卫星影像地物分类数据集SatelliteImageryLandCoverClassification-esterrotuatampubolon
数据来源：互联网公开数据
标签：遥感影像, 地物分类, 图像识别, 机器学习, 卫星数据, 土地利用, 数据挖掘, 遥感
数据概述：
该数据集包含来自Landsat卫星的影像数据，记录了不同地物类型的光谱特征，用于地物分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态影像数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但Landsat卫星数据具有全球覆盖能力。
数据维度：数据集包含36个特征维度（col0-col35），代表了卫星影像的多个光谱波段信息，以及一个“label”字段，表示地物类别标签。
数据格式：CSV格式，包含sat_train.csv和sat_test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于公开的遥感影像数据集，经过预处理后，提供了用于机器学习的结构化数据。
该数据集适合用于地物分类、图像识别和机器学习模型训练。
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：适用于遥感影像分析、土地利用变化监测等研究，例如地物类型识别、土地覆盖制图等。
行业应用：为农业、环境监测、城市规划等行业提供数据支持，例如农作物分类、森林资源评估、城市扩张分析等。
决策支持：支持政府部门和相关机构进行土地管理、环境保护等决策，例如土地规划、灾害评估等。
教育和培训：作为遥感影像分析、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员学习和实践地物分类方法。
此数据集特别适合用于探索不同地物类型的光谱特征，构建地物分类模型，从而实现对地物的自动识别和分析。
