CAS Landslide Dataset是中国科学院山地灾害与环境研究所和成都理工大学等联合构建的一个大规模滑多传感器滑坡数据集。该数据集包含了20,865张图像，融合了来自9个地区的卫星和无人机数据。数据集的创建采用了严格的质量评估方法，确保了数据的可靠性和适用性，并通过实验验证了其有效性。数据集内容丰富多样，包括不同地形、气候条件和植被覆盖水平的场景。在数据采集方面，主要使用了Google Earth Engine平台提供的公开数据集和合作方提供的无人机图像。标签制作则通过QGIS和LabelMe软件完成，并经过专家输入和严格的质量控制。最终，数据集以512×512像素的TIFF格式呈现，包括图像、标签和掩膜三个子集。该数据集可作为构建滑坡识别模型的基准，并推动深度学习技术的发展。
详情请参见五号雷达：https://www.5radar.com/result?key=CAS+Landslide+Dataset
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