bigearthnet

  • Descripción :

BigEarthNet es un nuevo archivo de referencia de Sentinel-2 a gran escala, que consta de 590.326 parches de imágenes de Sentinel-2. El tamaño del parche de imagen en el suelo es de 1,2 x 1,2 km con un tamaño de imagen variable dependiendo de la resolución del canal. Este es un conjunto de datos de múltiples etiquetas con 43 etiquetas desequilibradas.

Para construir BigEarthNet, se seleccionaron inicialmente 125 mosaicos Sentinel-2 adquiridos entre junio de 2017 y mayo de 2018 en 10 países (Austria, Bélgica, Finlandia, Irlanda, Kosovo, Lituania, Luxemburgo, Portugal, Serbia, Suiza) de Europa. Todos los mosaicos fueron corregidos atmosféricamente mediante la herramienta de formato y generación de productos Sentinel-2 Nivel 2A (sen2cor). Luego, se dividieron en 590.326 parches de imágenes no superpuestas. Cada parche de imagen fue anotado por las múltiples clases de cobertura terrestre (es decir, etiquetas múltiples) que se proporcionaron a partir de la base de datos CORINE Land Cover del año 2018 (CLC 2018).

Bandas y resolución de píxeles en metros:

  • B01: Aerosol costero; 60m
  • B02: Azul; 10m
  • B03: Verde; 10m
  • B04: Rojo; 10m
  • B05: Vegetación borde rojo; 20m
  • B06: Vegetación borde rojo; 20m
  • B07: Vegetación borde rojo; 20m
  • B08: RIN; 10m
  • B09: Vapor de agua; 60m
  • B11: SWIR; 20m
  • B12: SWIR; 20m
  • B8A: NIR estrecha; 20m

Licencia: Acuerdo de licencia de datos comunitarios: permisivo, versión 1.0.

URL: http://bigearth.net/

Dividir Ejemplos
'train' 590,326
  • Citación :
@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 (configuración predeterminada)

  • Descripción de la configuración : canales Sentinel-2 RGB

  • Tamaño del conjunto de datos : 14.07 GiB

  • Estructura de características :

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),
    }),
})
  • Documentación de funciones :
Característica Clase Forma tipo D Descripción
FuncionesDict
Nombre del archivo Texto cadena
imagen Imagen (120, 120, 3) uint8
etiquetas Secuencia (etiqueta de clase) (Ninguno,) int64
metadatos FuncionesDict
metadatos/fecha_adquisición Texto cadena
metadatos/coordenadas FuncionesDict
metadatos/coordenadas/lrx Tensor int64
metadatos/coordenadas/lry Tensor int64
metadatos/coordenadas/ulx Tensor int64
metadatos/coordenadas/julio Tensor int64
metadatos/proyección Texto cadena
metadatos/tile_source Texto cadena

Visualización

bigearthnet/todos

  • Descripción de la configuración : 13 canales Sentinel-2

  • Tamaño del conjunto de datos : 176.63 GiB

  • Estructura de características :

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),
    }),
})
  • Documentación de funciones :
Característica Clase Forma tipo D Descripción
FuncionesDict
B01 Tensor (20, 20) flotador32
B02 Tensor (120, 120) flotador32
B03 Tensor (120, 120) flotador32
B04 Tensor (120, 120) flotador32
B05 Tensor (60, 60) flotador32
B06 Tensor (60, 60) flotador32
B07 Tensor (60, 60) flotador32
B08 Tensor (120, 120) flotador32
B09 Tensor (20, 20) flotador32
B11 Tensor (60, 60) flotador32
B12 Tensor (60, 60) flotador32
B8A Tensor (60, 60) flotador32
Nombre del archivo Texto cadena
etiquetas Secuencia (etiqueta de clase) (Ninguno,) int64
metadatos FuncionesDict
metadatos/fecha_adquisición Texto cadena
metadatos/coordenadas FuncionesDict
metadatos/coordenadas/lrx Tensor int64
metadatos/coordenadas/lry Tensor int64
metadatos/coordenadas/ulx Tensor int64
metadatos/coordenadas/julio Tensor int64
metadatos/proyección Texto cadena
metadatos/tile_source Texto cadena