Satellite dataset I (global cities)

其中之一是从世界各地的城市和各种遥感资源中收集的，包括QuickBird，Worldview系列，IKONOS，ZY-3等。我们手动划定了所有的建筑。它包含204图像 (512 × 512块，分辨率从0.3 m到2.5 m)。除了卫星传感器的差异外，大气条件，全色和多光谱融合算法，大气和辐射校正以及季节的变化使样品适合于测试建筑物提取算法的鲁棒性，但具有挑战性。

One such dataset was collected from cities across the globe and various remote sensing resources, including QuickBird, Worldview series, IKONOS, ZY-3, etc. We manually annotated all building footprints in the images. It contains 204 images of 512 × 512 pixels, with spatial resolutions ranging from 0.3 m to 2.5 m. Besides the disparities among satellite sensors, variations in atmospheric conditions, panchromatic and multispectral fusion algorithms, atmospheric and radiometric corrections, and seasonal changes render this dataset suitable yet challenging for evaluating the robustness of building extraction algorithms.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个全球城市卫星图像数据集，包含204张512×512像素的图像，分辨率从0.3米到2.5米，来源于多种遥感资源如QuickBird和Worldview系列，并手动标注了建筑边界。它设计用于测试建筑物提取算法的鲁棒性，考虑了传感器差异、大气条件和季节变化等挑战因素，由武汉大学于2018年发布。