遥感影像地物分类训练数据集RemoteSensingImageLandCoverClassificationTrainingData-geoffreybessardon
数据来源：互联网公开数据
标签：遥感影像，地物分类，图像分割，Sentinel卫星，Corine土地覆盖，机器学习，深度学习，图像识别
数据概述：
该数据集包含来自Sentinel卫星和Corine土地覆盖数据的数据，记录了用于地物分类的遥感影像样本及其对应的地物标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以认为是静态数据集，用于训练地物分类模型。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含了多个地理位置的遥感影像。
数据维度：数据集包含两类主要数据：
遥感影像：.tif格式，由Sentinel卫星获取的原始图像。
地物标注：.png格式，与遥感影像对应的像素级别地物类别标注，用于监督学习。
数据格式：数据以.tif和.png两种格式提供，便于图像处理、分析和模型训练。此外，还提供了CSV文件，包含影像的详细信息，如影像的Sentinel和Corine对应关系、影像的瓦片编号等。
来源信息：数据来源于Sentinel卫星影像和Corine土地覆盖数据，经过处理后用于地物分类任务。
该数据集适合用于地物分类、图像分割、目标检测等相关研究，以及基于深度学习的遥感影像分析模型的训练。
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：适用于遥感影像地物分类、土地利用变化检测、环境监测等领域的学术研究。
行业应用：为农业、林业、城市规划、灾害评估等行业提供数据支持，可用于土地分类、植被监测、城市扩张分析等应用。
决策支持：支持政府部门和企业在土地管理、环境保护、资源规划等方面的决策制定。
教育和培训：作为遥感、地理信息系统（GIS）、机器学习和深度学习等相关课程的教学案例和实训素材。
此数据集特别适合用于训练和评估基于深度学习的地物分类模型，探索不同地物类别在遥感影像中的特征表现，并实现对地物的自动识别与分类，从而提升对地表环境的认知和管理水平。
