Pavia University.

Figshare2018-01-06 更新2026-04-29 收录

高光谱遥感图像分类

地物分类

数据链接：

https://figshare.com/articles/dataset/Pavia_University_/5764596 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Pavia University.

帕维亚大学（Pavia University）

创建时间：

2018-01-06

danaroth/salinas

高光谱遥感

地物分类

该数据集由224波段的AVIRIS传感器在加利福尼亚的Salinas Valley收集，具有高空间分辨率（3.7米像素）。数据集覆盖了512行217列的图像区域，并丢弃了20个水吸收波段。数据集包括蔬菜、裸土和葡萄园等16个类别的地面真实数据。此外，还介绍了Salinas-A子场景，包含6个类别。文件还列出了每个类别的样本数量，并提供了数据集的图像示例。

Hugging Face2023-11-09 更新4130

amin-nejad/EuroSat

遥感图像

地物分类

EuroSat数据集包含图像和标签两个特征，标签类别包括AnnualCrop（一年生作物）、Forest（森林）、HerbaceousVegetation（草本植被）、Highway（高速公路）、Industrial（工业区）、Pasture（牧场）、PermanentCrop（多年生作物）、Residential（住宅区）、River（河流）和SeaLake（海洋/湖泊）等10种类别。数据集只有

Hugging Face2023-10-10 更新360

Hen datacube with ground truth

高光谱遥感

地物分类

This dataset is composet of a datacube with 271 x 271, and 96 bands.

IEEE2021-09-08 更新60

SAR样本数据集

极化合成孔径雷达

地物分类

数据主编：王智睿（目标认知与应用技术国家级重点实验室，中国科学院空天信息创新研究院） AIR-PolSAR-Seg-2.0是一套面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集，旨在推动极化SAR散射特性分析、地物分类等核心技术的发展与突破。该数据集由三景不同区域的高分三号L1A级复数SAR影像构成，空间分辨率为8 m，包含HH、HV、VH和VV共4种极化方式，涵盖水体、植被、裸地、建筑、道路、山脉等

雷达学报700

Land Point

地理信息系统

地物分类

An area on the Earth's surface that has not otherwise been captured as a Building Part, Structure Point, or Water Point feature and is too small to capture as a Land feature, for example, a...

data.gov.uk2024-12-20 更新100

Pavia University.

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