遥感影像-语义分割数据集:2021年昇腾杯复赛数据集详细介绍及训练样本处理流程

本文主要是介绍遥感影像-语义分割数据集:2021年昇腾杯复赛数据集详细介绍及训练样本处理流程,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

原始数据集详情

简介:细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求, 结合现有的地物分类实际需求,参照地理国情监测、 “三调”等既有地物分类标准,依据遥感地物“所见即所得”原则, 设计地物要素分类体系,共涉及二级子类(47类),数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。

KeyValue
卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3
覆盖区域未知
场景未知
分辨率0.8m-2m
数量35000张
单张尺寸512*512
原始影像位深8位
标签图片位深8位
原始影像通道数四通道
标签图片通道数单通道

标签类别对照表

像素值类别名(中文)像素值类别名(中文)
0背景24公路
1旱地25铁路
2果园26硬化地表
3茶园27水工设施
4桑园28城墙
5橡胶园29温室、大棚
6苗圃30固化池
7花圃31工业设施
8其他经济苗木32沙障
9乔木林33其他构筑物
10灌木林34露天采掘场
11乔灌混合林35堆放物
12竹林36建筑工地
13疏林37其他人工堆掘地
14绿化林地38盐碱地表
15人工幼林39泥土地表
16稀疏灌草丛40沙质地表
17天然草地41砾石地表
18人工草地42岩石地表
19多层及以上房屋建筑区43河渠
20低矮房屋建筑区44水面
21废弃房屋建筑区45冰川与常年积雪
22多层及以上独立房屋建筑46水田
23低矮独立房屋建筑

数据处理部分

大家是否有这样的困惑?真值标签图片的像素值太小,比如1、2、3······,由于像素值太小,导致看上去标签图片全为黑色,无法看出真值标签与影像图片的像素位置是否对应?如果真值标签的像素值间隔太大,又无法直接作为训练样本。

其实有办法可以解决这个问题,那就是在像素值为1、2、3等的图片上添加一个彩色表,添加的彩色表不会改变图片的像素值,但是可以由彩色的视觉效果展示,如下图所示:
在这里插入图片描述

下面对原始影像及标签进行模型训练前的数据预处理,根据这套数据集的原始信息,原作者整理的已基本接近训练条件,现在需要做的是根据自己训练模型的图片尺寸大小批量裁剪原始影像和标签为所需要的尺寸,比如512*512,另外如果需要检查裁剪后的数据是否一一对应,最好给标签数据添加颜色表,这样就可以轻易看出影像和真值标签是否一致。

下面就是使用代码对原始影像及原始标签进行批量裁剪为512*512大小,并给真值标签添加颜色表,效果图如下所示:

在这里插入图片描述

最后可以直接用于训练的数据集结构如下所示


├── train
│   ├── images
│   │   ├── 2522_0_0.tif
│   │   ├── 2522_0_512.tif
│   │   └── ......
│   └── labels
│       ├── 2522_0_0.tif
│       ├── 2522_0_512.tif
│       └── ......
└── val├── images│   ├── 2522_512_512.tif│   ├── 2523_0_0.tif│   └── ......└── labels├── 2522_512_512.tif├── 2523_0_0.tif└── ......

需要原始数据集、预处理后数据集、裁剪后可训练数据集、数据处理完整代码的小伙伴可私信哦!

表1:地物要素分类说明
一级分类二级分类参考说明
种植土地水田综合考虑农情信息,水田主要为水稻。
种植土地旱地旱地与水田相比,通常丘陵平原地区的旱地地块较水田田块大, 在机械化水平较高的地区旱地地块一般呈长条状。 山区半山区由于地形原因常常不规则,种植作物种类较多,色调多样。
种植土地果园指被人工种植的果树覆盖的连片区域。果树主要是指能生产人类食用果实的木本或多年生草本植物。
种植土地茶园指被人工种植的茶树覆盖的连片区域。
种植土地桑园指被人工种植的桑树覆盖的连片区域。
种植土地橡胶园指被人工种植的橡胶树覆盖的连片区域。
种植土地苗圃指被人工繁殖、培育的苗木成片覆盖的地表。
种植土地花圃指以生产草本花卉为目的,由人工繁殖、培育的草本花卉成片覆盖的地表。
种植土地其他经济苗木指被人工种植的其他多年生藤本经济作物覆盖的连片区域。
林草覆盖乔木林由具有高大明显主干的非攀缘性多年生木本植物为主体(乔木树冠覆盖面积占65%以上) 构成的片林或林带,高度一般大于5米。
林草覆盖灌木林由生长低矮的多年生灌木型木本植物为主体 (灌木树冠覆盖面积占木本植物总覆盖面积65%以上) 构成的植被,覆盖度大于30%,高度一般低于5米。
林草覆盖乔灌混合林由乔木和灌木交替生长混合覆盖但两者林冠覆盖面积各自都不超过65%(含), 且树木总体覆盖度大于30%的地表。
林草覆盖竹林全部由各类竹子组成的纯林或仅混生少量针阔叶树种的植被类型。
林草覆盖疏林指由各类林木组成但覆盖度较低,郁闭度在0.1~0.2的林地。
林草覆盖绿化林地城镇等人口集中居住范围内的街巷、零星地块、 街心花园以及道路隔离绿化带等范围内人工种植的 绿化树木覆盖形成的小面积片状或带状区域(不包括楼顶种植的树木)。 仅适用于城镇等人口集中居住范围内的街巷、零星地块、 街心花园以及道路隔离绿化带等范围内为绿化环境而种植的树木形成的小面积林地, 不包括公园内大片的长期自然生长林地。
林草覆盖人工幼林以造林为目的,人工种植不久、处于初长阶段、树木矮小、枝叶稀少且树冠覆盖度低于20%的未成林。
林草覆盖稀疏灌草丛在荒漠或植被稀疏地区丘团状生长的低矮灌木或灌草丛,成群分布,但平均覆盖度低于30%、大于10%的地表。
林草覆盖天然草地以天然生长或半人工培育的草本植物为主覆盖的地表。 一般未经改良或经过不破坏天然植被条件下的改良,用于放牧或割草, 包括以牧为主的树木覆盖度在10%以下的疏林草地和灌丛草地。
林草覆盖人工草地通过耕翻、完全破坏、清除原有天然植被后,人为播种、 栽培建植的以草本植物为主体的人工植被及其生长的土地, 包含人工栽植林木覆盖度小于10%的人工疏灌丛群落或疏林群落及其生长的土地。 包括饲用为主要目的的人工牧草地和特殊用途如改善环境的绿化草地。
房屋建筑多层及以上房屋建筑区层高在4层或以上,或楼高10米以上,或在高分辨率遥感影像上有明显阴影的房屋建筑为主的区域。
房屋建筑低矮房屋建筑区层高在1-3层、或楼高10米以下、或在高分辨率遥感影像上无明显阴影的房屋建筑为主的区域。
房屋建筑废弃房屋建筑区人口整体迁移、无人居住、废弃的农村地区连片房屋建筑区。
房屋建筑多层及以上独立房屋建筑层高在4层及以上、或楼高10米以上的独立房屋建筑。
房屋建筑低矮独立房屋建筑层高在3层及以下、或楼高10米以下的独立房屋建筑。
铁路与道路铁路铁路指被火车行车轨道及路基覆盖的地表。
铁路与道路公路连接城市间的道路,又称城际公路,包括国道、省道、县道、乡道、 专用公路以及公路之间的连接道。专用公路包括但不限于林区公路、 厂矿道路、边境巡逻道路等供专业车辆通行有专门用途的道路。
构筑物硬化地表使用水泥、沥青、砖石、夯土等材料连片露天铺设的地表, 或由于人类社会经济活动经常性碾压、踩踏形成的裸露地表。 包括人工长期堆积的各种矿物、尾矿、弃渣、垃圾、沙土、岩屑等(人工堆积物)覆盖的地表等。
构筑物水工设施为消除水害和开发利用水资源而修建的工程设施。
构筑物城墙古代城墙,包括长城和城市古城墙。
构筑物温室、大棚用来栽培植物或用于养殖的能透光和保温(或加温)的设施, 农业大棚为具有一定规模、排列紧密整齐,条状浅蓝绿色或白色窄形。
构筑物固化池用建筑材料修建的具有规则几何形态(多呈方形或圆形)的露天池沼覆盖的地表。 包括游泳池、污水处理池、晒盐池及其他类型固化池。
构筑物工业设施露天安置的大型工业设备设施包括采油、炼油、储油、炼钢、发电、输电等设施。
构筑物沙障为消减风速、固定流动或半流动沙丘,用柴草、秸秆、粘土、树枝、板条、卵石等物料在沙面上连片建构的障蔽物。
构筑物其他构筑物其他未分类的人工构筑物。
人工堆掘地露天采掘场露天开采对原始地表破坏后长期出露形成的地表, 如露天采掘煤矿、铁矿、铜矿、稀土、石料、沙石以及取土等活动人工形成的裸露地表。
人工堆掘地堆放物人工长期堆积的各种矿物、尾矿、弃渣、垃圾、沙土、岩屑等(人工堆积物)覆盖的地表。
人工堆掘地建筑工地自然地表被破坏,正在进行土木建筑工程施工的场地区域,城镇中的房屋拆迁待建区域也算。
人工堆掘地其他人工堆掘地未分类的其他人工堆掘地。
荒漠与裸露地盐碱地表指表层裸露物以盐碱为主的地表。
荒漠与裸露地泥土地表指表层裸露物以泥质或裸土为主的地表。
荒漠与裸露地沙质地表指表层裸露物以沙质为主的地表,包括沙漠、沙滩等。
荒漠与裸露地砾石地表指表层裸露物以块状砾石为主的地表。
荒漠与裸露地岩石地表指表层裸露物以基岩为主的地表。
水域河渠带状或线状水域。
水域水面湖盆及其承纳的水体、海面等水表面。
水域冰川与常年积雪常年被冰雪覆盖的地表。包括粒雪原和冰川的范围。
背景背景没有人工标注的区域。

需要原始数据集、预处理后数据集、裁剪后可训练数据集、数据处理完整代码的小伙伴可私信哦!

这篇关于遥感影像-语义分割数据集:2021年昇腾杯复赛数据集详细介绍及训练样本处理流程的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/573811

相关文章

MySQL常用字符串函数示例和场景介绍

《MySQL常用字符串函数示例和场景介绍》MySQL提供了丰富的字符串函数帮助我们高效地对字符串进行处理、转换和分析,本文我将全面且深入地介绍MySQL常用的字符串函数,并结合具体示例和场景,帮你熟练... 目录一、字符串函数概述1.1 字符串函数的作用1.2 字符串函数分类二、字符串长度与统计函数2.1

SpringBoot多环境配置数据读取方式

《SpringBoot多环境配置数据读取方式》SpringBoot通过环境隔离机制,支持properties/yaml/yml多格式配置,结合@Value、Environment和@Configura... 目录一、多环境配置的核心思路二、3种配置文件格式详解2.1 properties格式(传统格式)1.

Apache Ignite 与 Spring Boot 集成详细指南

《ApacheIgnite与SpringBoot集成详细指南》ApacheIgnite官方指南详解如何通过SpringBootStarter扩展实现自动配置,支持厚/轻客户端模式,简化Ign... 目录 一、背景:为什么需要这个集成? 二、两种集成方式(对应两种客户端模型) 三、方式一:自动配置 Thick

解决pandas无法读取csv文件数据的问题

《解决pandas无法读取csv文件数据的问题》本文讲述作者用Pandas读取CSV文件时因参数设置不当导致数据错位,通过调整delimiter和on_bad_lines参数最终解决问题,并强调正确参... 目录一、前言二、问题复现1. 问题2. 通过 on_bad_lines=‘warn’ 跳过异常数据3

Python进行JSON和Excel文件转换处理指南

《Python进行JSON和Excel文件转换处理指南》在数据交换与系统集成中,JSON与Excel是两种极为常见的数据格式,本文将介绍如何使用Python实现将JSON转换为格式化的Excel文件,... 目录将 jsON 导入为格式化 Excel将 Excel 导出为结构化 JSON处理嵌套 JSON:

Python对接支付宝支付之使用AliPay实现的详细操作指南

《Python对接支付宝支付之使用AliPay实现的详细操作指南》支付宝没有提供PythonSDK,但是强大的github就有提供python-alipay-sdk,封装里很多复杂操作,使用这个我们就... 目录一、引言二、准备工作2.1 支付宝开放平台入驻与应用创建2.2 密钥生成与配置2.3 安装ali

2025版mysql8.0.41 winx64 手动安装详细教程

《2025版mysql8.0.41winx64手动安装详细教程》本文指导Windows系统下MySQL安装配置,包含解压、设置环境变量、my.ini配置、初始化密码获取、服务安装与手动启动等步骤,... 目录一、下载安装包二、配置环境变量三、安装配置四、启动 mysql 服务,修改密码一、下载安装包安装地

在macOS上安装jenv管理JDK版本的详细步骤

《在macOS上安装jenv管理JDK版本的详细步骤》jEnv是一个命令行工具,正如它的官网所宣称的那样,它是来让你忘记怎么配置JAVA_HOME环境变量的神队友,:本文主要介绍在macOS上安装... 目录前言安装 jenv添加 JDK 版本到 jenv切换 JDK 版本总结前言China编程在开发 Java

Spring Boot Actuator应用监控与管理的详细步骤

《SpringBootActuator应用监控与管理的详细步骤》SpringBootActuator是SpringBoot的监控工具,提供健康检查、性能指标、日志管理等核心功能,支持自定义和扩展端... 目录一、 Spring Boot Actuator 概述二、 集成 Spring Boot Actuat

Spring Boot 中的默认异常处理机制及执行流程

《SpringBoot中的默认异常处理机制及执行流程》SpringBoot内置BasicErrorController,自动处理异常并生成HTML/JSON响应,支持自定义错误路径、配置及扩展,如... 目录Spring Boot 异常处理机制详解默认错误页面功能自动异常转换机制错误属性配置选项默认错误处理