我们把常用的用于深度学习模型的遥感云检测/掩膜数据集搬到了GEE平台上

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在之前的推文中，我们稍微介绍了适合做深度学习模型的遥感云检测/掩膜数据集（见 介绍 ），其中有Landsat-7、Landsat-8和Sentinel-2等多种数据集。 这里虽然有一些介绍，但是很多人如果不亲自下载或者是做这个研究方向的话，其实对于这些数据集还是很陌生的。究其原因是这些数据集可视化程度不够直观。比如，我们下载 Landsat 7 Cloud Cover Assessment Validation Data，在本地他可能就长下面的样子。虽然可以使用Python或者ENVI等来可视化，但是却很不直观，很麻烦。 为了方便大家直观的查看，团队成员便把数据集进行了整理，并对云掩膜数据进行了同一编码，然后可以调用对应Landsat影像数据来匹配对应的云掩膜数据，从而可视化云掩膜的效果。例如，我们以“20011226_p230_r92_mask2019”影像为例，在GEE中直接调用，就可以快速得到下面的结果。 这样，就可以很 ………………………………