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+license: cc-by-4.0
+task_categories:
+- computer-vision
+- image-to-image
+tags:
+- remote-sensing
+- change-detection
+- optical-images
+- sar-images
+- image-processing
+size_categories:
+- n<1K
+language:
+- zh
+pretty_name: "遥感图像变化检测数据集"
+---
+
+# 遥感图像变化检测数据集
+
+## 数据集描述
+
+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。
+
+## 数据集特点
+
+- **数据规模**: 24组图像样本
+- **图像类型**: 光学图像、SAR图像、二值变化图
+- **文件格式**: TIF（原始图像）、PNG（变化黑白二值图）、JSON（标注文件）
+- **预处理状态**: 已配准对齐裁剪，尚未按固定分辨率分割
+- **标注完整性**: 包含像素级变化检测标注
+
+## 文件结构
+
+数据集包含以下6个目录：
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+### 图像文件
+- **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
+- **B/**: 高分三号（Gaofen-3）事后SAR图像（.tif）- 合成孔径雷达图像
+- **C/**: 哨兵二号（Sentinel-2）未处理的事后光学图像（.tif）- 原始光学图像
+- **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
+- **E/**: 黑白二值像素变化图（.png）- 变化检测
+
+### 标注文件  
+- **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
+
+## 数据集用途
+
+### 主要应用场景
+1. **变化检测算法研究** - 开发和测试新的变化检测方法
+2. **多模态融合** - 研究光学图像与SAR图像的融合技术
+3. **图像预处理评估** - 比较不同预处理方法的效果
+4. **深度学习** - 作为训练和测试数据
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+### 研究方向
+- 时序遥感图像分析
+- 多光谱图像处理
+- 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
+- **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
+2. **预处理需求**: 根据具体应用需求，必须进一步统一分辨率
+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
+
+## 引用信息
+
+如果您在研究中使用了这个数据集，请引用：
+
+```bibtex
+@dataset{remote_sensing_change_detection_2025,
+  title={remote-sensing-change-detection},
+  author={Tingxuan Yan},
+  year={2025},
+  publisher={Hugging Face},
+  howpublished={\url{https://huggingface.co/datasets/Mercyiris/remote-sensing-change-detection}}
+}
+```
+
+## 许可证
+
+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。
+
+## 联系方式
+
+如有任何问题或建议，请通过以下方式联系：
+- Hugging Face: [@Mercyiris](https://huggingface.co/Mercyiris)
+- 邮箱: [email protected]