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license: cc-by-4.0
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task_categories:
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- computer-vision
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- image-to-image
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tags:
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- remote-sensing
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- change-detection
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- optical-images
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- sar-images
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- image-processing
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size_categories:
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- n<1K
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language:
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- zh
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pretty_name: "遥感图像变化检测数据集"
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# 遥感图像变化检测数据集
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## 数据集描述
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专门用于遥感图像变化检测研究的数据集，包含了完整的图像处理流程和标注信息。该数据集包含24组配准对齐的遥感图像样本，每组样本包含5种不同类型的图像文件和对应的标注文件。
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## 数据集特点
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- **数据规模**: 24组图像样本
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- **图像类型**: 光学图像、SAR图像、二值变化图
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- **文件格式**: TIF（原始图像）、PNG（变化黑白二值图）、JSON（标注文件）
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- **预处理状态**: 已配准对齐裁剪，尚未按固定分辨率分割
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- **标注完整性**: 包含像素级变化检测标注
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## 文件结构
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数据集包含以下6个目录：
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### 图像文件
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- **A/**: 高分二号（Gaofen-2）事前光学图像（.tif）- 变化检测的参考基准图像
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- **B/**: 高分三号（Gaofen-3）事后SAR图像（.tif）- 合成孔径雷达图像
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- **C/**: 哨兵二号（Sentinel-2）未处理的事后光学图像（.tif）- 原始光学图像
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- **D/**: 哨兵二号（Sentinel-2）相对辐射校正后的事后光学图像（.tif）- 经过预处理的光学图像
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- **E/**: 黑白二值像素变化图（.png）- 变化检测
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### 标注文件
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- **json/**: 变化图对应的JSON标注文件，可以使用[LabelmeCD-AI](https://github.com/Mriris/labelme_cd_AI)读取和修改
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## 数据集用途
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### 主要应用场景
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1. **变化检测算法研究** - 开发和测试新的变化检测方法
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2. **多模态融合** - 研究光学图像与SAR图像的融合技术
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3. **图像预处理评估** - 比较不同预处理方法的效果
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4. **深度学习** - 作为训练和测试数据
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### 研究方向
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- 时序遥感图像分析
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- 多光谱图像处理
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- 城市建筑变化监测
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## 技术规格
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- **处理状态**: 已配准对齐
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- **通道数**: 3
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## 注意事项
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1. **文件完整性**: 确保A、B、C、D、E目录中的文件数量一致
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2. **预处理需求**: 根据具体应用需求，必须进一步统一分辨率
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3. **去重**：虽然每组图像是人工单独标注的，但是为了避免重叠区域导致的验证集和训练集混淆，可根据坐标自行去重
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## 引用信息
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如果您在研究中使用了这个数据集，请引用：
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```bibtex
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@dataset{remote_sensing_change_detection_2025,
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title={remote-sensing-change-detection},
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author={Tingxuan Yan},
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year={2025},
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publisher={Hugging Face},
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howpublished={\url{https://huggingface.co/datasets/Mercyiris/remote-sensing-change-detection}}
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}
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```
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## 许可证
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本数据集采用 CC BY 4.0 许可证发布，允许自由使用、修改和分发，但需注明出处。
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## 联系方式
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如有任何问题或建议，请通过以下方式联系：
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- Hugging Face: [@Mercyiris](https://huggingface.co/Mercyiris)
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- 邮箱: [email protected] |
