【2024|全球滑坡数据集论文解读2】基于多源高分辨率遥感影像的同震滑坡制图全球分布式数据集

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【2024|全球滑坡数据集论文解读2】基于多源高分辨率遥感影像的同震滑坡制图全球分布式数据集
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论文链接：https://essd.copernicus.org/articles/16/4817/2024/essd-16-4817-2024.pdf
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目前，滑坡制图的最有效方法是图像分割，而计算机视觉中的分割任务高度依赖于高质量数据，以构建准确的模型。然而，与其他计算机视觉应用相比，滑坡分割任务相对较新，仅有少量研究构建了不同滑坡事件的数据集。本节将回顾一些滑坡分割数据集，并提供详细信息（见表1）。
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2.1Bijie滑坡数据集

包含在中国贵州省滑坡易发区域拍摄的高分辨率卫星图像。该数据集包括770个滑坡样本和2003个非滑坡样本。正样本包括落石、滑坡以及少量泥石流，负样本则包括山脉、村庄、道路、河流和农田等。图像分辨率从61×61到1239×1197像素不等，均为RGB通道。数据集中总共有 $7.23×10^6$ 像素被标记为滑坡（Ji et al., 2020）。

2.2 Landslide4Sense数据集

由四个不同区域拍摄的多光谱卫星图像组成。该数据集包含3799幅图像，每幅图像的尺寸为64×64像素，空间分辨率为10米。每幅图像包含14个波段，其中12个来自Sentinel-2卫星，两个来自数字高程模型（DEM）数据。数据集中还包括裸土、河流和建筑等负背景样本。数据集中总共有 $1.76×10^6$ 像素被标记为滑坡（Ghorbanzadeh et al., 2022）。

2.3 HR-GLDD数据集

覆盖10个不同的地理区域，捕捉南亚、东南亚、东亚、南美和中美洲的滑坡实例。HR-GLDD共包含1756个图像块，每个图像块标准化为128×128像素，空间分辨率最高可达3米。该数据集来源于PlanetScope卫星的四个光谱波段，涵盖多种负样本，如非滑坡地形特征、建筑物和道路，确保了模型训练的全面性。数据集中总共有 $2.96×10^6$ 像素被标记为滑坡（Meena et al., 2023）。

2.4 GVLM数据集

覆盖六大洲和17个不同滑坡地点，涵盖多样的地质和气候条件，从亚洲的郁郁葱葱的景观到南美的崎岖地形。该数据集由17对双时相超高分辨率（VHR）图像组成，每对图像的空间分辨率为0.59米，确保详细捕捉滑坡特征及其周边环境。GVLM包含各种负样本，包括非滑坡地貌、基础设施（如建筑物）和交通网络，为模型提供了全面的训练基础。GVLM数据集中的图像尺寸范围从1861×1749到10828×7424像素，总共有 $3.24×10^7$ 像素被标记为滑坡（Zhang et al., 2023）。

2.5 CAS Landslide数据集

覆盖南亚、东南亚、东亚、南美和中美洲的九个不同地理区域。该数据集包含20865个图像块，每个图像块标准化为512×512像素，空间分辨率范围为0.2到5米。在裁剪过程中，采用了0.5的重叠设置参数。这些图像来源于无人机（UAV）和卫星平台，整合了PlanetScope卫星及其他来源的数据。数据集去除了不包含滑坡像素的背景图像，因此缺乏足够的背景噪声作为负样本，以增强模型的鲁棒性。数据集中总共有 $1.95×10^8$ 像素被标记为滑坡（Xu et al., 2024）。

总之，与其他遥感检测任务（如土地覆盖/使用）相比，目前可用的滑坡数据集极其稀缺，主要由低空间分辨率的单一遥感图像组成。最关键的是，这些数据集缺乏足够的滑坡实例标注，重叠度高，并且缺乏多样的负样本。因此，它们无法有效应对在大规模复杂背景下制图滑坡的挑战，特别是与滑坡表面具有光谱和纹理特征相似的背景物体，如裸土和岩石。此外，它们未能提供足够的数据源来有效训练大规模神经网络基线模型。