卫星图像分类数据集SatelliteImageClassificationDataset-syllasgiorgos
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 卫星图像, 遥感, 分类, 机器学习, 地理信息, 数据集, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自卫星图像的数据，记录了不同地物类别的图像特征，用于图像分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间信息，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，可能涵盖多个地区或全球范围。
数据维度：数据集包含多个特征维度，具体维度数量为36，每个样本都由这36个数值构成，并对应一个类别标签。
数据格式：CSV格式，文件名为sat.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的统计学习数据集，已进行数据预处理。
该数据集适合用于图像分类、模式识别和机器学习模型的训练与评估。
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、地物分类、图像识别等领域的学术研究。
行业应用：可用于环境监测、土地利用分析、灾害评估等行业应用。
决策支持：支持地理信息系统（GIS）和遥感领域的决策制定。
教育和培训：作为机器学习和图像处理课程的实训数据。
此数据集特别适合用于探索图像特征与地物类别之间的关系，帮助用户构建和优化图像分类模型。
