都灵理工大学 发布 CaBuAr 数据集, 应用在 森林火灾分析、遥感技术 领域

都灵理工大学 本次发布的数据集 CaBuAr, CaBuAr数据集是由都灵理工大学的研究人员创建，专注于加利福尼亚森林火灾的烧毁区域划定问题。该数据集包含2015年以来的340次森林火灾的预火和后火Sentinel-2 L2A卫星图像，图像分辨率为20米每像素，覆盖面积约450,000平方公里。数据集的创建过程涉及从加州林业和消防部门获取公共矢量数据，并将其转换为栅格图像。CaBuAr数据集的应用领域包括灾害管理、恢复规划和深度学习模型的开发，旨在通过自动化识别烧毁区域来减轻森林火灾的后果。

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