---
title: Askja_Iceland
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/Eason166/Askja_Iceland"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/Eason166/Askja_Iceland.md"
repository: Eason166/Askja_Iceland
chinese_name: "阿斯恰滑坡数据集"
last_updated: 2026-07-08
license: CC-BY-NC-4.0
storage_size: "411 MB"
downloads: 141
stars: 0
---

# Askja_Iceland

> Askja_Iceland - Eason166 在 ModelScope 开源的数据集。Askja数据集作为GVLM全球超高分辨率滑坡制图数据集中的17个滑坡点之一，位于冰岛阿斯恰火山地区，其记录的滑坡主要由火山活动与冻土相互作用等地质过程所触发。该数据集影像来源于Google Earth高分辨率光学图像，空间分辨率约0.59米，原图像尺寸为4151×2763像素，包含了灾害前后的双时相影像对及像素级标签。该区域主要以火山岩裸露地表、积雪覆盖和高纬度光照条件为显著特征，可用于基于深度学习的滑坡变化检测、语义分割…

Eason166/Askja_Iceland 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 411 MB，采用 CC-BY-NC-4.0 许可。

- **Repository**: Eason166/Askja_Iceland
- **License**: CC-BY-NC-4.0
- **Storage size**: 411 MB
- **Downloads**: 141
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-07-08

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/Eason166/Askja_Iceland

---

# 数据集描述
数据集简介：

Askja数据集作为GVLM全球超高分辨率滑坡制图数据集中的17个滑坡点之一，位于冰岛阿斯恰火山地区，其记录的滑坡主要由火山活动与冻土相互作用等地质过程所触发。该数据集影像来源于Google Earth高分辨率光学图像，空间分辨率约0.59米，原图像尺寸为4151×2763像素，包含了灾害前后的双时相影像对及像素级标签。该区域主要以火山岩裸露地表、积雪覆盖和高纬度光照条件为显著特征，可用于基于深度学习的滑坡变化检测、语义分割等研究。

数据图像样本：

![](https://modelscope.cn/datasets/Eason166/Askja_Iceland/resolve/master/Askja_Sample.png)

数据集支持的任务：

可用于滑坡检测/分割模型的训练、验证以及性能评估等。

# 数据集的格式和结构
数据格式：

此处提供的数据集是经预处理后的灾后滑坡影像，该数据集包括了训练集 train，验证集 val 和测试集 test，这些文件夹之下各有 2 个子文件夹，分别为图像 image 及标签 label，图片格式为 png，它们的命名是一一对应的。

具体结构如下：

![](https://modelscope.cn/datasets/Eason166/Askja_Iceland/resolve/master/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E7%BB%93%E6%9E%84.png)

# 数据集下载方法 
:modelscope-code[]{type="sdk"}
:modelscope-code[]{type="git"}

# 数据集信息
本数据集主要来源于以下工作：

```bibtex
@article{Zhang2023,
  title = {Cross-domain landslide mapping from large-scale remote sensing images using prototype-guided domain-aware progressive representation learning},
  volume = {197},
  ISSN = {0924-2716},
  url = {http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2023.01.018},
  DOI = {10.1016/j.isprsjprs.2023.01.018},
  journal = {ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing},
  publisher = {Elsevier BV},
  author = {Zhang,  Xiaokang and Yu,  Weikang and Pun,  Man-On and Shi,  Wenzhong},
  year = {2023},
  month = Mar,
  pages = {1–17}
}
```
原始数据集的GitHub链接：

https://github.com/zxk688/GVLM

Clone with HTTPS:

https://www.modelscope.cn/datasets/Eason166/Askja_Iceland.git