# 山区滑坡高分辨率遥感影像语义分割数
该数据集专为山区滑坡识别任务构建，可以用于自然灾害预警和AI大模型训练；影像取自我国西南地区多处典型滑坡易发区域，地貌代表性强据集
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| 项目 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 任务类型 | 语义分割 |
| 样本总量 | 990个滑坡实例 |
| 分类数量 | 1类 |
| 类别 | 滑坡 |
| 影像空间分辨率 | 1米/像素 |
| 单图尺寸 | 1000 × 1000 |
| 图像格式 | RGB |
| 标注格式 | 像素级掩膜（YOLO分割txt标签） |
| 数据集大小 | 920M |
| 划分比例 | 训练集7：验证集1：测试集2 |

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/9a4ec154f6edda67979ded7a94f02c5f.jpg)- 数据集简介
    - 该数据集专为山区滑坡识别任务构建，影像取自我国西南地区多处典型滑坡易发区域，地貌代表性强。
    - 覆盖高山峡谷、陡坡、断层、碎屑流等多种地形，样本包含降雨诱发、地震诱发等不同成因的滑坡样本，地貌多样性丰富。
    - 遥感影像空间分辨率1米，单张图像尺寸1000×1000，RGB三通道，采用像素级边界掩膜标注，适合滑坡范围精细识别与轮廓分割。
    - 标注转换为YOLO分割txt格式，拿到数据后可直接用于YOLO系列分割模型训练。

- 数据集标注优势
    - 样本来自真实遥感观测，包含植被遮挡、阴影、裸土、岩石等复杂地表背景，贴近遥感滑坡解译的真实难点。
    - 像素级掩膜精准勾勒滑坡边界，可支撑滑坡面积测算、范围提取，满足精细地质解译需求。
    - 数据集按照7:1:2比例划分，样本分配均衡，方便训练调参、对比不同语义分割算法效果。
    - 
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12519487/e1e9a310d856f5e4114c7239ff5199d5.jpg)
- 模型训练与应用
    - 使用YOLO26-seg完成训练，模型能够从高分辨率遥感影像中分割提取滑坡区域轮廓。
    - 识别结果可用于西南山区滑坡普查、地质灾害风险制图、降雨/地震后滑坡应急排查、滑坡范围自动提取。
    - 适合遥感地质解译、灾害AI监测方向毕设、滑坡分割算法开发、遥感地质灾害自动化识别项目落地。
    - 数据集面向遥感地质灾害监测场景，为大区域滑坡自动识别解译方案提供训练素材。


# 配置文件

```bash
path: ./
train: images/train
val: images/val
test: images/test
names:
  0: 滑坡
# YOLO26-seg训练代码
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO("yolo26n-seg.pt")
    model.train(
        data="数据集配置.yaml",
        epochs=100,
        imgsz=640,
        batch=8,
        device=0
    )
```

#遥感滑坡分割 #高分辨率遥感影像 #地质灾害识别 #山区滑坡监测 #语义分割数据集



该数据集专为山区滑坡识别任务构建，可以用于自然灾害预警和AI大模型训练；影像取自我国西南地区多处典型滑坡易发区域，地貌代表性强据集

山区滑坡识别任务构建，可以用于自然灾害预警和AI大模型训练；影像取自我国西南地区多处典型滑坡易发区域，地貌代表性强据集

人工智能

山区滑坡高分辨率遥感影像语义分割数据集，包含990个像素级掩膜标注样本，影像空间分辨率1米，覆盖我国西南典型滑坡易发区。样本含高山峡谷、碎屑流等多种地形，并涵盖降雨、地震等不同成因类型。数据集按7:1:2划分训练、验证与测试集，已适配YOLO分割txt格式，可直接用于滑坡范围提取、地质灾害风险制图及AI监测模型训练。

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山区滑坡识别任务构建，可以用于自然灾害预警和AI大模型训练；影像取自我国西南地区多处典型滑坡易发区域，地貌代表性强据集

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