- Descrição :
O BigEarthNet é um novo arquivo de benchmark Sentinel-2 em grande escala, composto por 590.326 patches de imagem do Sentinel-2. O tamanho da imagem no solo é de 1,2 x 1,2 km com tamanho de imagem variável dependendo da resolução do canal. Este é um conjunto de dados multi-rótulo com 43 rótulos desequilibrados.
Para construir a BigEarthNet, foram inicialmente selecionados 125 blocos Sentinel-2 adquiridos entre junho de 2017 e maio de 2018 nos 10 países (Áustria, Bélgica, Finlândia, Irlanda, Kosovo, Lituânia, Luxemburgo, Portugal, Sérvia, Suíça). Todos os blocos foram corrigidos atmosféricamente pela ferramenta de geração e formatação de produtos Sentinel-2 Nível 2A (sen2cor). Em seguida, eles foram divididos em 590.326 fragmentos de imagens não sobrepostos. Cada patch de imagem foi anotado pelas múltiplas classes de cobertura do solo (ou seja, rótulos múltiplos) que foram fornecidas a partir do banco de dados CORINE Land Cover do ano de 2018 (CLC 2018).
Bandas e resolução de pixels em metros:
- B01: Aerossol costeiro; 60m
- B02: Azul; 10m
- B03: Verde; 10m
- B04: Vermelho; 10m
- B05: Borda vermelha da vegetação; 20m
- B06: Borda vermelha da vegetação; 20m
- B07: Borda vermelha da vegetação; 20m
- B08: NIR; 10m
- B09: Vapor de água; 60m
- B11: SWIR; 20m
- B12: SWIR; 20m
- B8A: NIR estreito; 20m
Licença: Contrato de Licença de Dados Comunitários - Permissivo, Versão 1.0.
URL: http://bigearth.net/
Documentação adicional : Explore artigos com código
Página inicial : http://bigearth.net
Código fonte :
tfds.datasets.bigearthnet.Builder
Versões :
-
1.0.0
(padrão): Nova API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Tamanho do download :
65.22 GiB
Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não
Divisões :
Dividir | Exemplos |
---|---|
'train' | 590.326 |
- Citação :
@article{Sumbul2019BigEarthNetAL,
title={BigEarthNet: A Large-Scale Benchmark Archive For Remote Sensing Image Understanding},
author={Gencer Sumbul and Marcela Charfuelan and Beg{"u}m Demir and Volker Markl},
journal={CoRR},
year={2019},
volume={abs/1902.06148}
}
bigearthnet/rgb (configuração padrão)
Descrição da configuração : Canais Sentinel-2 RGB
Tamanho do conjunto de dados :
14.07 GiB
Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(120, 120, 3), dtype=uint8),
'labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=43)),
'metadata': FeaturesDict({
'acquisition_date': Text(shape=(), dtype=string),
'coordinates': FeaturesDict({
'lrx': int64,
'lry': int64,
'ulx': int64,
'uly': int64,
}),
'projection': Text(shape=(), dtype=string),
'tile_source': Text(shape=(), dtype=string),
}),
})
- Documentação de recursos :
Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
---|---|---|---|---|
RecursosDict | ||||
nome do arquivo | Texto | corda | ||
imagem | Imagem | (120, 120, 3) | uint8 | |
rótulos | Sequência (ClassLabel) | (Nenhum,) | int64 | |
metadados | RecursosDict | |||
metadados/data_aquisição | Texto | corda | ||
metadados/coordenadas | RecursosDict | |||
metadados/coordenadas/lrx | Tensor | int64 | ||
metadados/coordenadas/lry | Tensor | int64 | ||
metadados/coordenadas/ulx | Tensor | int64 | ||
metadados/coordenadas/julho | Tensor | int64 | ||
metadados/projeção | Texto | corda | ||
metadados/tile_source | Texto | corda |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised
):('image', 'labels')
Figura ( tfds.show_examples ):
- Exemplos ( tfds.as_dataframe ):
bigearthnet/todos
Descrição da configuração : 13 canais Sentinel-2
Tamanho do conjunto de dados :
176.63 GiB
Estrutura de recursos :
FeaturesDict({
'B01': Tensor(shape=(20, 20), dtype=float32),
'B02': Tensor(shape=(120, 120), dtype=float32),
'B03': Tensor(shape=(120, 120), dtype=float32),
'B04': Tensor(shape=(120, 120), dtype=float32),
'B05': Tensor(shape=(60, 60), dtype=float32),
'B06': Tensor(shape=(60, 60), dtype=float32),
'B07': Tensor(shape=(60, 60), dtype=float32),
'B08': Tensor(shape=(120, 120), dtype=float32),
'B09': Tensor(shape=(20, 20), dtype=float32),
'B11': Tensor(shape=(60, 60), dtype=float32),
'B12': Tensor(shape=(60, 60), dtype=float32),
'B8A': Tensor(shape=(60, 60), dtype=float32),
'filename': Text(shape=(), dtype=string),
'labels': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=43)),
'metadata': FeaturesDict({
'acquisition_date': Text(shape=(), dtype=string),
'coordinates': FeaturesDict({
'lrx': int64,
'lry': int64,
'ulx': int64,
'uly': int64,
}),
'projection': Text(shape=(), dtype=string),
'tile_source': Text(shape=(), dtype=string),
}),
})
- Documentação de recursos :
Recurso | Aula | Forma | Tipo D | Descrição |
---|---|---|---|---|
RecursosDict | ||||
B01 | Tensor | (20, 20) | float32 | |
B02 | Tensor | (120, 120) | float32 | |
B03 | Tensor | (120, 120) | float32 | |
B04 | Tensor | (120, 120) | float32 | |
B05 | Tensor | (60, 60) | float32 | |
B06 | Tensor | (60, 60) | float32 | |
B07 | Tensor | (60, 60) | float32 | |
B08 | Tensor | (120, 120) | float32 | |
B09 | Tensor | (20, 20) | float32 | |
B11 | Tensor | (60, 60) | float32 | |
B12 | Tensor | (60, 60) | float32 | |
B8A | Tensor | (60, 60) | float32 | |
nome do arquivo | Texto | corda | ||
rótulos | Sequência (ClassLabel) | (Nenhum,) | int64 | |
metadados | RecursosDict | |||
metadados/data_aquisição | Texto | corda | ||
metadados/coordenadas | RecursosDict | |||
metadados/coordenadas/lrx | Tensor | int64 | ||
metadados/coordenadas/lry | Tensor | int64 | ||
metadados/coordenadas/ulx | Tensor | int64 | ||
metadados/coordenadas/julho | Tensor | int64 | ||
metadados/projeção | Texto | corda | ||
metadados/tile_source | Texto | corda |
Chaves supervisionadas (consulte o documento
as_supervised
):None
Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ):