航空场景分类性能评价数据集

航空场景分类性能评价数据集

数据说明：

数据集有30个不同的场景类，每个类大约有200到400个大小为600×600的样本。

该数据集是一种新的大规模航空影像数据集，它是从Google Earth图像中采集样本图像。请注意，虽然谷歌地球图像是使用原始光学航拍图像的RGB渲染图进行后处理的，但事实证明，即使在像素级土地利用方面，谷歌地球图像与真正的光学航拍图像之间也没有显著差异。/覆盖映射。因此，谷歌地球的图像也可以作为航空图像用于评估场景分类算法。

新的数据集由以下30种空中场景类型组成:机场、裸地、棒球场、海滩，桥梁，中心，教堂，商业，密集住宅，沙漠，农田，森林，工业，草地，中等住宅，山，公园，停车场，游乐场，池塘，港口，火车站，度假村，河流，学校，稀疏住宅，广场，体育场，储罐和高架桥。所有的图像都是由遥感影像判读领域的专家标注的，每个类别的部分样本如图1所示。该数据集总共有30个不同的场景类，每个类大约有200到400个大小为600×600的样本。

AID中的图像实际上是多源的，因为Google Earth的图像来自不同的远程成像传感器。这给场景分类带来了比UC-Merced数据集等单一源图像更大的挑战。此外，AID中每个类别的所有样本图像都是从全球不同国家和地区精挑细选而来，主要分布在我国、美国、英国、法国、ltaly、日本、德国等国，它们是在不同的时间、不同的成像条件下提取的，增加了类内数据的多样性。 图1显示了每个类的一些样本。