遥感影像的深度学习数据集

遥感影像的深度学习数据集有很多，常用的有以下几个：

1. 多源遥感数据集（Multi-Source Remote Sensing Dataset，MSRS）：包含了高分辨率的遥感图像、激光雷达点云数据、高精度地面真值等多种数据源，常用于地物分类、目标检测等任务。

2. 大规模遥感数据集（Large-scale Remote Sensing Dataset，LRS）：包含了大规模的遥感图像和真实场景的标注，常用于图像语义分割、目标检测等任务。

3. 全球遥感数据集（Global Remote Sensing Dataset，GRSD）：包含了全球范围内的遥感图像和真实场景的标注，常用于地球环境监测、气象预测等任务。

4. 遥感图像场景分类数据集（Remote Sensing Scene Classification Dataset，RSSCD）：包含了不同类型的遥感图像，例如城市、森林、草地等，常用于遥感图像分类任务。

5. 遥感图像语义分割数据集（Remote Sensing Image Semantic Segmentation Dataset，RSISSD）：包含了遥感图像中的不同地物或目标，常用于遥感图像语义分割任务。

这些数据集都可以在互联网上找到下载链接，可以根据自己的需求选择合适的数据集进行使用。

相关问题

制作遥感影像深度学习数据集

制作遥感影像深度学习数据集的一般步骤如下：

1. 数据采集：采集遥感影像数据，可通过航拍、卫星遥感等方式获取。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括去噪、校正、配准、裁剪等。

3. 标注数据：对遥感影像进行标注，可标注对象包括道路、建筑、水体等，也可根据需要进行分类标注。

4. 划分数据集：将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集，一般比例为6：2：2。

5. 数据增强：对训练集进行数据增强，包括旋转、镜像、平移等方式，以增加数据的多样性。

6. 数据存储：将处理好的数据集存储到硬盘或云端存储中，以供深度学习模型训练使用。

需要注意的是，数据集的制作过程需要耗费大量时间和精力，并且需要专业的技能和知识。建议在制作数据集前，先了解相关的知识和技能，或者考虑使用已有的公开数据集。

arcgis做遥感影像深度学习样本

ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，在遥感影像深度学习样本制作方面也有一定的应用。当我们需要进行遥感影像深度学习的样本制作时，可以利用ArcGIS进行以下步骤：

1. 数据准备：首先，需要获取遥感影像数据集。可以从卫星、航空等数据源中获取高分辨率的图像数据。将数据导入ArcGIS软件进行进一步的处理。

2. 图像预处理：在进行深度学习样本制作之前，需要对图像进行预处理，以便提高深度学习算法的准确性。ArcGIS提供了一系列的图像处理工具，可以进行去噪、边缘增强、图像增强等操作，以提高图像质量。

3. 样本标注：通过在ArcGIS中使用标注工具，我们可以对遥感影像进行目标区域的标注。例如，如果我们想要制作一个遥感影像分类模型，我们可以将图像中不同类别的目标区域进行标注，如建筑物、森林、湖泊等。

4. 数据集划分：将标注好的样本数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常，训练集用于训练深度学习模型，验证集用于选择最佳模型和调整参数，测试集用于评估模型的性能。

5. 样本导出：将标注好的样本数据集导出为合适的格式，以便与深度学习框架进行无缝集成。ArcGIS支持将样本数据导出为常见的格式，如GeoTIFF、Shapefile等。

总之，利用ArcGIS进行遥感影像深度学习样本制作可以提供一种方便而高效的方法。通过该软件的图像处理和标注工具，我们可以快速准确地制作出符合我们需求的样本数据集，为后续的深度学习算法提供有力的支持。