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雷达卡
RICE数据集全称为Remote sensing Image Cloud rEmoving，是专为解决遥感图像中云朵遮挡问题打造的专业数据集，核心用途是为遥感图像去云算法的研发、训练与效果评估提供标准化的数据支撑。无论是传统图像处理算法，还是深度学习模型（如CNN、Transformerbased去云网络），均可通过该数据集验证去云精度与图像保真度，助力提升遥感图像在农业、国土、气象等领域的实际应用价值。
数据集核心定位与全称解析
RICE的命名直接指向其核心功能——Remote sensing Image Cloud rEmoving（遥感图像去云），聚焦遥感领域的关键痛点：云层遮挡会导致遥感图像中地表信息丢失，影响后续地物识别、环境监测等任务的准确性。该数据集通过提供“有云无云”的图像对照或“有云云标注无云”的完整数据链，为算法提供明确的学习目标与评估依据，填补了遥感去云领域标准化数据集的细分需求。
数据集双模块（RICE1/RICE2）详细规格
RICE数据集分为两个独立模块（RICE1、RICE2），两者在数据结构与应用场景上各有侧重，可满足不同去云算法的训练需求。
1. RICE1模块：“有云无云”配对数据集
数据规模：涵盖500组“有云图像无云图像”配对数据，每组图像尺寸统一为512×512像素。该尺寸既能承载足够的地表细节信息（如农田地块、城市建筑轮廓），又不会因图像过大增加算法训练的计算成本，适配中小规模模型的快速迭代。
数据特点：每组配对图像来自同一遥感区域、同一拍摄时段，仅存在“有无云朵遮挡”的差异，确保算法学习的核心目标聚焦于“去除云朵”而非“适应不同场景变化”。无云图像可直接作为去云效果的基准，便于直观对比算法去云后的图像清晰度与信息完整性。
2. RICE2模块：“有云云mask无云”完整数据链
数据规模：包含450组图像集合，每组集合由3张512×512像素的图像组成，形成“有云图像+云mask图+无云参考图”的完整数据结构。
各图像功能：
有云图像：包含真实云朵遮挡的遥感图像，模拟实际应用中获取的受干扰数据；
云mask图：精准标注云朵区域的边界与范围（通常以二值化形式呈现，云朵区域为1、非云朵区域为0），为算法定位遮挡区域提供明确参考，尤其适配“先检测云朵再去除”的两阶段去云模型；
无云参考图：与有云图像对应的无遮挡原图，作为模型去云效果的量化评估基准（如通过PSNR、SSIM等指标计算去云后图像与参考图的相似度）。
数据集设计价值与适配场景
1. 适配多类型去云算法研发
针对无监督/半监督去云算法：RICE1的“有云无云”配对数据可用于无监督对比学习，帮助模型自主学习云朵与地表的特征差异；
针对监督去云算法：RICE2的云mask图为监督训练提供精准标签，适合开发“端到端”去云模型，提升遮挡区域的修复精度。
2. 贴合多领域遥感应用需求
该数据集的图像场景覆盖农业耕地、城市建成区、山地林地、水域等多种地理区域，适配不同GEO场景下的去云需求：
农业遥感：去除云层遮挡后，可清晰识别作物长势、估算种植面积；
国土空间规划：准确提取土地利用类型（如耕地、建设用地），支撑规划决策；
气象灾害评估：灾害发生后（如洪涝、干旱），快速去除云层干扰，精准判断灾害影响范围。
3. 降低算法开发门槛
数据集无需额外进行“有云无云”图像配对或云区域标注，开发者可直接使用预处理后的标准化数据开展实验，减少数据准备阶段的时间成本，专注于算法模型的优化。
数据集使用建议
1. 数据使用技巧
训练时可结合数据增强（如随机裁剪、水平翻转、亮度微调），模拟不同光照条件下的遥感图像，提升模型的泛化能力；
评估去云效果时，建议同时采用主观视觉对比（如地表细节完整性）与客观指标（PSNR、SSIM、SAM光谱角匹配度），确保评估结果全面可靠。
若针对特定地理区域（如高纬度多云地区、热带多雨地区）优化去云算法，可对RICE数据集中对应场景的图像进行针对性训练，或结合该区域的气象数据（如云层厚度、降水概率）构建更贴合实际的去云模型。
京公网安备 11010802022788号
