RSOD Dataset 是用于遥感图像中物体检测的数据集，其包含飞机、操场、立交桥和油桶四类目标，数量分别为：446 张图 —— 4993 架飞机，189 张图 —— 191 个操场，176 张图 —— 180 座立交桥，165 张图 —— 1586 个油桶。 该数据集由武汉大学于 2015 年发布，相关论文有《Elliptic Fourier transformation-based histograms of oriented gradients for rotationally invariant object detection in remote-sensing images》和《Accurate Object Localization in Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks》。

LEVIR数据集由大量 800 × 600 像素和0.2m〜1.0m /像素的高分辨率Google Earth图像和超过22k的图像组成。LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征，例如城市，乡村，山区和海洋。数据集中未考虑冰川，沙漠和戈壁等极端陆地环境。数据集中有3种目标类型：飞机，轮船（包括近海轮船和向海轮船）和油罐。所有图像总共标记了11k个独立边界框，包括4,724架飞机，3,025艘船和3,279个油罐。每个图像的平均目标数量为0.5。

5个积分就行了

RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖，其中每个类别包含 400 张图像，分别基于 4 个不同的尺度进行采样。 该数据集中每张图像的像素大小为 400*400，场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性，这些图像来源于不同季节和天气变化，并以不同的比例进行采样。 RSSCN7 数据集由武汉大学的秦邹于 2015 年发布，相关论文有《Deep learning based feature selection for remotesensing scene classification》。

RSOD-Dataset

400张变电张遥感图像数据集，含标签

一共40万个实例，分为16个类别（相比 DOTA-v1.0 添加了集装箱起重机这个类别）。图像和 DOTA-v1.0完全相同，2806张。补全了许多在 DOTA-v1.0 中丢失的大约10像素以下的实例标注。

深度学习高光谱遥感图像数据集，光谱波段数为102，图像像素1096*1096

常见的高光谱数据集-Botswana、HoustonU、Idian_pines、KSC、Pavia、Salinas、Xiong'an、Xuzhou，包含光谱数据以及标注信息，伪色彩图和标注图像，格式均为.mat格式。由于文件超过上传限制，所以使用是百度云盘。

本资源时UCMerced_LandUse遥感图像数据集，共21类，每类100张。可用于土地资源分类。