TY  - Data
T1  - 面向AI-Ready的黄土高原坝地标准化语义分割数据集
A1  - 刘景琦
A1  - 黄波
A1  - 张耀南
A1  - 敏玉芳
DO  - 10.12072/ncdc.dpsl.db6865.2025
PY  - 2025
DA  - 2025-06-03
PB  - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
AB  - 淤地坝作为黄土高原地区关键的水土保持工程，兼具控制土壤侵蚀与保障粮食安全的核心功能，但其智能化管理长期受限于数据获取效率低、模型泛化能力不足及标准化数据集缺失等技术瓶颈。本研究依托吉林一号0.75 m高分辨率遥感影像，以黄土高原典型流域韭园沟为采样区，构建了一套面向AI-Ready的黄土高原坝地标准化语义分割数据集。本数据集通过系统化样本制备流程，涵盖格网划分、样本筛选、像素级语义标注及图像增强等关键环节，形成了包含2920个样本的高精度数据集，有效确保数据空间表征的完整性和算法泛化能力需求。数据质量评估实验显示，基于该数据集训练的DenseUnet等模型在验证集上表现优异，平均交并比（mIoU）超过80%，总体精度（OA）达89%以上，且与公开数据集相比，其坝体提取结果的空间匹配性和可靠性显著提升。本数据集实现了复杂地貌环境下坝体与背景的精细化语义区分，填补了坝地智能识别领域标准化数据集的空白，不仅为淤地坝高精度时空制图、溃坝风险动态评估及水土保持效应量化研究提供了关键数据支撑，还为人工智能驱动的水土保持工程优化开辟了新的技术路径，对推进黄河流域生态保护与高质量发展具有重要的实践价值。
DB  - NCDC
UR  - http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/7dd767bb-1be8-414e-a800-3a4291bfd39d
ER  -