遥感变化检测数据集下载：LEVIR-CD、S2Looking、OSCD公开来源

你可能以为打开一个网站，搜索“变化检测数据集”就能搞定。错了。这些数据躺在哪儿？GitHub、IEEE DataPort、各个大学的研究项目主页、百度网盘……每个地方的数据格式不一样，许可条款不一样，有的还得注册、填表、等审批。光是把它们一个个翻出来、搞清楚能不能用，就够你喝一壶的。

下面我把那些靠谱的来源，按“能不能省心直接拿”给你掰扯清楚。你能跟着我的步骤，自己动手去找。

一、那些“扔给你就能用”的（公开、直接下、不用求人）

这几家可以说是入门首选，作者们很厚道，把数据直接挂出来，还经常附带百度网盘链接，对国内用户特别友好。

• LEVIR-CD（建筑变化检测，最常用的入门集）
• 链接：https://justchenhao.github.io/LEVIR/
• 有啥：637对超高清水0.5米的Google Earth影像，每张1024x1024，标好了哪些是“建筑变了”。一个扩展版LEVIR-CD+有985对。科研免费。
• 怎么拿：直接上他官方页面，Google Drive和百度网盘两个链接随便挑，下载基本没门槛。

• SYSU-CD（中山大学，城市里啥都在变）
• 链接：https://github.com/liumency/SYSU-CD
• 有啥：2万对256x256影像（0.5米，香港地区）。它的变化类型比较杂——建筑、植被、道路、海上结构都有。
• 怎么拿：GitHub上公开挂着，点进去就能下。

• S2Looking（侧视卫星看建筑变化）
• 链接：https://github.com/S2Looking/Dataset
• 有啥：5000对1024x1024（0.5-0.8米，来自高分卫星等），覆盖全球乡村地区，6.5万多个变化实例，还分了“新建”和“拆除”两类。
• 怎么拿：GitHub提供Google Drive和百度网盘，同样直接。

• DSIFN-CD（六城建筑变化）
• 链接：https://github.com/GeoZcx/A-deeply-supervised-image-fusion-network-for-change-detection-in-remote-sensing-images/
• 有啥：3940对512x512建筑变化，覆盖北京、成都、深圳、重庆、武汉、西安。
• 怎么拿：随论文代码一起公开。

二、有点“坑”要绕开（需要注册、申请，或者部分数据不给你）

这类数据不是不能拿，但你得多花点功夫，或者做好心理准备：有些部分你压根拿不到。

• SECOND（武汉大学，语义变化检测）
• 链接：https://captain-whu.github.io/SCD/
• 有啥：4662对512x512航拍影像，分6类地物（地表、树、低矮植被、水、建筑、操场）。
• 注意：获取方式以官方页面的当前说明为准。部分版本历史上需要填申请表或邮件索取。页面地址也可能随着团队搬家而变化。

• OSCD（Sentinel-2多光谱卫星变化检测）
• 链接：https://ieee-dataport.org/open-access/oscd-onera-satellite-change-detection
• 有啥：24对 Sentinel-2 多光谱影像（13个波段），全球城市区。
• 注意：是开放获取，但需要IEEE账号注册才能下载。最关键的是：其中10对测试集的“标准答案”不公开，留作官方在线评测用。所以你能拿到的只有14对。

• HRSCD（首个大规模高分语义变化检测集）
• 链接：https://ieee-dataport.org/open-access/hrscd-high-resolution-semantic-change-detection-dataset（IEEE DataPort权威版）
• 镜像：https://www.kaggle.com/datasets/javidtheimmortal/high-resolution-semantic-change-detection-dataset（Kaggle社区镜像，需Kaggle账号）
• 有啥：291对0.5米影像，带RGB影像对 + 变化标注 + 土地覆盖图。
• 注意：版本和许可，以IEEE DataPort原始发布为准。Kaggle镜像只是社区上传的，用来快速体验可以，正式用前得回去确认。

• xView2 / xBD（灾后建筑损毁评估）
• 链接：https://xview2.org
• 有啥：22068张1024x1024影像，覆盖15个国家22次灾害，按0-3级标注损毁程度。
• 注意：需要在官网注册并同意条款才能下载。

三、拿不准？别硬扛，试试这几个“强外援”

要是上面那些你懒得一个个翻，或者某个链接打不开、找不到，别急，有几个“资源总入口”强烈建议你先去翻一遍。

• 两份权威聚合清单：
• 变化检测专用清单：https://github.com/wenhwu/awesome-remote-sensing-change-detection（逐个列出分辨率、样本量、官方链接）
• 卫星/航拍深度学习数据集大全：https://github.com/satellite-image-deep-learning/datasets

这两个清单，就像是遥感数据圈的“黄页”。你想要的、找不到的、甚至不知道的替代品，可能都在里面。强烈建议先翻一遍。

• Hugging Face 社区镜像（适合想快速试用代码）：
• LEVIR-CD+ 镜像：https://huggingface.co/datasets/blanchon/LEVIR_CDPlus
• OSCD 多光谱镜像：https://huggingface.co/datasets/blanchon/OSCD_MSI

这些是社区二次上传的，不是官方。用代码直接加载跑跑看可以，但正式用之前，一定要回到原始来源确认授权。

• 国内平台入口：
• 飞桨AI Studio开放数据集：https://aistudio.baidu.com/datasetoverview

这是一个国内能直连的平台，有20万+开放数据集。但上面说的那几个具体的变化检测基准集，有没有官方收录页我没法确认，得你自己到站内搜一下，这里就不瞎给链接了。

四、用之前，必须留个心眼（许可和合规）

这可能是你最容易忽略、但也是最容易踩坑的一步。

• “科研免费”不等于“可以商用”。上面这些数据集，绝大多数只标注了“仅供学术研究”。如果以后你想拿它去开发商业产品、做项目交付，必须逐个去看它页面上写的许可条款，确认能不能商用。默认免费就等于默认不能用，这是铁规矩。

• 社区镜像要回溯原始来源。Hugging Face上的那些镜像，许可和版本可能和原版不一致。生产或商用前，一定回到作者官方发布页确认。

五、说到底，这事儿其实不难，就是“散”

你问能不能找到？能。但是散在十几个平台，每个的清晰度、样本量、格式、许可、获取门槛都不一样。你得一个个翻，一个个试，光是“找”这个动作，可能就占了你80%的时间。

如果你觉得这事儿太零碎，或者想省点时间，其实有个更直接的办法：让数聚天成 DeepSData帮你做一次深度数据可得性检索。我们就干一件事——把你需要的同一个需求（比如“找遥感建筑变化检测数据”）下的所有候选数据集，拉到一张表里，逐个标清楚：有什么、什么格式、什么许可、怎么拿（直接下/要注册/要申请/部分受限）。然后老老实实告诉你：到底能不能拿到。需要的话再找我们，不强求。这活儿我们专业，你只管省心。

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