摘要：PlanesNet是一个面向卫星遥感影像飞机识别任务的二分类数据集，影像来源于美国加利福尼亚州多个机场的PlanetScope卫星场景。
数据集概述
PlanesNet是一个面向卫星遥感影像飞机识别任务的二分类数据集，影像来源于美国加利福尼亚州多个机场的PlanetScope卫星场景。数据集共包含32,000张20×20像素的RGB图像块，其中飞机类8,000张、非飞机类24,000张，原始卫星影像经过正射校正，地面空间分辨率约为3米。其主要目标是训练计算机视觉模型自动判断卫星图像块中是否存在完整飞机。
数据结构与关键特征
数据集提供planesnet.zip和planesnet.json两种组织形式。PNG文件名由类别标签、场景编号、经度和纬度组成；JSON文件包含data、labels、scene_ids和locations等字段，每张图像以1,200个整数存储RGB像素值。飞机类图像以单架完整飞机为中心，覆盖不同尺寸、方向和成像条件；非飞机类包括水域、植被、裸地、建筑、局部飞机以及容易被模型误判的高亮或强线性目标。此外，scenes目录提供4幅完整卫星场景，用于滑窗检测和模型可视化验证。
应用价值与研究方向
该数据集可用于机场飞机数量统计、航空交通活动监测、遥感目标识别以及大范围卫星影像自动分析。研究方向包括CNN与视觉Transformer二分类、遥感小目标检测、类别不平衡处理、困难负样本挖掘、滑动窗口场景检测、虚警抑制、模型轻量化及跨机场泛化研究。还可结合目标检测、语义分割、时序卫星影像和地理坐标信息，进一步研究飞机定位、机场动态监测与遥感变化检测。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-552
文件大小：89M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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