数据集概述
本数据集用于从卫星图像中检测火山热异常，包含200张来自ESA Sentinel-2 MSI和NASA&USGS Landsat 8 OLI传感器的图像，使用近红外（NIR）和短波红外（SWIR）波段。数据集分为“有活动”（Class1，含熔岩流、活跃喷口）和“无活动”（Class0，含休眠火山、云雪覆盖场景）两类，每类各100张图像，用于基于SqueezeNet模型的迁移学习训练。
文件详解
- 文件名称：SqueezeNet_Dataset_TransferLearning.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含200张卫星图像，分为“有活动”（Class1）和“无活动”（Class0）两类，每类100张；图像来自Sentinel-2和Landsat 8传感器，覆盖NIR和SWIR波段，无训练/测试、数据/标签、原始/处理数据的拆分结构。
适用场景
- 火山热异常检测模型训练: 用于基于卷积神经网络（CNN）的火山热活动自动识别算法开发与迁移学习训练。
- 卫星遥感火山监测研究: 分析Sentinel-2和Landsat 8传感器在火山活动监测中的适用性与波段选择效果。
- 火山活动分类研究: 对比“有活动”与“无活动”火山场景的图像特征差异，优化分类模型性能。
- 遥感图像处理技术验证: 验证迁移学习方法在火山遥感图像分析任务中的应用效果。
