awesome-remote-sensing-change-detection

一站式找齐遥感变化检测数据集和方法

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署数据集 🍴 复刻 410 🐛 待处理 2 👀 关注 48

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 2368

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费资源列表，无付费内容

项目预览

awesome-remote-sensing-change-detection 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集

开发团队wenhwu

GitHubhttps://github.com/wenhwu/awesome-remote-sensing-change-detection

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费资源列表，无付费内容

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

技术栈/模型awesome,change-detection,dataset,deep-learning,remote-sensing

GitHub 星标★ 2368

上线时间2018-11-03 00:00:00

代码更新2026-09-09

仓库体积1.1 MB

本站数据更新2026-11-03

维护状态维护中

收录时间2026-09-10

浏览次数12

项目介绍

这是一个遥感变化检测领域的精选资源列表，汇总了该方向的数据集、工具、方法、综述论文和竞赛。它解决了遥感变化检测研究者和工程师难以系统获取和筛选分散资源的问题，通过分类整理，帮助用户快速找到所需的数据集（如OSCD、LEVIR-CD等）、主流深度学习方法和相关工具。项目持续更新，覆盖从经典方法到最新进展，为入门者和从业者提供了便捷的导航。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-10 · 当前星标 ★ 2368

技术标签

awesome dataset deep-learning remote-sensing

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 及外链的网络环境
本地安装 Git（用于克隆仓库）
可打开 Markdown 文件的浏览器或编辑器

安装与启动步骤

1克隆资源仓库

把整个资源清单仓库下载到本地，便于离线查阅与全文检索。
```
git clone https://github.com/wenhwu/awesome-remote-sensing-change-detection.git
```
2打开 README

进入仓库目录并查看根目录 README.md，先浏览 Contents 目录了解结构。
```
cd awesome-remote-sensing-change-detection
cat README.md
```
3筛选数据集

在 Datasets 章节按 Year、Task（SCD/BCD/DDA/BDA）、Target 等列查找所需数据集。
4查找方法与工具

在 Methods 与 Tools 章节按基础模型、扩散模型、Transformer、CNN 等类别定位方法。
5查看综述与竞赛

从 Review Papers、Competitions、Citation 等章节获取综述论文、赛事和引用信息。