数据集概述
本数据集是2024年JCURA项目“Mountains of Confusion: Evaluating Image Enhancement to Improve AI Landscape Classification”的图像测试集与土地覆盖掩码，包含24张测试图像及对应人工标注掩码，用于评估PyLC工具的景观分类效果。
文件详解
- 测试图像文件：共24个，格式包括.jpg、.tiff、.tif、.jpeg，命名规则为“Researcher_ImageIdentifier_Time”（Time表示历史或重复拍摄），示例：TaggartFlu_MtBaldy2H.jpg、Jean_34H.tif
- 土地覆盖掩码文件：共24个，格式为.png，命名规则与对应图像一致，示例：Jean_34R.png、Fortin_NID1953_3-500R.png
适用场景
- AI景观分类模型评估：测试图像增强对PyLC工具分类精度的影响
- 土地覆盖变化研究：通过历史与重复图像分析景观动态
- 计算机视觉应用：用于训练或验证遥感图像土地覆盖标注模型
- 地理区域景观特征分析：基于多来源图像探究不同区域的景观差异
