洪涝灾害卫星影像多模态分类数据集_Flood_Satellite_Imagery_Multi_modal_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：洪涝灾害，卫星遥感，多模态数据，图像分类，深度学习，Sentinel-1，Sentinel-2，SAR，CNN模型
数据概述：
该数据集包含来自Sen12Flood项目的卫星影像数据，用于洪涝灾害的多模态分类研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间集中在2018年至2019年。
地理范围：数据覆盖全球范围，具体区域信息可从“location_id”和“tile_number”字段推断。
数据维度：数据集包括S1 (Sentinel-1 SAR数据)和S2 (Sentinel-2光学数据)两种类型的卫星影像数据。每个样本都包含几何信息（“geometry”字段，表示影像的地理位置）、分类标签（“label”字段，指示洪涝状态，0或1）、日期（“date”字段）、瓦片编号（“tile_number”字段）、样本ID（“id”字段）、位置ID（“location_id”字段）以及图像目录（“image_dir”字段）。此外，还提供了三个预训练的卷积神经网络（CNN）模型，分别是RGB_CNN.h5、S2_CNN.h5和SAR_CNN.h5，可能用于特征提取或分类任务。
数据格式：主要数据格式为CSV，包含s1_data.csv和s2_data.csv两个文件，用于存储S1和S2影像的标签信息和元数据。此外，还有.h5格式的预训练CNN模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于遥感影像分析、洪涝灾害监测与评估、多模态数据融合等领域的学术研究。
行业应用：可为应急管理部门、保险公司等提供数据支持，用于灾害预警、风险评估和损失预测。
决策支持：支持政府部门制定防灾减灾策略，优化资源配置。
教育和培训：作为遥感、地理信息系统（GIS）和深度学习等相关课程的实践素材，帮助学生理解卫星遥感影像的应用。
此数据集特别适合用于探索不同卫星影像数据在洪涝灾害识别中的表现，以及利用深度学习模型进行多模态数据融合，从而提升洪涝灾害监测的精度和效率。
