数据集概述
本数据集包含基于Residual-UNet架构的二分类（水体/非水体）分割模型，模型以NOAA飓风及热带风暴后的应急响应RGB高分辨率图像为训练数据，可处理512×512×3像素输入并输出对应分割结果。
文件详解
- 文件名称: watermask_noaa_1024_768_v1.json（配置文件）、watermask_noaa_1024_768_v1.h5（权重文件）、watermask_noaa_1024_768_v1_model_history.npz（训练历史文件）、watermask_noaa_1024_768_v1_trainhist_24.png（训练损失与IoU图）、watermask_noaa_1024_768_v1.zip（Tensorflow保存模型）、watermask_noaa_1024_768_v1_modelcard.json（模型卡片）、BEST_MODEL.txt（最优模型记录）、classes.txt（类别说明）
- 文件格式: .json、.h5、.npz、.png、.zip、.txt
- 字段示例（配置文件）: TARGET_SIZE（目标尺寸）、MODEL（模型类型）、NCLASSES（类别数）、BATCH_SIZE（批次大小）等
数据来源
Zenodo（DOI:10.5281/zenodo.7268082）、US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)
适用场景
- 自然灾害应急响应: 快速识别灾后水体区域，支持救援路径规划
- 遥感图像处理: 自动化提取高分辨率航空图像中的水体信息
- 环境监测: 分析飓风等灾害对水体分布的影响
- 机器学习模型应用: 为遥感图像分割任务提供预训练模型及训练框架参考
