卫星图像多标签分类数据集SatelliteImageryMulti-labelClassificationDataset-henryimembom
数据来源：互联网公开数据
标签：卫星图像, 多标签分类, 遥感, 图像识别, 地物分类, 深度学习, 计算机视觉, 环境监测
数据概述：
该数据集包含来自Planet卫星的图像数据，记录了地球表面不同地物的卫星图像及其对应的多标签标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但卫星图像采集时间通常为数据集创建之前的几年内。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但可推测为全球范围内的地表图像。
数据维度：
image_name：图像文件名，用于唯一标识每张卫星图像。
tags：与图像相关的地物标签，多个标签之间用空格分隔，代表图像中包含的不同地物类型。
数据格式：CSV格式，包含sample_submission_v2.csv、test_v2_file_mapping.csv和train_v2.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。文件提供了图像名称与其对应的标签信息。
来源信息：数据来源于Planet卫星图像，已进行初步的预处理和标注，用于多标签分类任务。
该数据集适合用于遥感图像识别、地物分类、环境监测和数据建模等领域。
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：适用于遥感图像分析、多标签图像分类、地物识别等领域的学术研究，例如土地覆盖分类、环境变化监测等。
行业应用：可以为环境监测、农业普查、城市规划等行业提供数据支持，特别是在土地利用分析、灾害预警、资源管理等方面。
决策支持：支持环境部门、规划部门等进行土地管理、资源评估和灾害应对的决策。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、遥感图像处理等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解多标签分类问题。
此数据集特别适合用于探索不同地物类型的图像特征，建立多标签分类模型，实现对卫星图像的自动标注和分析，从而提升地物识别的准确性和效率。
