"LMHLD: A Large-scale Multi-Source High-Resolution Landslide Dataset for Landslide Detection based on Deep Learning"

"LMHLD collects remote sensing images of five satellite sensors in seven areas of the world: Wenchuan, China (2008); Rio de Janeiro, Brazil (2011); Gorkha, Nepal (2015); Jiuzhaigou, China (2015); Taiwan, China (2018); Hokkaido, Japan (2018); Emilia-Romagna, Italy (2023). LMHLD comprises 25,365 image patches of varying sizes and includes 32,296 annotated landslide instances across diverse geographical environments.Specifically, patch sizes vary across different areas: 32 for image segmentation in Emilia-Romagna, Italy and Gorkha, Nepal; 64 in Rio de Janeiro, Brazil; 128 in Jiuzhaigou, China and Hokkaido, Japan; and 224 in Wenchuan and Taiwan, China. All the above patches constitute LMHLD, a large-scale multi-source high-resolution heterogeneous landslide dataset."

LMHLD 收集了覆盖全球七个区域的五种卫星传感器获取的遥感影像，涵盖区域包括：中国汶川（2008年）、巴西里约热内卢（2011年）、尼泊尔戈尔卡（2015年）、中国九寨沟（2015年）、中国台湾（2018年）、日本北海道（2018年）以及意大利艾米利亚-罗马涅（2023年）。该数据集包含25365张不同尺寸的图像块，涵盖32296个标注滑坡实例，覆盖多样的地理环境。具体而言，各区域的图像块尺寸存在差异：意大利艾米利亚-罗马涅与尼泊尔戈尔卡区域的图像块用于图像分割任务，尺寸为32；巴西里约热内卢区域为64；中国九寨沟与日本北海道区域为128；中国汶川与中国台湾区域为224。上述所有图像块共同构成LMHLD——一个大规模多源高分辨率异构滑坡数据集。