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2021年第12期
2019年第02期
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无人机影像融合深度学习开展茨榆坨村乡村院落土地利用分类实验数据集


许耀天1,2李京忠3任婉侠1徐月萍1,2李宏庆1,4薛冰*1
1 中国科学院沈阳应用生态研究所,沈阳1100162 中国科学院大学,北京1000493 许昌学院城市与环境学院,许昌4610004 柏林工业大学循环经济与回收技术系,柏林10623

DOI:10.3974/geodb.2024.06.10.V1

出版时间:2024年6月

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关键词:

自然村落,院落结构,无人机影像,茨榆坨村,深度学习

摘要:

构建自然村落家庭院落结构数据对于精细化识别乡村空间结构和促进乡村全面振兴具有关键性作用。作者以辽宁省沈阳市茨榆坨村为实验区,运用2022年9月无人机实地航拍数据,基于QGIS与Geoscene Pro平台,运用深度学习与人工目视解译方法,得到无人机影像融合深度学习开展茨榆坨村乡村院落土地利用分类实验数据集。该数据集内容包括:(1)无人机影像深度学习产生的院落分布数据,包括居住院落、产业和集体用地院落和废弃院落;(2)建筑物分布数据,包括农户用建筑物、产业和集体用建筑物和废弃建筑物;(3)居民生活区道路、农田矢量数据;(4)典型院落结构分类图。数据集存储为.shp与.tif格式,由65个数据文件组成,数据量为8.97 MB(压缩为1个文件,6.84 MB)。该数据集的数据论文将发表在《全球变化数据学报》2024年。

基金项目:

中国科学院(XDA28060302,XDA28090300);国家自然科学基金(41971166)

数据引用方式:

许耀天, 李京忠, 任婉侠, 徐月萍, 李宏庆, 薛冰*. 无人机影像融合深度学习开展茨榆坨村乡村院落土地利用分类实验数据集[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2024. https://doi.org/10.3974/geodb.2024.06.10.V1.

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