数据集概述
本数据集是为GEO-Bench数据集适配修改的m-so2sat数据集，基于Zhu et al. (2019)的原始版本调整，所有修改记录在相关GitHub页面。数据集包含14个文件，涵盖元数据、配置文件、分区文件、数据压缩包等，用于遥感影像相关任务。
文件详解
- LICENSE：无格式，包含数据集适用的许可信息。
- README：无格式，介绍数据集的修改背景、来源及相关链接。
- task_specs.pkl：.pkl格式，任务规格文件。
- label_map.json：.json格式，标签映射文件。
- band_stats.json：.json格式，包含波段统计信息，涉及的波段包括VH.Real、Blue、VH.Imaginary、Green、VV.Real、Red、VV.Imaginary、VH.LEE Filtered、Vegetation Red Edge、VV.LEE Filtered、VH.LEE Filtered.Real、NIR、VV.LEE Filtered.Imaginary、SWIR等及label字段。
- 0.50x_train_partition.json：.json格式，50%训练分区文件。
- 0.10x_train_partition.json：.json格式，10%训练分区文件。
- default_partition.json：.json格式，默认分区文件。
- 0.20x_train_partition.json：.json格式，20%训练分区文件。
- 0.02x_train_partition.json：.json格式，2%训练分区文件。
- data.zip：.zip格式，数据压缩包。
数据来源
原始版本来自Zhu et al. (2019)，修改后用于GEO-Bench数据集，相关修改记录在https://github.com/ServiceNow/geo-bench，原始版本可通过https://doi.org/10.14459/2018mp1483140获取。
适用场景
- 遥感影像处理研究：用于遥感影像的波段分析、特征提取等任务。
- 机器学习训练数据：作为GEO-Bench框架下的训练数据集，支持遥感相关机器学习模型的训练与评估。
- 数据集适配研究：分析数据集从原始版本到GEO-Bench适配版本的修改对任务效果的影响。
- 遥感标签系统研究：基于label_map.json研究遥感影像标签的映射规则与应用。
