WHU-OHS 大规模高光谱图像分类基准数据集 中国 40 + 地区卫星影像 支持 ECCV 论文研究 / 模型训练

一、数据集核心信息

WHU-OHS 是武汉大学 2022 年发布的大规模高光谱图像分类基准数据集，相关论文为《WHU-OHS : A benchmark dataset for large-scale Hyperspectral Image classification》，已被北京理工大学用于 2024 年 ECCV 收录论文《Dual-stage Hyperspectral Image Classification Model with Spectral Supertoken》的研究，权威性与实用性兼具。

二、数据覆盖范围

地域覆盖：中国 40 + 不同经纬度区域（80°E-130°E，20°N-50°N），含农田、戈壁、林地、城市建成区等 20 + 土地利用类型

影像规格：42 张 OHS 卫星图像，空间分辨率 10 米，幅宽 60 公里，32 个光谱通道（可见光 - 近红外），平均光谱分辨率 15 纳米

数据划分：裁剪为 512×512 像素子图像（步长 32），训练集 4822 张、验证集 513 张、测试集 2460 张，满足大规模模型训练需求

三、可用途径

学术研究：高光谱图像分类、遥感影像处理、深度学习模型训练等论文课题支撑

工程应用：土地利用分类、环境监测、城市规划、农业资源调查等场景建模

竞赛 / 项目：算法验证、基准测试、科研项目数据支撑（适配 ECCV 等顶会研究场景）

四、核心优势

大规模：覆盖中国多地域、多地貌，数据量充足，适配大模型训练

高精度：光谱 + 空间分辨率双优，细节信息丰富

权威性：高校发布 + 顶会论文验证，数据质量有保障