遥感地物覆被标签数据集

高分辨率遥感大样本标签数据集

遥感数据分类主要是依靠标签数据集，数据越多，越准确，得到的分类结果就会越精确。今天给大家分享一套数据集，包含240多万的样本数据，非常适合用作使用深度学习方法对地物覆被进行分类。 今天分享这套数据是北师大的一套数据，数据文章发表在《遥感技术与应用》上，大家有兴趣可以看一下。文章中有如何生成样本数据的具体流程方法。 文章链接为：http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2019.4.0685

样本示意图

现在有很多可以共享的标签数据集，都可以用来做地物分类，我们需要根据目标任务选择合适的数据集，并对模型进行训练。这套数据集就比较适合深度学习，因为数据量非常的大，可以使模型得到充分的训练。

并且数据集在全球分布，可以有效的避免模型过拟合，或者是模型在某个区域适用性差。

数据获取

大家可以点击阅读原文获取百度云链接。如果对数据有什么疑问也可以在群里随时询问。