38-Cloud : Segmentation de Nuages sur Images Satellites

Un jeu de données d’imagerie satellite avec annotations pixelisées pour la détection de nuages, basé sur 38 scènes Landsat 8 et plus de 78 000 patches.

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Taille

78 900 fichiers au total (patches 384×384), images multicanales (R, G, B, NIR), annotations en masques

Licence

Apache 2.0

Description

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Le dataset 38-Cloud propose une base complète d’images satellites Landsat 8 accompagnées d’annotations précises au niveau des pixels pour la segmentation de nuages. Il comprend 38 scènes satellites divisées en plus de 78 000 images 384×384, avec quatre bandes spectrales : Rouge, Vert, Bleu et Infrarouge proche. Ces données sont organisées pour faciliter l’utilisation dans des réseaux de neurones convolutifs dédiés à la segmentation.

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À quoi sert ce dataset ?

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Entraîner des modèles de segmentation sémantique pour la détection de nuages
Évaluer la couverture nuageuse sur des scènes satellite dans des projets climatiques ou agricoles
Améliorer les algorithmes de traitement d’images multispectrales

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Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

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Oui, le dataset peut être enrichi par fusion avec d'autres données satellites (météo, topographie) ou en augmentant artificiellement les images (rotation, bruit, zoom). On peut aussi raffiner les masques ou adapter les bandes spectrales pour d'autres types de capteurs.

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🔎 En résumé

Critère	Évaluation
🧩 Facilité d’utilisation	⭐⭐⭐✩✩ (Moyenne – nécessite un prétraitement des répertoires)
🧼 Besoin de nettoyage	⭐⭐⭐⭐⭐ (Faible : données déjà bien préparées)
🏷️ Richesse des annotations	⭐⭐⭐⭐⭐ (Excellente – masques pixelisés précis)
📜 Licence commerciale	✅ Oui (Apache 2.0)
👨‍💻 Idéal pour les débutants	⚠️ Moyennement – notions de segmentation requises
🔁 Réutilisable en fine-tuning	🎯 Très adapté aux CNN/U-Net pour segmentation
🌍 Diversité culturelle	⚠️ Faible – images géographiquement limitées (scènes Landsat sélectionnées)