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中国科学院空天信息创新研究院日前面向全球发布一套遥感图像细粒度目标识别数据集，可作为遥感智能解译领域的基准数据集，供从事地理信息、图像处理、遥感测绘、人工智能等相关领域人员研究使用。

数据集含15000余幅分辨率优于1米的图像，数据场景均为民用机场、港口、城镇等，其中来自我国自主产权高分系列卫星的数据占比超过80%，标注结果均经判读专家确认。

项目负责人、中科院空天院研究员付琨介绍，细粒度目标识别，是指在目标检测的基础上，识别出目标的具体型号与类别。根据遥感应用的实际需求，数据集将包括飞机、船舶、车辆、球场和道路在内的目标，细分为37个细粒度类别。

例如，该数据集依据型号将飞机细分为波音式（波音737、747、777和787等）、空客式（空客321、330和350等）以及国产式飞机（C919和ARJ21等）；将船舶细分为液货船、干货船、渔船、邮轮、拖船和工程船等；对于车辆、球场和道路等要素也分别按照功能、尺寸等细分至多个类别。

据介绍，从数百万平方公里范围的卫星图像中快速精准地定位、识别感兴趣的目标，是遥感数据智能解译领域的核心难题。该数据集推进了高分辨率遥感图像解译算法由目标检测向细粒度识别发展。

今年2月，该数据集被遴选为国际摄影测量与遥感协会科学创新项目，成为该协会高分辨率卫星图像目标识别研究的公开标准数据集。