1.遥感数据集，方便入门学习。 2.RSOD是一个开放的目标检测数据集，用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机，油箱，运动场和立交桥，以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 3.数据库的亮点是，各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言，数据集至少应该是千位数甚至上万，可能效果会比较少的数据集更好。 5.上传的是936张数据集，有图片和标签，全部一一对应。 6.可以对任意数据集进行扩充，如果需要定做，私信我，或者私信找我要扩充之后的数据集，付费咨询。 7.扩充增强方法可以采用数据模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化，或者基于深度学习SRGAN增强等方式。

提出了一种融合全局和局部深度特征（GLDFB）的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合，利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征，完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明，相比现有方法，所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。

ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、与GIS的整合、DEM及三维信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析，提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。ENVI软件可支持所有的UNIX、Mac OS X、Linux 系统，以及PC机的Microsoft Windows2000 Professional(需Pack 2)、Windows XP Professional、Windows Vista、Windows7 操作系统。ENVI可以快速、便捷、准确地从遥感图像中获得您所需的信息;它提供先进的、人性化的使用工具来方便用户读取、探测、准备、分析和共享图像中的信息;还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。

近期想用yolov5检测一下舰船数据，对HRSC2016数据集格式进行了修改，用了原数据集中的训练集和验证集，讲图片格式改成了jpg，从xml标签中提取了需要的内容改为了txt格式。并制作了两组yolov5格式数据，一组是按原3级标签划分，共31类；另一组按2级标签，共5类。

摄影测量相对定向VC程序，适合科研人员和大学生研究生开发影像处理软件和遥感技术等。

我是武汉大学遥感信息工程大二学生，找到的一篇英文原版论文。论述了深度学习在遥感领域的应用。觉得此文对遥感专业，且对深度学习感兴趣的同学有一定指导意义。

植被遥感上机课程-植被辐射传输模型,PROSAIL

RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，从谷歌地球收集的图像，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，1:700,1:1300,1:2600,1:5200，四个尺度各100张。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。

《ENVI遥感图像处理方法》系统、全面地介绍了ENVI 4.7软件功能及遥感图像处理流程和方法。全书共分17章，涵盖了ENVI软件概述、ENVI遥感图像处理基础、数据显示操作、遥感图像预处理、图像增强、图像分类、矢量处理、地图制图与三维可视化、正射校正、面向对象图像特征提取、地形分析、遥感动态监测、辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术、波段运算与波谱运算、雷达图像处理和ENVI二次开发等方面的内容。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握E。NVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。, 《ENVI遥感图像处理方法》不仅详细介绍了ENVI遥感图像处理功能，还融人了相关理论和方法，可作为ENVI软件用户的学习指南，对从事遥感应用研究的专业人员和测绘、遥感、地理信息系统、地理学等相关专业的科研、技术人员及高校师生也具有一定的参考价值。

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