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Landsat8原始遥感图像数据

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简介：
简介：Landsat 8卫星采集的原始遥感图像是全球陆地表面观测的重要资源，涵盖可见光、近红外及短波红外等多个波段，为环境监测和土地利用研究提供高精度的数据支持。 Landsat 8原始遥感影像数据。

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  • Landsat8原始遥感图像数据
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    简介：Landsat 8卫星采集的原始遥感图像是全球陆地表面观测的重要资源，涵盖可见光、近红外及短波红外等多个波段，为环境监测和土地利用研究提供高精度的数据支持。 Landsat 8原始遥感影像数据。
     
  • 高分一号遥感影像原始样本数据
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    高分一号遥感影像原始样本数据提供高质量、高分辨率卫星图像资料，涵盖国土资源调查、环境监测等多个领域，为科研与应用提供坚实的数据基础。 高分一号是中国发射的一系列高分辨率对地观测卫星中的首颗卫星，其主要任务是获取高质量、多光谱及宽幅的地面图像数据，以支持国家科研、环境保护、灾害监测等多个领域的需求。这些遥感影像原始样例数据即是在执行任务过程中所捕获的实际地面信息。 遥感技术通过非接触式探测手段从远处收集目标的信息，包括地球上的陆地、海洋和大气等。获取的数据通常由安装在卫星、飞机或其他平台上的传感器提供，涵盖可见光、红外线及雷达等多种波段的资料。经过预处理后，这些数据可应用于科研活动、资源勘查、环境监测与城市规划等多个领域。 高分一号具备较高的空间分辨率，能够捕捉到小于1米甚至更小的目标细节，这对于地形测绘、城市规划和农业监测等应用至关重要。该卫星搭载了全色及多光谱两种类型的传感器：前者负责捕获高质量的黑白图像；后者则同时获取多个波段的信息，为分析地物光谱特征提供丰富的数据支持。 高分一号遥感影像原始数据包含丰富信息，并以多种文件格式存储，如.jpg、.rpb和.tiff等。例如，jpg通常用于快速查看预览图；而.rpb及.tiff则专门用来储存未经压缩的原版图像资料，保留详尽的地物细节。此外，xml格式主要用于保存元数据信息（比如拍摄时间、位置、传感器类型以及成像参数），这对于正确解读影像至关重要。 科研人员利用这些原始样例进行几何校正、辐射校正和大气校正等预处理工作以确保后续分析的准确性。由于高质量的数据是深入研究的基础，因此获取优质原始资料极为关键。 尽管高分一号遥感数据在科学研究中具有重要价值，但依据相关政策规定，这类信息不得用于商业目的，旨在保障合法合规使用这些资源的要求得到满足。
     
  • 资源三号初始遥感影像数据
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    《资源三号》初始遥感影像数据集收录了我国首颗民用高分辨率立体测绘卫星——资源三号发射初期获取的首批高质量地球观测图像资料。 资源三号原始遥感影像数据包含了丰富的地理信息，适用于多种应用场景。这些数据能够为用户提供详细的地球表面特征细节，支持科学研究、环境监测及城市规划等多个领域的需求。
     
  • 遥感图像RPC校正数据集
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    本数据集包含大量带有RPC参数的遥感影像及对应的地面控制点，旨在支持并优化遥感图像的几何精纠正与配准过程。 在进行自我校正时，我收集了关于RPC校正的论文资料。
     
  • CIFAR10原始图像数据集
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    CIFAR10数据集包含60000张32x32尺寸的彩色图像，分为10个类别，每类6000张图片，用于小规模物体识别任务的研究和学习。 CIFAR10数据集（原图片） CIFAR10数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个基准测试数据集，特别适用于深度学习模型的训练与验证。该数据集中包含6万张32x32像素的小型彩色图像，这些图像是按十个不同的类别分类的，每个类别的样本数量为6千。 一、CIFAR10数据集概述： 这个数据集由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同创建，并且是更大规模的CIFAR-100数据集的一个子集。由于其小巧而全面的特点，CIFAR10在图像分类、目标检测以及卷积神经网络（CNN）等算法的研究与开发中被广泛采用。 二、数据集结构： 该数据集中包含5万张训练图片和1万张测试图片，这些图片分别存储于‘train’目录和‘test’目录下。这两个主文件夹内各有十个子文件夹，每个代表一个类别，并且在相应的类别的子文件夹中存放着对应类别的全部6千张图像。 三、数据集使用： 1. 数据加载：可以通过Python中的库来读取CIFAR10的数据集。
     
  • 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。
     
  • 基于Landsat8遥感影像的森林蓄积量估算
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    本研究利用Landsat 8卫星数据进行分析处理，探索其在评估和量化特定区域森林蓄积量方面的应用潜力，旨在为林业资源监测提供技术支持。 本段落采用广东省南雄市的森林二类调查数据，并结合langset8影像资料，选取遥感因子和立地因子作为自变量。通过使用POS算法优化后的BP神经网络以及逐步线性回归两种建模方法，对比分析这两种模型在反演精度上的差异，最终建立了用于预测森林蓄积量的优化模型。
     
  • 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。
     
  • RSOD-Dataset：遥感图像的数据集合
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    RSOD-Dataset是一个精心设计和全面标注的遥感图像数据集，旨在促进卫星影像分析与理解的研究进展。 RSOD-Dataset是一个专注于提供大规模场景文字检测的数据集。该数据集包含了丰富多样的现实世界图像样本，旨在帮助研究人员更好地理解和开发针对复杂环境中的文本识别技术。通过包含各种光照条件、视角变化以及不同字体样式等挑战性因素，RSOD-Dataset为提升现有算法的鲁棒性和准确性提供了宝贵资源。
     
  • PIE原始图像数据集.rar
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    本资源为PIE原始图像数据集压缩包，包含大量未处理的光学与雷达遥感影像，适用于卫星图像分析及深度学习模型训练。 PIE人脸数据库是由美国卡内基梅隆大学创建的，并已成为人脸识别的重要测试集之一。该数据库包含了68名志愿者拍摄的40000多张脸部照片，这些照片在姿势、灯光和面部表情方面都有严格控制。此外，数据库中还包括了11554幅图像，分辨率为32×32像素。