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遥感飞行器数据集.zip

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简介：
该资料包包含多种遥感飞行器收集的数据集，适用于地球观测、环境监测和地理信息系统研究等多个领域。 遥感飞机目标检测数据集

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  • 遥感飞行器数据集.zip
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    该资料包包含多种遥感飞行器收集的数据集，适用于地球观测、环境监测和地理信息系统研究等多个领域。 遥感飞机目标检测数据集
     
  • PaviaU遥感数据集
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    PaviaU遥感数据集是由意大利帕维亚大学提供的高光谱图像数据库，主要用于分类和识别地物目标的研究与教学。 PaviaU 遥感数据集包含一个 .mat 文件，并附带地面真实标签（ground truth），适用于高光谱图像分类实验。 该数据由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective Optics Spectrographic Imaging System，ROSIS-03）在2003年拍摄于意大利帕维亚城的一部分高光谱影像。此传感器能够对从 0.43 到 0.86 微米波长范围内的115个连续波段进行成像，并且图像的空间分辨率为1.3米。由于其中的12个波段受到噪声干扰，通常使用的仅是剩下的103个光谱波段所构成的影像。
     
  • 《数据集》基于遥感航拍的飞机目标检测数据集
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    本数据集采用遥感航拍技术收集，专注于识别和分类各种类型飞机的目标检测，为图像处理与机器学习研究提供宝贵资源。 YOLO与VOC格式的遥感航拍飞机识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等在内的多种目标检测模型训练。该数据集包含2398张图片，以及对应的txt标签文件和xml标签，并且已经划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5至YOLOv10等系列算法的训练。 这个遥感航拍飞机识别数据集是为了深度学习及计算机视觉研究而设计的专业资源。它不仅能够支持YOLO系列模型的训练，还能应用于其他先进的目标检测框架中。为了提升模型训练的有效性和准确性，数据集中已经预先处理为包含不同用途的数据子集格式。 该数据集的核心是通过航拍技术获取的一系列遥感图像，并且这些图像是从广泛的地理区域采集而来。在这一特定的数据集中，所有标注的目标都是飞机，这使得研究者可以专注于某一类目标的检测任务上进行深入的研究工作。每张图片都配有详细的txt和xml格式标签文件来记录飞机的位置信息及类别。 数据集中的txt文件以简单的坐标形式提供了每个图像中标注对象（即飞机）边界框的信息；而xml格式则更为详尽，包含了位置、尺寸以及类别的详细描述，为深度学习模型的训练与验证提供关键输入。此外，还包含一个yaml文件来指定数据集中关于飞机类别信息。 由于数据集的数据量庞大，上传至百度网盘并提供了永久有效的下载链接以方便分享和获取。这使得更多研究者可以无障碍地接触和使用这个丰富的资源库。对于那些对深度学习、计算机视觉、遥感技术及目标检测等有深入研究兴趣的人来说，该数据集是一个宝贵的资料来源。 此数据集不仅提供了一大批高质量的遥感图像素材，还配备了详尽的标注信息，为实现准确高效的飞机识别任务提供了重要支持，并且有助于推动相关领域内的技术创新和进步。
     
  • 遥感影像数据集
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    遥感影像数据集是一系列通过卫星或飞机等平台获取的地表观测图像集合，涵盖不同地区、时期及光谱范围，广泛应用于环境监测、城市规划和自然资源管理等领域。 遥感图像数据集采用tif格式，适用于图像融合、图像分割等领域，非常实用。
     
  • UCMerced_LandUse遥感影像数据集
    优质
    简介：UCMerced_LandUse 遥感影像数据集是一套针对土地利用多样性的高质量遥感图像集合，适用于土地覆盖分类与变化检测等研究领域。 本资源是UCMerced_LandUse遥感图像数据集，包含21类图像，每类有100张图片。该数据集可用于土地资源分类。
     
  • SAR遥感地图数据集
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    SAR遥感地图数据集汇集了多种分辨率与覆盖范围的合成孔径雷达影像，旨在为科研人员提供详尽的地表信息，支持环境监测、灾害评估及土地利用研究。 AIRSAR_SanFrancisco 是一个遥感地图数据集，可用于训练目的。该数据集包含详细的文档说明，并以stk格式存储。
     
  • 遥感分类的数据集
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    遥感分类数据集是由多种卫星或航空传感器获取的地表信息构成的集合，用于训练和评估图像分类算法，涵盖土地利用、植被识别等领域。 这段文本主要用于检验遥感降维算法的性能。在使用过程中可以使用MATLAB直接加载数据。其中data文件中的每行代表一个数据点，label表示对应的数据标签。
     
  • RSSCN7 数据集：遥感图像分类数据集
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    RS-CNN7数据集是一套专为遥感图像设计的分类任务的数据集合，包含丰富的卫星和航空影像样本，旨在推动机器学习算法在遥感领域的应用与研究。 RSSCN7 数据集包含 2800 幅遥感图像，这些图像是从谷歌地球收集的，并涵盖了七种典型的场景类别：草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖。每个类别有400张图片，在四个不同的尺度上进行采样，分别是1:700, 1:1300, 1:2600 和 1:5200，每种比例各有100张图像。 数据集中的每一幅图像是400*400像素大小。由于场景的多样性以及不同季节和天气条件下的变化，并且以不同的比例进行采样，这使得该数据集具有较高的挑战性。
     
  • SSDD舰船遥感数据集（YOLO）
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    简介：SSDD舰船遥感数据集（YOLO）是一个专为海上目标检测设计的大规模标注数据库，适用于训练和评估先进的船舶识别算法。 SSDD遥感舰船数据集（YOLO）
     
  • Cuprite 高光谱遥感数据集
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    Cuprite高光谱遥感数据集收录了内华达州Cuprite矿区丰富而独特的地物光谱信息，为矿物识别与分类研究提供了宝贵的资源。 这些数据集可以从AVIRIS NASA网站上获取。在众多的数据集中，这里提到的.mat档案对应的是f970619t01p02_r02_sc03.a.rfl反射率文件。