how to make high resolution remote sensing image dataset？
github位址
0.引言
根據自身需要製作遙感影像資料還是很具有現實意義：
第一，高解析度遙感影像資料集目前整體上是缺乏的，主流的有uc-merced dataset,whu-rs dataset,rsscn7 dataset以及2023年由武漢大學製作的目前最大包括10000張30類的高分影像的aid資料集。
第二，主流資料集缺乏地區特點，比如針對合肥地區的地物做分類，我希望的我資料集盡可能接近我可能使用的測試資料集。人工製作資料集的工作量雖然比較大，但是結果會相對準確。
第三，擴充地物型別，aid資料集目前也只有30類，地物類別缺乏。
第四，設計高分遙感資料集，更有利於模型訓練，遙感影像資料集必須要面臨的乙個很重要的問題就是標籤樣本資料缺乏的問題，相對來說，使用遷移學習的預訓練模型效果會好一些，我使用過的inception-v3做高分分類效果就很好。
1.製作流程
1.1 目標地區的遙感影像獲取
使用localspaceviewer來獲取谷歌影像資料：
擷取區域的選取和要分類的資料來源以及要分類的類別有關。
1.2 遙感影像的選取原則
1.higher intra-class variations
2.smaller inter-class dissimilarity
3.relative large-scale dataset
以上三個原則是我們選取分類場景影像最重要的指標，也就是類間的差距要小，類內的差距要大，另外就是相對比較大的標籤資料量，這三個同時考慮了模型的泛化能力。
buildings（類內差距要大）
類間差距要小，類間相似性要高
1.3 標籤分類與編號
盡量多分類，我這次做的合肥地區的遙感影像資料集並沒有做很大，只有5類地物，每類100張左右。
編號可使用fasstone image view進行統一名稱替換就可以。
至此就完成了資料集的製作，自製的高分影像資料集對於我們做特定地區的影象分類問題很有意義。
我製作的合肥地區的高解析度遙感影像資料資料集在我的github上，歡迎關注！！！
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