sentinel-tree-cover

用卫星影像分割森林外的散生树木

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 41 🐛 待处理 5 👀 关注 12
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 182
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集,免费使用

项目预览

sentinel-tree-cover 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wri
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Jupyter Notebook
GitHub 星标★ 182
上线时间2020-02-04 00:00:00
代码更新2026-09-08
仓库体积1.53 GB
本站数据更新2026-11-15
维护状态维护中
收录时间2026-10-01
浏览次数3

项目介绍

sentinel-tree-cover 是一个基于 Sentinel-2 卫星影像的开源数据集项目,专门提供森林以外树木(Trees Outside Forest,简称 TOF)的图像分割标注。传统森林覆盖监测主要关注连片林地,而散生于农田、道路、城市和村庄周边的单株或小簇树木长期缺乏高质量标注数据,导致遥感模型难以准确识别这类对象。该项目通过人工或半自动方式对 Sentinel-2 影像进行像素级分割,生成可用于训练和评估深度学习模型的掩码数据,配套 Jupyter Notebook 展示数据加载、可视化与基线模型训练流程。核心能力包括:提供多光谱影像与对应分割标签、支持语义分割任务、便于研究者快速复现和扩展。它适合遥感、生态监测和碳汇估算等方向的研究者使用,帮助提升对非森林区域树木资源的量化能力。

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 2026-10-01 · 当前星标 ★ 182

核心亮点

  • 提供像素级分割标注,可直接用于语义分割模型训练
  • 基于 Sentinel-2 多光谱影像,覆盖森林以外树木这一稀缺场景
  • 配套 Jupyter Notebook,便于数据加载、可视化与基线复现

不足之处

  • 项目星标较少,社区活跃度和长期维护情况待观察
  • 数据集规模和地理覆盖范围有限,泛化能力需进一步验证

适用场景

  • 遥感影像中散生树木的自动识别与制图
  • 农业与乡村地区树木碳汇估算研究
  • 训练和评估语义分割模型的基准数据集

替代项目

DeepGlobe Land Cover Classification、LoveDA

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