江西九江地区洪涝无人机高分辨率影像数据集
文献类型：期刊论文
| 作者 | 李雪林1,2; 岳焕印1,2; 戴琪1,2; 郝丽娜1,2; 贺洪波1,2; 杜冰1,2; 肖祥1,2 |
| 刊名 | 中国科学数据(中英文网络版)
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| 出版日期 | 2026-03-18 |
| 卷号 | N/A期号:0页码:1-12 |
| 关键词 | 无人机 洪涝灾害 样本标注 数据集 遥感监测 深度学习 |
| ISSN号 | 2096-2223 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 洪涝灾害严重威胁社会经济发展与人民生命财产安全，精准获取灾情是应对的关键。传统卫星遥感受限于空间分辨率与重访周期，难以捕捉洪涝动态细节。无人机凭借高机动性、高分辨率与灵活部署优势，可快速深入灾区获取精细影像，弥补传统手段的不足。然而，现有用于洪涝研究的无人机影像数据集普遍存在样本稀缺、场景单一的问题。本研究针对江西九江2022年典型洪涝灾害事件，开展无人机实地航拍作业，采集该次洪涝灾害发生时的高分辨率影像数据412张，经过严格的数据处理流程，得到12080个分辨率为512×512像素的可供训练的深度学习样本，覆盖水体、建筑、道路、被淹没的建筑、被淹没的道路和背景6种地物类别。为评估数据集质量，本研究对多个主流语义分割模型进行了测试。实验结果充分验证了本数据集的可靠性，及其在评估复杂场景分割算法方面的挑战性。本数据集可为当地灾害管理部门科学决策提供数据支持，对提升相关地区洪涝灾害防治能力具有重要价值。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/221125]  |
| 专题 | 资源与环境信息系统国家重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 岳焕印 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院地理科学与资源研究所; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李雪林,岳焕印,戴琪,等. 江西九江地区洪涝无人机高分辨率影像数据集[J]. 中国科学数据(中英文网络版),2026,N/A(0):1-12. |
| APA | 李雪林.,岳焕印.,戴琪.,郝丽娜.,贺洪波.,...&肖祥.(2026).江西九江地区洪涝无人机高分辨率影像数据集.中国科学数据(中英文网络版),N/A(0),1-12. |
| MLA | 李雪林,et al."江西九江地区洪涝无人机高分辨率影像数据集".中国科学数据(中英文网络版) N/A.0(2026):1-12. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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