blanchon/OSCD_MSI

OSCD MSI数据集是一个用于变化检测的数据集，主要包含由ESA Sentinel-2卫星拍摄的多光谱图像。数据集提供了24对注册的图像对，涵盖了2015年至2018年间的不同大陆。每对图像都附有二进制变化掩码，用于标记发生变化的区域。数据集包含14个训练样本和10个测试样本，每个样本都提供了像素级的变化地面真值，重点关注城市变化，如新建筑或新道路。数据集有两种版本：仅RGB和所有13个多光谱波段。图像大小为10000x10000，分辨率为10米，包含两个类别：无变化和变化。

原始信息汇总

OSCD MSI 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:
    • 数据类型: uint16
    • 形状: [13, 10000, 10000]
  • image2:
    • 数据类型: uint16
    • 形状: [13, 10000, 10000]
  • mask: 图像数据类型
• 分割:
  • 训练集:
    • 字节数: 365977532.0
    • 样本数: 14
  • 测试集:
    • 字节数: 172930908.0
    • 样本数: 10
• 下载大小: 397786113
• 数据集大小: 538908440.0

配置

• 默认配置:
  • 训练集: data/train-*
  • 测试集: data/test-*

数据集描述

• 总图像数: 24
• 波段数: 13 (MSI)
• 图像大小: 10000x10000
• 图像分辨率: 10m
• 地表覆盖类别: 2
• 类别: 无变化, 变化
• 来源: Sentinel-2

使用方法

• 使用 datasets.load_dataset("blanchon/OSCD_MSI") 加载数据集。

引用

• APA 格式:
  • Daudt, R. C., Saux, B. L., Boulch, A., & Gousseau, Y. (2018). Urban Change Detection for Multispectral Earth Observation Using Convolutional Neural Networks. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518015
• Bibtex 格式: 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

该数据集包含24对Sentinel-2卫星的多光谱图像，用于城市变化检测，提供二进制变化掩码和像素级地面真实数据，适用于算法训练和研究。