遥感影像场景多标签分类数据集_Remote_Sensing_Image_Scene_Multi_label_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：遥感影像, 多标签分类, 场景识别, 图像识别, 地物分类, 深度学习, 计算机视觉, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自遥感影像的数据，记录了不同场景下地物类型的多标签标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可以推断为包含多种地貌和城市景观的区域。
数据维度：数据集包含两类文件：.jpg 格式的遥感影像，以及一个 CSV 文件（labels.csv），其中包含了每个影像的标签信息。标签包括多种地物类型，如“airplane”（飞机）、“bare-soil”（裸土）、“buildings”（建筑物）等，每个地物类型对应一个二元标签（0 或 1），表示该地物是否出现在该影像中。
数据格式：数据以 JPEG 格式的图像文件和 CSV 格式的标签文件组成，方便图像处理和多标签分类任务。labels.csv 文件包含了图像文件名与其对应的一组地物标签。
来源信息：数据来源于公开渠道，经过整理和标注，适合用于图像分类和场景识别研究。
该数据集适合用于图像分类、场景识别和多标签分类等相关领域的研究，以及深度学习模型的训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于遥感影像分析、计算机视觉、图像识别等领域的学术研究，如多标签图像分类算法的开发与评估。
行业应用：为城市规划、环境监测、农业生产、灾害预警等行业提供数据支持，尤其是在地物类型自动识别和场景理解方面。
决策支持：支持城市规划和资源管理中的决策制定，辅助进行土地利用分析和环境评估。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解遥感影像分析和多标签分类技术。
此数据集特别适合用于探索不同地物类型在遥感影像中的分布规律，帮助用户构建高效的多标签分类模型，实现对遥感影像场景的精准识别和分析。
