遥感道路变化检测数据集

遥感道路变化检测数据集通常用于研究地理空间中道路的动态变化，比如城市扩张、新建道路、道路损坏或修复等。这类数据集包含多源遥感影像，如卫星图像或航空影像，以及对应的时间序列，用于对比不同时期的道路状况。这些数据集常用于支持土地利用变化分析、城市规划和灾害监测等领域。

一个典型的遥感道路变化检测数据集可能包括以下几个部分：

1. **多光谱影像**：不同波段的遥感图像，如可见光、近红外、短波红外等，用于捕捉地面物体的纹理和反射特征。

2. **时间序列数据**：多张在同一地理位置但不同时间拍摄的影像，用来识别和量化变化。

3. **标签数据**：人工或自动产生的地面真实情况，比如道路存在与否、宽度、新旧程度等信息。

4. **配准和一致性信息**：确保多张影像在空间和时间上的一致性，以便于进行变化检测。

5. **训练和测试分割**：为了机器学习模型的训练和评估，通常会提供一部分数据作为训练集，另一部分作为测试集。