2005年年河北省Landsat5地表反射率数据

国家对地观测科学数据中心2022-12-16 更新2024-03-04 收录

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2022-12-16

HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集

HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建，是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像，规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像，远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像，包括来自地球观测一号（EO-1）Hyperion和高分五号（GF-5B）两种传感器的图像，光谱范围从可见光到短波及中波红外，具

github2024-06-19 更新47721

MineNetCD

MineNetCD数据集由慕尼黑工业大学等机构创建，是一个全球矿区变化检测的综合基准数据集。该数据集包含超过70k对的双时相高分辨率遥感图像，覆盖全球100个矿区，总面积约6756.88平方公里。数据集的创建过程结合了半自动标注和专家手动标注，确保了数据的精细度和准确性。MineNetCD数据集主要应用于矿区环境监测和可持续发展研究，旨在通过高精度的变化检测技术，帮助实现矿区的可持续管理和环境保护

arXiv2024-07-04 更新18942

中国1千米分辨率逐日全天候地表土壤水分数据集（2003-2024）

(1、2025年5月19日对V2.0版本进行了最新更新，本次更新将数据集覆盖时段延伸至2024年年末。 2、2023年5月数据更新提示：本数据集的V2.0版本目前已经更新至2022年底，同时填补了2011年10月至2012年6月的空白时段，V2.0版本整体估算结果与V1.0原始版本相同，已下载的V1.0版本数据亦可放心使用，详情请参阅附件"2023年5月数据更新说明.pdf"。) 地表土壤水分

国家青藏高原科学数据中心2025-05-20 更新15430

Houston2013, Berlin, Augsburg

本研究发布了三个多模态遥感基准数据集：Houston2013（高光谱和多光谱数据）、Berlin（高光谱和合成孔径雷达数据）和Augsburg（高光谱、合成孔径雷达和数字表面模型数据）。这些数据集用于土地覆盖分类，旨在通过共享和特定特征学习模型（S2FL）评估多模态基线。数据集包含不同模态和分辨率的图像，适用于评估和开发新的遥感图像处理技术。

arXiv2021-05-21 更新26370

SoilGrids - Global Soil Data

SoilGrids数据集提供了全球范围内的土壤属性数据，包括土壤类型、质地、有机质含量、pH值等。这些数据是通过遥感技术和地理信息系统（GIS）技术生成的，覆盖了全球的土壤分布。