域开展无人机影像采集作业后得到的经处理输出成果。数据集按27个研究区域独立归档，每个区域的文件均以该研究区域名称命名，并包含以下类型的输出数据： 1. 训练验证集（train_val_set）：包含对应研究区域的土地利用类别标注样本，用于模型的训练与验证。 2. 类别面积占比（class_area_percentage.csv）：用于展示对应研究区域内各土地利用类别的面积占比情况。 3. 分类矢量文件（ClassifiedVector.shp）：矩形范围的分类矢量输出成果。 4. 修正分类矢量文件（ClassifiedVector_fixed.shp）：正射影像分类后的最终矢量输出文件，其属性表涵盖所有类别，该文件已完成掩膜处理，已剔除无关背景值。 5. 混淆矩阵（confusion_matrix.csv） 6. 多边形数量统计（number_of_polygons.csv）：包含用于训练与验证的多边形标记数量。 7. 随机森林模型文件（RandomForest.txt）：代表已训练完成的分类模型。 8. 研究区域多波段影像（name_of_the_study site_multiband.tif）：为经过分割处理的五层波段正射影像。 9. 研究区域结果可视化图（name_of_the_study_site_result.png）：为本研究所得结果的截图展示。 10. r3矢量分割结果（Vectorized_r3.shp）：为分割流程输出的成果，是数据标注准备工作的基础文件。 所有研究区域的多波段正射影像处理工作，需使用搭载Orfeo ToolBox工具的Python 3.5版本环境完成。