遥感变化检测

数据集下载链接：http://i71i.com/dejs

简介

该数据集是遥感变化检测研究的专用数据集，包含 24 组注册、对齐并裁剪的遥感影像样本（未按固定分辨率分段），每组涵盖 5 种不同类型影像文件及对应注释文件；图像类型包括光学图像、SAR 图像、二进制变化图，注释具备像素级变化检测完整性，支持完整的图像处理管道，可直接用于相关研究与模型训练。

文件类型

• 图像文件：含多种格式，高分 2 号事件前光学图像（A / 目录，.tif）、高分 3 号事件后 SAR 图像（B / 目录，.tif）、Sentinel-2 未处理事件后光学图像（C / 目录，.tif）、Sentinel-2 相对辐射校正事件后光学图像（D / 目录，.tif）、二进制变化映射（E / 目录，.png）。
• 注释文件：存储于 json / 目录，为 JSON 格式，可通过 LabelmeCD-AI 读取和修改，与二进制变化映射一一对应。

适用方向

适用于变更检测算法研究，可开发和测试新的变化检测方法；支持多模态融合研究，探索光学与 SAR 图像的融合技术；可用于图像预处理评估，对比不同预处理方法的效果；还能作为深度学习的训练和测试数据，助力时间序列遥感影像分析、多光谱图像处理、城市建筑变化监测等研究方向。

动态城市理解的基准测试

数据集下载链接：http://i71i.com/dej7

简介

该数据集是用于城市理解的基准测试数据集，聚焦 6 类核心任务评估模型性能，包含基本变化分析、更改速度估计、环境评估、引用更改检测、区域变化标题、密集时间字幕；提供完整的使用指引，涵盖环境设置、数据加载、模型评估和基准测试说明，支持 DynamicVLVQA、DynamicVLReferSeg 等数据集的调用，推理可通过 vLLM 或 Azure OpenAI 实现。

文件类型

包含多时态城市相关图像文件（推测为支持变化分析的遥感、城市场景图像），以及对应任务的标注文件、数据加载脚本、模型评估工具文件；还提供指标计算相关资源，含 GPT-based 字幕评估、QA 任务准确性计算的配套文件。

适用方向

适用于城市理解领域的模型训练与基准测试，可支持多时态土地利用模式识别、时间趋势量化、城市宜居性评估、像素级变化定位、变更说明生成、长期时间叙事等任务；为城市规划、环境监测、城市发展分析等相关计算机视觉与自然语言处理融合研究提供数据支持。

遥感卫星图像

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简介

该遥感卫星图像分类数据集包含 1000 张高分辨率卫星图像，涵盖农业、终端、海滩、城市、沙漠、森林、道路、湖泊、山脉、停车场、港口、火车、居民区、河流等地理环境类别；图像由遥感卫星拍摄，通过 NASA 地球数据、USGS Earth Explorer、哨兵中心、Google 地球引擎等公开卫星数据存储库收集，确保地理、时间和光谱覆盖的广泛性。

文件类型

主要为遥感卫星拍摄的图像文件（具体格式未明确提及，推测为适配图像分类任务的常见格式如 JPEG、TIFF 等），按不同地理环境类别分类组织，部分可能附带类别标注文件，支持计算机视觉模型的训练与评估。

适用方向

适用于土地覆盖分类、变化检测、城市规划、环境监测等地理空间分析应用；可作为计算机视觉和机器学习模型的训练与测试数据，支持遥感图像分类任务的算法开发与性能优化，为地理空间相关研究提供数据支持。

WHU-CD数据集（未经网站修改）

数据集下载链接：http://i71i.com/dejc

简介

该数据集聚焦地震后重建区域的变化分析，涵盖 2011 年 6.3 级地震受灾及后续重建区域，包含 2012 年 4 月获取的航空图像（覆盖 20.5 平方公里、12796 座建筑物）和 2016 年对应区域数据（16077 座建筑物）；通过 30 个 GCP 手动地理校正，精度达 1.6 像素，提供 “before_change”（2012 年，用于训练地震后未大规模重建前的 CNN 建筑提取模型）和 “after_change”（2016 年，用于训练同期 CNN 模型）两个 100% 重叠的子数据集，同时公开建筑矢量图、栅格地图及对应图像，便于测试变化检测算法效果。

文件类型

• 图像文件：2012 年和 2016 年的航空图像文件，包含裁剪后的图像切片（建议使用的数据集大小 5G）。
• 标注与地图文件：建筑矢量图、栅格地图、栅格标签文件，以及地理校正相关的辅助数据文件。

适用方向

适用于地震后重建区域的变化检测算法开发与测试，可用于训练和评估 CNN 建筑提取模型；支持建筑数量变化分析、区域重建进度监测等研究，为灾害后重建评估、地理空间变化分析等领域的计算机视觉应用提供数据支持。

LEVIR-CD+（变化检测）

数据集下载链接：http://i71i.com/de7p

简介

LEVIR-CD+ 是原始 LEVIR-CD 数据集的扩展版本，专为城市地区遥感影像变化检测任务设计，是评估变化检测（尤其是深度学习类）算法的新基准；包含 985 对超高分辨率（VHR，0.5m / 像素）的 Google 地球图像补丁，尺寸为 1024×1024 像素，相比原始版本的 637 张图像显著扩容；双颞图时间跨度达 5—14 年，聚焦建筑相关变化（含建筑增长与衰落），涵盖别墅住宅、高层公寓等多种建筑类型，由遥感图像解释专家采用二进制标签（1 表示变化，0 表示不变）标注，每个样本经双人校验确保高质量，完全注释的数据集共包含 31,333 个单独的建筑变化实例。

文件类型

包含 985 对 1024×1024 像素的 Google 地球遥感图像文件（推测为 PNG 等常见图像格式），以及对应的二进制标注文件，标注文件用 1 标记变化区域、0 标记不变区域，精准对应建筑相关变化信息。

适用方向

适用于城市地区变化检测算法的开发与评估，尤其适配基于深度学习的算法；可用于建筑增长与衰落监测、土地利用变化分析，为城市规划、城市扩张趋势研究等领域提供数据支持，也能助力变化检测模型的训练与性能优化。