High-resolution optical remote sensing satellite image sample dataset of silt DAMS in the upper and middle reaches of the Yellow River

拦坝是黄土高原地区有效的水土保持工程措施，对挡泥保土、减少黄沙、防洪减灾、促进粮食生产和合理利用水资源等方面发挥着重要作用。定期开展拦水坝生态效益评价和风险敏感性评价需要对照坝分布、面积等基础数据。本文基于Google Earth遥感影像数据，对黄河上、中游地区714个拦河坝样本进行目视解译标注，并对每个样本进行影像增强。共生成了 3570 个 check-dam 样本。基于该样本集，训练了拦坝识别模型。以陕西省绥德县为例，识别准确率达到 91.5%。该样本集可作为拦水坝图像识别的基础数据，促进黄河上中游地区拦水坝的自动识别。通过定期更新图像和通过更改区域自动提取 Check Dam，节省了野外调查和遥感解释的人力和物力成本，并为水土保持效益评价和拦河坝风险评估提供了动态数据支持。