数据集概述
本数据集包含西班牙南部太阳能研究设施采集的818张全天空图像及人工修正的分割掩码，用于基于深度学习的云分割模型研究。数据覆盖多样云况与太阳高度角，分为2017年单相机的训练验证集（770张）和2021年四相机的测试集（48张），支持云分层（无云、低/中/高层云）分析。
文件详解
该数据集包含以下文件，具体说明如下：
- 压缩包文件:
- test_set.zip: 测试集压缩包，包含2021年4台不同成像仪采集的48张图像及对应分割掩码
- kontas_2017.zip: 训练验证集压缩包，包含2017年Cloud_Cam_Kontas相机采集的770张图像及对应分割掩码
- 配置文件:
- classes.yaml: 云分类配置文件，定义4类云（无云、低/中/高层云）的标签规则
- meta_data.yaml: 元数据文件，提供各相机的位置及时区信息
- 代码文件:
- image_mask_visualization.ipynb: Jupyter笔记本，用于图像与分割掩码的可视化展示
数据来源
DLR Institute of Solar Research
适用场景
- 计算机视觉研究: 用于训练和测试云分割深度学习模型
- 气象学分析: 研究不同云况下的云分层特征及分布规律
- 太阳能研究: 分析云覆盖对太阳能发电效率的影响
- 遥感技术应用: 验证全天空成像仪在大气监测中的数据处理方法
