阿斯恰滑坡数据集

# 数据集描述 数据集简介： Askja数据集作为GVLM全球超高分辨率滑坡制图数据集中的17个滑坡点之一，位于冰岛阿斯恰火山地区，其记录的滑坡主要由火山活动与冻土相互作用等地质过程所触发。该数据集影像来源于Google Earth高分辨率光学图像，空间分辨率约0.59米，原图像尺寸为4151×2763像素，包含了灾害前后的双时相影像对及像素级标签。该区域主要以火山岩裸露地表、积雪覆盖和高纬度光照条件为显著特征，可用于基于深度学习的滑坡变化检测、语义分割等研究。 数据图像样本：  数据集支持的任务： 可用于滑坡检测/分割模型的训练、验证以及性能评估等。 # 数据集的格式和结构 数据格式： 此处提供的数据集是经预处理后的灾后滑坡影像，该数据集包括了训练集 train，验证集 val 和测试集 test，这些文件夹之下各有 2 个子文件夹，分别为图像 image 及标签 label，图片格式为 png，它们的命名是一一对应的。 具体结构如下：  # 数据集下载方法 :modelscope-code[]{type="sdk"} :modelscope-code[]{type="git"} # 数据集信息 本数据集主要来源于以下工作： ```bibtex @article{Zhang2023, title = {Cross-domain landslide mapping from large-scale remote sensing images using prototype-guided domain-aware progressive representation learning}, volume = {197}, ISSN = {0924-2716}, url = {http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2023.01.018}, DOI = {10.1016/j.isprsjprs.2023.01.018}, journal = {ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing}, publisher = {Elsevier BV}, author = {Zhang, Xiaokang and Yu, Weikang and Pun, Man-On and Shi, Wenzhong}, year = {2023}, month = Mar, pages = {1–17} } ``` 原始数据集的GitHub链接： https://github.com/zxk688/GVLM Clone with HTTPS: https://www.modelscope.cn/datasets/Eason166/Askja_Iceland.git