出版世界上最大的遥感图像细粒度目标识别数据集

28日，记者从中国科学院航天信息创新研究所(以下简称航天信息所)获悉，航天信息所研究员傅坤团队与国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套全球最大的遥感影像细粒度目标识别数据集(FAIR1M)，并向全球公开发布。

从数百万平方公里的卫星图像中快速准确地定位和识别感兴趣的目标是遥感数据智能解译领域的核心问题。“随着航天信息和人工智能技术的不断发展，近年来，越来越多的遥感影像数据集陆续发布，但仍然没有大规模精细标注的实例，算法模型的准确性、实用性和智能性有待进一步提高。”傅坤说。

细粒度目标识别是指基于目标检测识别目标的具体模型和类别，如不仅识别飞机目标，还识别飞机模型。

该数据集包含15，000多幅分辨率优于1米、大小从数千到数万像素不等的图像，有100多万个精细标注和多角度分布的目标。场景覆盖全球数百个典型的城镇、机场、港口，其中来自中国自主产权高分卫星的数据占80%以上，标注结果得到权威解读专家的确认。

同时，考虑到不同时间拍摄的遥感影像包含更多的目标相关信息，数据集还提供了相同区域、不同阶段的数据，是一套多时相、多分辨率、多要素的遥感影像标准化样本。随着高分数据的不断积累，这个数据集计划不断更新。

傅坤表示，该数据集将有助于推动高分辨率遥感影像解译算法从目标检测到细粒度识别的发展，可以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、遥感制图、人工智能等相关领域的专业人员使用。