ESA_Kelvins_OPS_SAT_Based_卫星图像分类算法训练完整数据集

数据集概述

该数据集是欧空局Kelvins平台“OPS-SAT案例”挑战赛的官方数据，包含26张由OPS-SAT立方体卫星拍摄的原始地球图像，以及8类地物的少量标注数据（每类10张200x200像素标注 patches），支持少样本图像分类任务研究。

文件详解

• 文件名称: ops_sat.zip
• 文件格式: ZIP
• 内容说明: 压缩包内包含26张原始地球图像（分辨率约2048x1944，PNG格式）及8类地物标注数据（每类10张200x200像素标注样本），标注类别包括Agricultural、Cloud、Mountain、Natural、River、Sea_Ice、Snow、Water。

数据来源

欧空局（ESA）Kelvins平台、ESA Phi-lab与OPS-SAT航天器运营团队

适用场景

• 少样本图像分类算法研究：基于每类仅10张标注样本的限制，优化神经网络（如EfficientNet-Lite0）参数
• 卫星遥感地物分类：针对农业、云、山脉等8类地物，探索在轨分类任务的解决方案
• 小样本学习基准测试：作为少样本学习算法性能评估的标准数据集
• 航天器在轨智能处理：研究资源受限环境下（如卫星）的高效图像分类模型部署