该数据集包含遥感图像中建筑物分类的数据。-ITADN社区

建筑物分类用遥感图像数据集.zip

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本数据集包含大量建筑物分类用的遥感图像，旨在为研究者提供一个全面且高质量的数据资源库，促进相关领域技术的发展与应用。遥感图像的建筑物分类数据集

建筑物的遥感影像分割数据集

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本数据集包含大量建筑物的遥感影像，旨在为计算机视觉与机器学习研究者提供精准标注的分割样本，推动智能城市规划及灾害监测领域的发展。遥感影像中的建筑物分割标注数据集包含1000张图片及其对应的1000个标签，所有标签均为纯手工标注，并公开分享资源。

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。

ENVI遥感图像的监督分类练习数据包含其中

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本教程介绍如何使用ENVI软件进行遥感图像的监督分类，涵盖从数据准备到结果分析全流程，适合初学者快速掌握相关技术。练习数据已包含在内。在遥感领域，ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款广泛应用的图像处理与分析软件，在遥感图像分类方面具有强大的功能。本资源提供的ENVI遥感图像监督分类练习数据旨在帮助用户熟悉并掌握利用ENVI进行遥感图像的监督分类方法。下面将详细阐述关于遥感、ENVI以及监督分类的相关知识点。遥感是指通过非接触方式从远距离获取地球表面信息的技术，主要依赖于卫星或航空平台上的传感器收集不同波段的电磁辐射数据，并经过处理后形成用于地物识别、环境监测和城市规划等领域的图像资料。 ENVI是一款专业级的遥感图像处理与分析工具，由Exelis Geospatial Systems公司开发。它提供了广泛的遥感图像处理功能，包括校正、镶嵌、分类及解译等功能，并支持多种数据格式如Hyperspectral、Landsat和MODIS等。此外，ENVI还配备了强大的交互式可视化界面，便于用户进行图像浏览与分析。监督分类是用于识别并区分遥感图像中不同地物类型的重要方法之一。其工作流程主要包括以下几个步骤： 1. 数据准备：获取包含各种地物类型的训练样本数据。 2. 特征选择：根据光谱特性选定能够有效区别各类地物的波段或组合波段作为分类依据，例如NDVI可用于区分植被覆盖与非植被区域。 3. 模型建立：利用统计学习方法（如最大似然分类、支持向量机等）基于训练样本数据构建地物类型模型。 4. 分类预测：应用所建模型对整个图像进行自动分类处理，确定每个像素的地物类别属性。 5. 后处理：通过邻域过滤或人工编辑等方式修正可能存在的误分类现象以提升整体精度水平。 6. 结果评估：使用混淆矩阵等工具评价监督分类的效果，并计算总体准确率、Kappa系数等相关指标。提供的遥感图像监督分类练习数据包括实际的遥感影像和相应的训练样本，用户可通过ENVI软件进行实践操作来深入理解和掌握该技术。这不仅有助于理论知识的学习与巩固，还能有效提升用户的遥感图像处理技能，在诸如土地覆盖变化监测、农作物识别等领域发挥重要作用。

地标建筑的遥感影像数据库

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本项目致力于构建全球重要地标建筑的遥感影像数据库，通过收集、处理和分析多源卫星及无人机图像数据，为城市规划与建筑设计提供精准的空间信息支持。遥感图像地标建筑物数据集

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。

高光谱遥感图像分类数据集RAR文件

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该RAR文件包含用于训练和测试高光谱遥感图像分类算法的数据集，旨在促进准确的土地覆盖识别与分析研究。高光谱遥感影像分类数据集适用于高光谱遥感影像的分类研究，在深度学习领域尤其常用，包括Botswana、Indian Pines、Pavia University等地的数据集。

建筑图像数据集（含2600张图片）.rar

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本资源包含一个全面的建筑图像数据集，共有2600张高质量图片，涵盖多种建筑风格和类型，适用于图像识别与分类研究。建筑物图像数据集包含了多种类型的建筑图片集合，是计算机视觉学习与图像识别领域的重要资源库。这类数据集通常由不同种类、风格及拍摄角度的大量建筑物照片组成，旨在支持计算机视觉和机器学习算法的研发与评估工作。在当前的技术发展中，这种类型的数据集已成为深度学习领域的核心组成部分，在诸如图像分类、目标检测以及场景理解等任务中发挥着关键作用。该数据集的基础是由2600张图片构成，这些图片涵盖了从古代建筑到现代建筑的各种风格和形式。其中的每一张照片不仅展示了建筑物的整体外观结构，还可能包括窗户、门及装饰元素等细节信息。此外，为了确保算法在处理多样化的现实场景时具有鲁棒性，数据集中包含的照片将以不同的分辨率与光照条件下展示。除了图像本身外，该数据集还包括了详细的标注信息，如建筑名称、风格类型、建造年代以及地理位置等关键属性。这些详细的数据对于训练能够识别更细致特征的模型至关重要。在实际应用中，研究者和开发人员通常会利用各种技术手段分析图片内容，例如特征提取或图像分割，并采用最新的深度学习架构（如卷积神经网络）进行处理。通过这种方式，算法可以学会识别不同建筑元素的独特视觉特性，并成功地分类未知建筑物的图片资料。除了学术领域内的应用外，在房地产评估、城市规划及旅游业等方面也广泛使用此类数据集来提升效率和用户体验。例如在房地产市场中，利用建筑物图像分析预测房价；而在旅游行业中，则可通过自动识别地标性建筑以增强游客互动体验等。然而，建立这样一份高质量的数据集需要付出大量的时间和精力，并且需由专业团队负责收集与整理图片资源。他们可能从公共图像库、在线平台甚至是实地拍摄等方式获取素材，在此过程中还需关注版权问题及隐私保护措施，确保数据的合法性和实用性。为了更有效地利用这些珍贵资料，研究人员还会开发专用工具来处理和分析照片信息。这其中包括但不限于标注软件、模型训练框架以及可视化分析系统等辅助技术手段。通过此类技术支持下，用户可以更加高效地管理和运用图像资源库，进一步推动建筑识别技术的进步与发展。总而言之，建筑物图像数据集是支持计算机视觉研究及应用的重要资产之一，在提供真实世界图片样本方面发挥着重要作用，并为未来的技术创新提供了坚实的基础和无限可能。

Emotion6图像情感分类数据集

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Emotion6数据集是一款专为图像情感分析设计的数据集合，包含丰富的情绪标注图片，适用于六大基本情绪类别研究。 Emotion6是一个情感诱发图像数据集，包含了Paul Ekman提出的六种基本情绪加上中立情绪，总共七个情感分布类别。每个类别包含330张图片，并且每张图片都有用于评价诱发情绪的VA值作为真实标签。此外，作者还进行了情感风格迁移研究，在不改变高层语义信息的前提下，通过调整源图像的基础特征来实现将图像的情感向目标图像指定的情绪转变。 EmotionROI则是在Emotion6数据集的基础上增加了情感刺激区域ESM标注（即Emotion Stimuli Maps）。这些情感诱发区域与对象识别的区域和视觉显著性分析中的显著性区域并不相同。

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。

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该数据集包含遥感图像中建筑物分类的数据。

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