CloudTracks：用于在云层卫星图像中定位船舶航迹的数据集

云通过其对行星反照率的影响，在全球温度调节中扮演着重要角色。人为排放的气溶胶可以改变云的反照率，但这种效应的程度及其对温度变化的后续影响仍不确定。由船舶气溶胶排放引起的人为云，通常被称为船舶航迹，提供了这种效应区别于邻近云区的可见表现，因此可作为研究人为云的理想试验场。然而，大规模船舶航迹数据的缺乏使得推断其对云形成的普遍影响变得困难。为了开发大规模自动定位船舶航迹的方法，我们提出了 CloudTracks，一个包含 3,560 张卫星图像的数据集，这些图像标注了超过 12,000 个船舶航迹实例。我们在该数据集上训练了语义分割和实例分割基线模型，发现我们最好的模型在船舶航迹定位方面显著优于先前的最先进水平（61.29 vs. 48.65 IoU）。我们还发现，最好的实例分割模型能够比先前的最先进水平更准确地识别每张图像中的船舶航迹数量（1.64 vs. 4.99 MAE）。然而，我们也识别出最佳模型在准确定位和计数船舶航迹方面存在困难的案例，因此我们相信 CloudTracks 将激发新颖的机器学习方法，以更好地检测卫星图像中的细长和重叠特征。我们在 {zenodo.org/records/10042922} 上公开发布了我们的数据集。