blanchon/OSCD_RGB

OSCD RGB数据集是一个用于变化检测的数据集，包含由ESA Sentinel-2卫星拍摄的多光谱图像。数据集提供了24对来自不同大陆的注册图像对，并附有二进制变化掩码，用于突出显示发生变化的区域。数据集分为训练集和测试集，分别包含14和10对图像。数据集的主要用途是训练和设置变化检测算法的参数。数据集提供RGB版本和所有13个多光谱波段的版本。图像大小为10000x10000，分辨率为10米，土地覆盖类别为2类，分别是无变化和变化。数据来源为Sentinel-2卫星。

原始信息汇总

OSCD RGB 数据集概述

基本信息

• 语言: 英语
• 任务类别: 变化检测
• 标签:
  • 遥感
  • 地球观测
  • 地理空间
  • 卫星图像
  • 变化检测
  • Sentinel-2

数据集详情

• 特征:
  • image1: 图像类型
  • image2: 图像类型
  • mask: 图像类型
• 分割:
  • train: 14个样本，50684097.0字节
  • test: 10个样本，23804288.0字节
• 下载大小: 38020647字节
• 数据集大小: 74488385.0字节

配置

• 默认配置:
  • train: 数据路径为 data/train-*
  • test: 数据路径为 data/test-*

数据集描述

• 总图像数: 24
• 波段: 3 (RGB)
• 图像尺寸: 10000x10000
• 图像分辨率: 10米
• 地表覆盖类别: 2
• 类别: 无变化, 变化
• 来源: Sentinel-2

使用方法

python from datasets import load_dataset OSCD_RGB = load_dataset("blanchon/OSCD_RGB")

引用

bibtex @article{daudt2018urban, title = {Urban Change Detection for Multispectral Earth Observation Using Convolutional Neural Networks}, author = {R. C. Daudt and B. L. Saux and Alexandre Boulch and Y. Gousseau}, journal = {IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium}, year = {2018}, doi = {10.1109/IGARSS.2018.8518015}, bibSource = {Semantic Scholar https://www.semanticscholar.org/paper/18755de13d2d868255bbf332fa80ec218163c74e} }

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

OSCD_RGB是一个变化检测数据集，包含24对Sentinel-2卫星的RGB图像及对应的变化掩码，主要用于城市变化的检测和分析。数据集分为14对训练图像和10对测试图像，每张图像分辨率为10米，尺寸为10000x10000像素。