遥感图像多标签场景分类数据集_Remote_Sensing_Image_Multi_label_Scene_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：遥感图像, 多标签分类, 场景识别, 图像识别, 深度学习, 计算机视觉, 数据集, 图像标注
数据概述：
该数据集包含来自公开遥感影像的数据，记录了多种地物场景的多标签信息，适用于遥感图像的场景分类研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态遥感影像数据集。
地理范围：数据覆盖范围广泛，包含多种地物类型，如机场、裸地、棒球场、海滩、桥梁等。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg格式）以及对应的多标签信息，CSV文件（multilabel_.csv）中记录了每个图像的“IMAGE\LABEL”以及17个不同地物类别的标签（0或1表示是否包含该地物）。
数据格式：数据提供JPG图像和CSV格式的标注文件，方便进行图像处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的遥感影像数据集，已进行标注，可直接用于多标签分类任务。
该数据集适合用于遥感图像分析和计算机视觉研究，特别是在多标签场景分类、图像识别等领域。
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：适用于遥感影像场景分类、地物识别等相关领域的学术研究，如多标签图像分类算法研究、深度学习模型在遥感领域的应用等。
行业应用：可以为地理信息系统（GIS）、环境监测、城市规划、农业普查等行业提供数据支持，特别是在地物要素提取、土地利用分类等方面。
决策支持：支持城市规划、环境保护等领域的决策制定，提供数据支持和分析依据。
教育和培训：作为计算机视觉、遥感图像处理、深度学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解遥感图像分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同地物场景的复杂组合关系，帮助用户构建多标签分类模型，提升遥感图像的场景理解能力。
