WHU-OHS 大规模高光谱图像分类基准数据集 中国 40 + 地区卫星影像 支持 ECCV 论文研究 / 模型训练
一、数据集核心信息
WHU-OHS 是武汉大学 2022 年发布的大规模高光谱图像分类基准数据集,相关论文为《WHU-OHS : A benchmark dataset for large-scale Hyperspectral Image classification》,已被北京理工大学用于 2024 年 ECCV 收录论文《Dual-stage Hyperspectral Image Classification Model with Spectral Supertoken》的研究,权威性与实用性兼具。
二、数据覆盖范围
地域覆盖:中国 40 + 不同经纬度区域(80°E-130°E,20°N-50°N),含农田、戈壁、林地、城市建成区等 20 + 土地利用类型
影像规格:42 张 OHS 卫星图像,空间分辨率 10 米,幅宽 60 公里,32 个光谱通道(可见光 - 近红外),平均光谱分辨率 15 纳米
数据划分:裁剪为 512×512 像素子图像(步长 32),训练集 4822 张、验证集 513 张、测试集 2460 张,满足大规模模型训练需求
三、可用途径
学术研究:高光谱图像分类、遥感影像处理、深度学习模型训练等论文课题支撑
工程应用:土地利用分类、环境监测、城市规划、农业资源调查等场景建模
竞赛 / 项目:算法验证、基准测试、科研项目数据支撑(适配 ECCV 等顶会研究场景)
四、核心优势
大规模:覆盖中国多地域、多地貌,数据量充足,适配大模型训练
高精度:光谱 + 空间分辨率双优,细节信息丰富
权威性:高校发布 + 顶会论文验证,数据质量有保障
WHU-OHS 大规模光谱图像分类的基准数据集.zip
(950.41 KB, 需要: RMB 10 元)


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