云检测数据集项目推荐内容

38-Cloud-A-Cloud-Segmentation-Dataset This data set includes Landsat 8 images and their manually extracted pixel-level ground truths for cloud detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/38/38-Cloud-A-Cloud-Segmentation-Dataset

项目简介

本项目是基于Landsat 8卫星图像的云检测数据集，名为38-Cloud。该数据集包含了38个Landsat 8场景图像及其手动提取的像素级地面真实值，用于云检测。图像被裁剪成多个384x384像素的补丁，以适应基于深度学习的语义分割算法。

核心功能

• 数据集结构：数据集分为训练集和测试集，每个集包含红色、绿色、蓝色和近红外波段的图像补丁以及相应的地面真实值。
• 云检测算法：提供了一种端到端的云检测算法——Cloud-Net，可用于在Landsat 8图像上进行云检测。
• 性能评估：提供了用于评估云检测结果的MATLAB代码。

最近更新

• 数据集扩展：数据集已经扩展，现在可以通过Kaggle或另一个服务器下载完整数据集。
• 算法优化：Cloud-Net模型进行了优化，以提高云检测的准确性。

推荐模块

1. 项目基础介绍

   • 数据集的来源和目的
   • 数据集的主要组成部分

2. 核心功能详解

   • 数据集的详细结构
   • Cloud-Net算法的工作原理和实现细节
   • 评估代码的使用方法和输出结果

3. 项目应用案例

   • 展示如何使用38-Cloud数据集进行云检测的案例
   • 分析Cloud-Net模型在实际应用中的表现

4. 社区贡献

   • 如何为项目贡献代码或数据
   • 如何在研究中引用本项目

5. 未来工作方向

   • 数据集的潜在扩展
   • Cloud-Net模型的改进计划

通过这些模块，本项目可以为遥感图像处理和云检测领域的研究人员提供一个宝贵的资源。

38-Cloud-A-Cloud-Segmentation-Dataset This data set includes Landsat 8 images and their manually extracted pixel-level ground truths for cloud detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/38/38-Cloud-A-Cloud-Segmentation-Dataset