AID:航空场景分类性能评估基准数据集

航空场景分类旨在为航拍图像自动标注特定语义类别，是理解高分辨率遥感影像的基础问题。近年来，该任务已成为遥感领域的研究热点，大量算法被提出，包括许多机器学习和数据驱动的方法。然而，现有数据集（如UC-Merced和WHU-RS19）规模相对较小，且在其上的分类性能已趋饱和，这极大限制了场景分类算法的发展。本文提出航空图像数据集（AID）——一个面向航空场景分类的大规模数据集，旨在推动遥感图像场景分类技术的进步。为构建AID，我们收集并标注了超过一万张航拍场景图像。此外，本文系统梳理了现有航空场景分类技术和近期广泛使用的深度学习方法，最后在AID上对典型传统方法和深度学习模型进行了性能分析，相关结果可作为该基准的基线参考。