基于高分辨率影像城市绿地信息提取练习数据

对于基于高分辨率影像的城市绿地信息提取，可以使用公开的遥感数据集进行练习。以下是几个常用的数据集：

1. ISPRS 2D Semantic Labeling Contest：该数据集包含了来自不同城市的高分辨率卫星图像以及相应的语义分割标签，可用于目标检测、分类和分割等任务。

2. DeepGlobe Land Cover Classification Challenge：该数据集包含数百张来自不同地区和不同季节的遥感图像，用于地表覆盖分类。

3. SpaceNet：该数据集包含了来自世界各地的高分辨率遥感图像，主要用于道路提取、建筑物检测和地表覆盖分类等任务。

4. Inria Aerial Image Labeling Dataset：该数据集包含了来自法国南部城市的高分辨率遥感图像，用于道路提取和建筑物检测等任务。

这些数据集可以在相应的官网上进行下载，并使用一些遥感图像处理软件进行数据预处理和特征提取，如ENVI、Erdas Imagine等。