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

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

线上Java OOM问题定位与解决方案超详细解析

《线上JavaOOM问题定位与解决方案超详细解析》OOM是JVM抛出的错误,表示内存分配失败,:本文主要介绍线上JavaOOM问题定位与解决方案的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋... 目录一、OOM问题核心认知1.1 OOM定义与技术定位1.2 OOM常见类型及技术特征二、OOM问题定位工具

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

基于 Cursor 开发 Spring Boot 项目详细攻略

《基于Cursor开发SpringBoot项目详细攻略》Cursor是集成GPT4、Claude3.5等LLM的VSCode类AI编程工具,支持SpringBoot项目开发全流程,涵盖环境配... 目录cursor是什么?基于 Cursor 开发 Spring Boot 项目完整指南1. 环境准备2. 创建

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

通过Docker容器部署Python环境的全流程

《通过Docker容器部署Python环境的全流程》在现代化开发流程中,Docker因其轻量化、环境隔离和跨平台一致性的特性,已成为部署Python应用的标准工具,本文将详细演示如何通过Docker容... 目录引言一、docker与python的协同优势二、核心步骤详解三、进阶配置技巧四、生产环境最佳实践

MyBatis分页查询实战案例完整流程

《MyBatis分页查询实战案例完整流程》MyBatis是一个强大的Java持久层框架,支持自定义SQL和高级映射,本案例以员工工资信息管理为例,详细讲解如何在IDEA中使用MyBatis结合Page... 目录1. MyBATis框架简介2. 分页查询原理与应用场景2.1 分页查询的基本原理2.1.1 分

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e

PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践

《PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践》限流和API节流对于确保Web应用程序的可靠性、安全性和可扩展性至关重要,本文将详细介绍PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践,下面就来和小编一起学习... 目录限流的重要性在 php 中实施限流的最佳实践使用集中式存储进行状态管理(如 Redis)采用滑动