数据集研究区域为法国Drôme河在Luc-en-Diois和 Recoubeau-Jansac间长5Km 长的河道及其周围地貌环境，河道宽度在10-200m之间，河床主要是由疏松砂岩、砾石和卵石构成，河道宽而浅，弯曲度小，沿河没有堤坝，河道不固定，迁移迅速，河道两岸植被茂密。
数据集由两部分数据组成，一是正射影像数据，二是DEM，共十个Geotiff格式数据文件，地理坐标系为RGF93_Lambert_93，正射影像清晰显示出河道和植被等相关地貌，空间分辨率为0.1m，像素深度为8位整型。DEM压缩数据像素深度为32位浮点型，空间分辨率为0.2m/0.3m。整个区域高程值在480米-580米之间。以2006年数据为例，正射影像数据名为2006Drôme.tif，二是DEM名为2006Drôme dem.tif。
原始数据：无人机影像数据是法国国家科学研究中心(CNRS，Centre National de la Recherche Scientifique)在2005-2009年对Drôme 进行无人机遥感监测获取的影像，该数据是利用无人机（Pixy Drone）系统搭载高清相机，获取覆盖整个研究区域高度重叠、高分辨率、真彩色数码影像，影像格式为JPEG。
SfM （Structure from motion）数据处理流程：主要处理流程如下：（1）为了保证影像数据处理精度，对影像进行初步质量检测，剔除畸变严重，模糊，异常和不在研究区域的影像，将预处理后的无人机遥感影像导入PhotoScan。（2）计算重叠影像匹配点，估计每张影像的位置，生成稀疏点云。（3）导入具有精确地理坐标的地面控制点，将数据从图像空间坐标系变换为现实世界空间坐标系，进一步对模型进行优化并获取相机和稀疏点云的真实空间位置。（4）计算深度信息，生成密集点云。（5）生成带有空间地理坐标信息的正射影像和DEM，输出时可以调整分辨率大小和投影类型，输出数据。
本数据集主要通过以下手段进行质量控制： 1. 数据源质量控制。为生成高质量的数据，对无人机影像进行检查和筛选，确保高质量的影像覆盖整个研究区并具有较高重叠度。 2. 处理过程中质量控制。无人机影像采用目前可用的、主要商业SfM软件-AgiSoft Photoscan专业版进行处理，同时加入分布均匀足够数量高精度的地面控制点，作为地理参考，对点云模型进行配准和优化。 3.数据质量评估。选取部分标记点作为检查点，统计检查点在X(经度)、Y(纬度)、Z（高度）方向上均方根误差（RMSE，root mean Square error）的误差和整体误差，通过检查点处误差的统计分析分析，可以对正射影像和DEM数据误差有清楚的认识。
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