বড় আর্থনেট

BigEarthNet হল একটি নতুন বড় আকারের সেন্টিনেল-2 বেঞ্চমার্ক আর্কাইভ, এতে 590,326টি সেন্টিনেল-2 ইমেজ প্যাচ রয়েছে। চ্যানেল রেজোলিউশনের উপর নির্ভর করে ভেরিয়েবল ইমেজ সাইজ সহ মাটিতে চিত্র প্যাচের আকার 1.2 x 1.2 কিমি। এটি 43টি ভারসাম্যহীন লেবেল সহ একটি মাল্টি-লেবেল ডেটাসেট৷

BigEarthNet নির্মাণের জন্য, ইউরোপের 10টি দেশে (অস্ট্রিয়া, বেলজিয়াম, ফিনল্যান্ড, আয়ারল্যান্ড, কসোভো, লিথুয়ানিয়া, লুক্সেমবার্গ, পর্তুগাল, সার্বিয়া, সুইজারল্যান্ড) জুন 2017 থেকে মে 2018-এর মধ্যে অর্জিত 125টি সেন্টিনেল-2 টাইলস প্রাথমিকভাবে নির্বাচন করা হয়েছিল। সেন্টিনেল-2 লেভেল 2A প্রোডাক্ট জেনারেশন এবং ফরম্যাটিং টুল (sen2cor) দ্বারা সমস্ত টাইল বায়ুমণ্ডলীয়ভাবে সংশোধন করা হয়েছিল। তারপর, তারা 590,326 নন-ওভারল্যাপিং ইমেজ প্যাচে বিভক্ত ছিল। প্রতিটি চিত্র প্যাচ একাধিক ল্যান্ড-কভার ক্লাস (অর্থাৎ, মাল্টি-লেবেল) দ্বারা টীকা করা হয়েছিল যা 2018 সালের CORINE ল্যান্ড কভার ডাটাবেস (CLC 2018) থেকে সরবরাহ করা হয়েছিল।

মিটারে ব্যান্ড এবং পিক্সেল রেজোলিউশন:

  • B01: উপকূলীয় অ্যারোসল; 60 মি
  • B02: নীল; 10 মি
  • B03: সবুজ; 10 মি
  • B04: লাল; 10 মি
  • B05: উদ্ভিজ্জ লাল প্রান্ত; 20 মি
  • B06: উদ্ভিজ্জ লাল প্রান্ত; 20 মি
  • B07: উদ্ভিজ্জ লাল প্রান্ত; 20 মি
  • B08: NIR; 10 মি
  • B09: জলীয় বাষ্প; 60 মি
  • B11: SWIR; 20 মি
  • B12: SWIR; 20 মি
  • B8A: সংকীর্ণ NIR; 20 মি

লাইসেন্স: কমিউনিটি ডেটা লাইসেন্স চুক্তি - অনুমোদনযোগ্য, সংস্করণ 1.0।

URL: http://bigearth.net/

বিভক্ত উদাহরণ
'train' 590,326
  • উদ্ধৃতি :
@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 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

  • কনফিগারেশনের বিবরণ : সেন্টিনেল-২ আরজিবি চ্যানেল

  • ডেটাসেটের আকার : 14.07 GiB

  • বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
ফাইলের নাম পাঠ্য স্ট্রিং
ইমেজ ছবি (120, 120, 3) uint8
লেবেল সিকোয়েন্স (ক্লাসলেবেল) (কোনটিই নয়,) int64
মেটাডেটা ফিচারসডিক্ট
মেটাডেটা/অধিগ্রহণ_তারিখ পাঠ্য স্ট্রিং
মেটাডেটা/স্থানাঙ্ক ফিচারসডিক্ট
মেটাডেটা/কোঅর্ডিনেটস/এলআরএক্স টেনসর int64
মেটাডেটা/স্থানাঙ্ক/lry টেনসর int64
মেটাডেটা/সমন্বয়/উলএক্স টেনসর int64
মেটাডেটা/সমন্বয়/উলি টেনসর int64
মেটাডেটা/প্রজেকশন পাঠ্য স্ট্রিং
মেটাডেটা/টাইল_সোর্স পাঠ্য স্ট্রিং

ভিজ্যুয়ালাইজেশন

bigearthnet/সমস্ত

  • কনফিগারেশনের বিবরণ : 13টি সেন্টিনেল-2 চ্যানেল

  • ডেটাসেটের আকার : 176.63 GiB

  • বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
    }),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
B01 টেনসর (20, 20) float32
B02 টেনসর (120, 120) float32
B03 টেনসর (120, 120) float32
B04 টেনসর (120, 120) float32
B05 টেনসর (60, 60) float32
B06 টেনসর (60, 60) float32
B07 টেনসর (60, 60) float32
B08 টেনসর (120, 120) float32
B09 টেনসর (20, 20) float32
B11 টেনসর (60, 60) float32
B12 টেনসর (60, 60) float32
B8A টেনসর (60, 60) float32
ফাইলের নাম পাঠ্য স্ট্রিং
লেবেল সিকোয়েন্স (ক্লাসলেবেল) (কোনটিই নয়,) int64
মেটাডেটা ফিচারসডিক্ট
মেটাডেটা/অধিগ্রহণ_তারিখ পাঠ্য স্ট্রিং
মেটাডেটা/স্থানাঙ্ক ফিচারসডিক্ট
মেটাডেটা/কোঅর্ডিনেটস/এলআরএক্স টেনসর int64
মেটাডেটা/স্থানাঙ্ক/lry টেনসর int64
মেটাডেটা/সমন্বয়/উলএক্স টেনসর int64
মেটাডেটা/সমন্বয়/উলি টেনসর int64
মেটাডেটা/প্রজেকশন পাঠ্য স্ট্রিং
মেটাডেটা/টাইল_সোর্স পাঠ্য স্ট্রিং