| MtSCCD：面向深度学习的土地利用场景分类与变化检测数据集 |
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| 引用本文： | 周维勋,刘京雷,彭代锋,管海燕,邵振峰.MtSCCD：面向深度学习的土地利用场景分类与变化检测数据集[J].遥感学报,2024(2):321-333. |
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| 作者姓名： | 周维勋 刘京雷 彭代锋 管海燕 邵振峰 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院;2. 北京师范大学遥感科学国家重点实验室;3. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：42001285）；;江苏省自然科学基金（编号：BK20200813）；;遥感科学国家重点实验室开放基金（编号：OFSLRSS202215）； |
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| 摘 要： | 利用遥感影像识别土地利用类型及监测其变化情况在城市规划和土地利用优化等领域发挥着重要作用。当前，相关数据集存在样本量少、类别划分不合理、数据不开源等局限，难以满足样本驱动的深度学习遥感信息提取范式的需求。本文构建了一个面向深度学习的大规模场景分类与变化检测数据集MtSCCD (Multi-temporal Scene Classification and Change Detection)。该数据集包括MtSCCD＿LUSC (MtSCCD Land Use Scene Classification)和MtSCCD＿LUCD (MtSCCD Land Use Change Detection)两个子数据集，分别用于土地利用场景分类与变化检测任务。该数据集具有以下特点：（1） MtSCCD是目前规模最大的公开的土地利用类型识别与检测数据集，包含10种土地利用类型共65548幅图像，并且样本覆盖中国5个城市的中心区域；（2）由于MtSCCD数据集根据城市划分训练集、验证集以及测试集，对于新增的城市土地利用数据，可以根据需求划分为训练集与验证集或测试集，因此可扩展性较高；（3） MtSCCD...
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| 关 键 词： | 土地利用 场景分类 变化检测 数据集 信息提取 特征提取 深度学习 卷积神经网络 |
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