数据集概述
该数据集包含用于海岸卫星影像四分类（水体、白浪、沉积物、其他）的Res-UNet模型，支持Sentinel-2和Landsat-7/8的七波段（RGB+NIR+SWIR+NDWI+MNDWI）影像分割，由Segmentation Gym工具训练生成。
文件详解
- 模型相关文件（每个模型包含5类文件）：
- .json配置文件：记录模型创建、数据使用及预测的配置指令
- .h5权重文件：存储训练后的模型参数权重，可用于影像分割预测
- _modelcard.json模型卡片：描述模型起源、训练选择及数据集的元数据文件
- _model_history.npz训练历史文件：包含训练和验证损失、指标的numpy数组
- .png训练可视化图：展示训练过程中损失和平均交并比（IoU）的变化曲线
- 辅助文件：
- BEST_MODEL.txt：记录验证损失和平均IoU最优的模型名称
数据来源
Zenodo（数据集DOI：10.5281/zenodo.7344571）
适用场景
- 海岸带遥感影像自动化分割与分类研究
- 海岸环境动态变化监测（如沉积物迁移、白浪分布分析）
- 多源卫星影像（Sentinel-2、Landsat）语义分割模型性能对比
- 遥感人工智能模型在海洋环境领域的应用开发
