数据集概述
本数据集是针对滑坡变化检测的专用遥感数据集，包含174起滑坡事件的元数据.csv文件及带训练、测试集的.zip压缩包。训练集和测试集均提供事件前后的Sentinel-2多光谱影像斑块（13波段），测试集额外包含变化图形式的标签，所有影像及标注均为GeoTIFF格式，用于深度学习变化检测工作流开发。
文件详解
- 元数据文件
- 文件名称：未明确具体名称（描述中提及.csv数据库）
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含174起滑坡事件的日期、位置、数据来源及对应Sentinel-2影像的前后事件日期
- 压缩包文件
- 文件名称：GLaD4CD_2.0.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容结构：
- TRAIN文件夹：含PRE（事件前Sentinel-2影像斑块）、POST（事件后Sentinel-2影像斑块）子文件夹
- TEST文件夹：含PRE、POST子文件夹（共17组双时相影像对）及CM子文件夹（变化图形式的标签）
- 影像格式：所有影像斑块及标注为GeoTIFF，包含Sentinel-2全13波段
数据来源
米兰理工大学Julia Anna Leonardi硕士论文，数据整合自IFFI、NASA GLC、Copernicus EMS等多个权威滑坡数据源
适用场景
- 滑坡变化检测模型训练：用于深度学习模型开发，通过双时相遥感影像识别滑坡区域变化
- 地质灾害监测研究：分析滑坡事件前后的地表覆盖变化，支撑滑坡监测与预警工作
- 遥感影像处理算法验证：测试多光谱影像斑块在变化检测任务中的有效性
- 地质灾害数据集评估：作为标准数据集，对比不同变化检测算法在滑坡识别中的性能
