康奈尔大学 发布 AllClear 数据集, 应用在 卫星图像处理、云去除 领域

康奈尔大学 本次发布的数据集 AllClear, AllClear数据集由康奈尔大学和哥伦比亚大学的研究人员创建，旨在解决卫星图像云去除领域中缺乏全面基准和多样化训练数据的问题。该数据集包含23,742个全球分布的感兴趣区域，总计435万张图像，涵盖了2022年从Sentinel-2、Landsat 8/9和Sentinel-1卫星获取的多光谱和合成孔径雷达图像。数据集的创建过程包括选择ROIs、数据准备和预处理，以及云和阴影掩码的计算。AllClear数据集的应用领域广泛，包括环境监测、灾害响应和城市规划等，旨在通过提供高质量的云去除数据来提升卫星图像的实用性和准确性。

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