该卫星影像数据集包含高分系列、北京系列等高分辨率卫星拍摄的亚米级（0.3-0.8米）数字正射影像，覆盖山地、丘陵等多样地貌。数据集含28,371张512x512尺寸的RGB影像，标注类别包括铁路、公路、土路、桥梁4类。预处理时需将RGB标签转为单通道，并通过添加彩色表解决标签可视化问题。最终整理为可直接用于模型训练的train/val结构，包含匹配的影像和标签文件。该数据集适用于遥感图像分割任务，

Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。

该数据集为2020年华为举办的昇腾杯其中一个赛道，依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及一级大类8种

细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求， 结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、 “三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则， 设计地物要素分类体系，共涉及一级大类8种，数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。

本文介绍了一个全能型图像分割算法模型库，旨在解决传统方法中的三大痛点：代码质量不稳定、学习成本高、效率低下。该模型库集成FPN、PSPNet、Unet、DeepLabV3等主流算法，提供统一接口设计，支持从训练到预测的一站式解决方案。通过模块化设计和工业级代码质量，用户仅需一行代码即可切换不同模型，大幅降低开发门槛。示例展示了模型创建和预测流程，框架结构清晰，便于二次开发。该工具适用于图像分割领域

遥感影像局部裁剪方法：针对大范围遥感影像中只需提取局部区域的需求，提出了一种基于矢量边界的裁剪方法。该方法利用GDAL库的Warp函数，通过输入影像和矢量边界文件，实现精准的局部裁剪。核心代码仅需5行，主要参数包括输出路径、输入影像、矢量边界路径及裁剪模式。该方法操作简便，能有效减少数据处理量，提高工作效率。如图例所示，该方法可准确提取目标区域影像，去除无关区域，适用于县、村镇等小范围要素提取场景

遥感影像变化检测中，边界提取是确保多时相影像对齐的关键步骤。传统方法通过影像四角坐标生成矢量面，但会包含无效数据区域（NaN值）。本文提出使用rasterio的read_masks函数识别有效数据区（非NaN值标记为255），结合shapes函数生成精确的多边形边界（如图示）。该方法避免了无效区域的干扰，能准确提取实际影像覆盖范围，为后续变化检测提供可靠数据基础。

遥感影像通常以单波段文件存储，但在解译任务中需要将多波段合并为一个文件（如RGB真彩色）。解决方案是依次读取各波段数据，并按指定顺序写入同一文件。通过Python的rasterio库实现，核心代码为：dst.write(data, i)。合并后影像效果明显改善，单波段灰度图变为彩色合成图像。该技术可广泛应用于遥感数据处理与分析领域。如需代码详情或技术交流，可通过文末联系方式获取。

该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像，即770张滑坡图像（红点）和2003张非滑坡图像，都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的，影像分辨率0.8米。对于滑坡实例，我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。

该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像，即770张滑坡图像（红点）和2003张非滑坡图像，都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的，影像分辨率0.8米。对于滑坡实例，我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。