مجموعة بيانات الكشف عن تغييرات الاستشعار عن بعد

تجزئة القناع

مجموعة بيانات الكشف عن تغييرات الاستشعار عن بعد

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات الكشف عن تغييرات الاستشعار عن بعد

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 230.1k

الشرح: نعم

X

الوصف: تعد "مجموعة بيانات اكتشاف تغييرات الاستشعار عن بعد" مصدرًا محوريًا لمجال الاستشعار عن بعد، حيث تعرض صورًا تم جمعها عبر الإنترنت بدقة موحدة تبلغ 1024 × 1024 بكسل. تم شرح مجموعة البيانات هذه خصيصًا لتجزئة القناع، والتمييز بين تسميات بناء المرحلة الأمامية والمرحلة الخلفية، لتسهيل اكتشاف التغيرات في المناظر الطبيعية الحضرية والريفية.

مجموعة بيانات تجزئة كائنات الاستشعار عن بعد

تجزئة المثيل، التجزئة الدلالية

مجموعة بيانات تجزئة كائنات الاستشعار عن بعد

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة كائنات الاستشعار عن بعد

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 210.2k

الشرح: نعم

X

الوصف: تعد "مجموعة بيانات تجزئة كائنات الاستشعار عن بعد" أحد الأصول الرئيسية لمجال الاستشعار عن بعد، حيث تجمع الصور من مجموعة بيانات DOTA المفتوحة ومصادر الإنترنت الإضافية. مع دقة تتراوح من 451 × 839 إلى 6573 × 3727 بكسل للصور القياسية وما يصل إلى 25574 × 15342 بكسل للصور الكبيرة غير المقطوعة، تتضمن مجموعة البيانات هذه فئات متنوعة مثل الملاعب والمركبات والملاعب الرياضية، وكلها مشروحة على سبيل المثال والتجزئة الدلالية.

مجموعة بيانات تجزئة مشاهد الاستشعار عن بعد

التجزئة الدلالي

مجموعة بيانات تجزئة مشاهد الاستشعار عن بعد

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة مشاهد الاستشعار عن بعد

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 100

الشرح: نعم

X

الوصف: "مجموعة بيانات تجزئة مشاهد الاستشعار عن بعد" هي مجموعة متخصصة في مجال الاستشعار عن بعد، تتألف من صور أقمار صناعية عالية الدقة مصدرها الإنترنت، بأبعاد تتراوح من 10752 × 10240 إلى 12470 × 13650 بكسل. تم تصميم مجموعة البيانات هذه للتجزئة الدلالية، مع التعليقات التوضيحية التي تغطي العديد من الميزات الطبيعية والتي من صنع الإنسان مثل المباني والغابات والمسطحات المائية والطرق والأراضي الزراعية.

مجموعة بيانات تجزئة مكونات القمر الصناعي

التجزئة الدلالية، المضلع

مجموعة بيانات تجزئة مكونات القمر الصناعي

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة مكونات القمر الصناعي

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 22.9k

الشرح: نعم

X

الوصف: تلبي "مجموعة بيانات تجزئة مكونات الأقمار الصناعية" قطاع التصنيع، لا سيما في مجال الطيران وإنتاج الأقمار الصناعية، وتتميز بصور تم جمعها عبر الإنترنت بدقة تتراوح من 960 × 720 إلى 1537 × 1018 بكسل. تهدف مجموعة البيانات هذه إلى التجزئة الدلالية والشروح المضلعة، والتي تغطي مجموعة واسعة من مكونات الأقمار الصناعية مثل الألواح الشراعية والهوائيات والفوهات والمزيد، لدعم عمليات التصنيع والتجميع الدقيقة.

مجموعة بيانات تجزئة السفن الفضائية

التجزئة الدلالي

مجموعة بيانات تجزئة السفن الفضائية

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة السفن الفضائية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 100

الشرح: نعم

X

الوصف: "مجموعة بيانات تجزئة السفن الفضائية" هي مجموعة متخصصة لتطبيقات الاستشعار عن بعد، مستمدة من صور الأقمار الصناعية عالية الدقة بأبعاد تتراوح من 14,722 × 20,949 إلى 38,133 × 14,604 بكسل. تركز مجموعة البيانات هذه على التجزئة الدلالية، وتتضمن شروحًا للسفن بما في ذلك معلومات نظام التعرف الآلي (AIS) وملاحظات أيقونات الأقمار الصناعية، مما يسهل المراقبة والتحليل البحري التفصيلي.

مجموعة بيانات الصندوق المحيط بالمركبة الفضائية

الصندوق المحيط

مجموعة بيانات الصندوق المحيط بالمركبة الفضائية

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات الصندوق المحيط بالمركبة الفضائية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 5k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات الصندوق المحيط بالمركبة الفضائية" لتطبيقات الترفيه المرئي والقيادة الذاتية، وتتكون من صور الأقمار الصناعية بدقة بكسل تتجاوز 5000 × 6000. ولأغراض التعليقات التوضيحية، يتم تقسيم هذه الصور عالية الدقة إلى أحجام موحدة. تتخصص مجموعة البيانات هذه في استخدام المربعات المحيطة لتحديد معالم السيارة ضمن صور الأشعة تحت الحمراء، مع التركيز فقط على الفئة الواسعة من "CAR" للتعليق التوضيحي.

مجموعة بيانات التصوير الجوي للأشياء المتعددة باستخدام الطائرات بدون طيار

الصندوق المحيط

مجموعة بيانات التصوير الجوي للأشياء المتعددة باستخدام الطائرات بدون طيار

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات متعددة الكائنات للتصوير الجوي بدون طيار

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 28k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات الكائنات المتعددة للتصوير الجوي بدون طيار" لتطبيقات النقل الذكية، وتضم مجموعة من صور التصوير الجوي للطائرات بدون طيار (المركبات الجوية بدون طيار) المجمعة عبر الإنترنت بدقة 1920 × 1080 بكسل. تغطي مجموعة البيانات هذه في الغالب المشاهد واسعة النطاق مثل مواقف السيارات والطرق السريعة، حيث تحتوي كل صورة على أكثر من 200 مركبة. يتم شرح كل كائن في هذه الصور بدقة باستخدام مربع محيط يتماشى مع اتجاه الكائن، مما يضمن الكشف الدقيق عن السيارة وتتبعها.