数据集概述
本数据集包含基于海岸单波段NDWI影像训练的Res-UNet模型，用于对Sentinel-2和Landsat-7/8卫星影像进行水、白水、沉积物及其他四类语义分割，模型由Segmentation Gym工具构建，附完整训练配置与元数据。
文件详解
该数据集包含多组模型相关文件，每组模型对应五个核心文件及一个最优模型标识文件：
- 模型核心文件（每组模型5个）：
- .json配置文件：记录模型构建、训练数据及预测参数的配置信息
- .h5权重文件：存储训练后的模型参数权重，用于影像分割推理
- _modelcard.json模型卡文件：包含模型起源、训练选择及数据集关联的元数据
- _model_history.npz训练历史文件：存储训练与验证损失、指标的numpy数组
- .png训练可视化文件：展示训练/验证损失及平均IoU变化的折线图
- 辅助文件：
- BEST_MODEL.txt：记录验证损失和平均IoU最优的模型权重文件名
适用场景
- 海岸带遥感监测：自动化提取海岸水域、沉积物分布及白水区域
- 卫星影像分析：支持Sentinel-2与Landsat系列卫星NDWI影像的语义分割
- 海洋环境研究：量化海岸带水体类型分布及动态变化
- 遥感AI模型开发：作为预训练模型或基准模型，优化海岸分割任务性能
- 地理信息系统应用：为海岸带管理提供高精度的地表覆盖分类数据
