bigearthnet

  • Description :

BigEarthNet est une nouvelle archive de référence Sentinel-2 à grande échelle, composée de 590 326 patchs d'images Sentinel-2. La taille de la zone d'image au sol est de 1,2 x 1,2 km avec une taille d'image variable en fonction de la résolution du canal. Il s'agit d'un ensemble de données multi-étiquettes avec 43 étiquettes déséquilibrées.

Pour construire le BigEarthNet, 125 tuiles Sentinel-2 acquises entre juin 2017 et mai 2018 sur les 10 pays (Autriche, Belgique, Finlande, Irlande, Kosovo, Lituanie, Luxembourg, Portugal, Serbie, Suisse) d'Europe ont été initialement sélectionnées. Toutes les tuiles ont été corrigées atmosphériquement par l'outil de génération et de formatage de produits Sentinel-2 niveau 2A (sen2cor). Ensuite, ils ont été divisés en 590 326 zones d’images non superposées. Chaque parcelle d'image a été annotée par les multiples classes de couverture terrestre (c'est-à-dire multi-étiquettes) fournies par la base de données CORINE Land Cover de l'année 2018 (CLC 2018).

Bandes et résolution en pixels en mètres :

  • B01 : Aérosol côtier ; 60m
  • B02 : Bleu ; 10m
  • B03 : vert ; 10m
  • B04 : Rouge ; 10m
  • B05 : Bordure rouge de la végétation ; 20m
  • B06 : Bordure rouge de végétation ; 20m
  • B07 : Bordure rouge de la végétation ; 20m
  • B08 : NIR ; 10m
  • B09 : Vapeur d'eau ; 60m
  • B11 : SWIR ; 20m
  • B12 : SWIR ; 20m
  • B8A : NIR étroit ; 20m

Licence : Contrat de licence de données communautaires - Permissive, version 1.0.

URL : http://bigearth.net/

Diviser Exemples
'train' 590 326
  • Citation :
@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 (configuration par défaut)

  • Description de la configuration : Canaux Sentinel-2 RGB

  • Taille de l'ensemble de données : 14.07 GiB

  • Structure des fonctionnalités :

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),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
nom de fichier Texte chaîne
image Image (120, 120, 3) uint8
Étiquettes Séquence (ClassLabel) (Aucun,) int64
métadonnées FonctionnalitésDict
métadonnées/date_d'acquisition Texte chaîne
métadonnées/coordonnées FonctionnalitésDict
métadonnées/coordonnées/lrx Tenseur int64
métadonnées/coordonnées/lry Tenseur int64
métadonnées/coordonnées/ulx Tenseur int64
métadonnées/coordonnées/juillet Tenseur int64
métadonnées/projection Texte chaîne
métadonnées/tile_source Texte chaîne

Visualisation

bigearthnet/tout

  • Description de la configuration : 13 canaux Sentinel-2

  • Taille de l'ensemble de données : 176.63 GiB

  • Structure des fonctionnalités :

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),
    }),
})
  • Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité Classe Forme Type D Description
FonctionnalitésDict
B01 Tenseur (20, 20) flotteur32
B02 Tenseur (120, 120) flotteur32
B03 Tenseur (120, 120) flotteur32
B04 Tenseur (120, 120) flotteur32
B05 Tenseur (60, 60) flotteur32
B06 Tenseur (60, 60) flotteur32
B07 Tenseur (60, 60) flotteur32
B08 Tenseur (120, 120) flotteur32
B09 Tenseur (20, 20) flotteur32
B11 Tenseur (60, 60) flotteur32
B12 Tenseur (60, 60) flotteur32
B8A Tenseur (60, 60) flotteur32
nom de fichier Texte chaîne
Étiquettes Séquence (ClassLabel) (Aucun,) int64
métadonnées FonctionnalitésDict
métadonnées/date_d'acquisition Texte chaîne
métadonnées/coordonnées FonctionnalitésDict
métadonnées/coordonnées/lrx Tenseur int64
métadonnées/coordonnées/lry Tenseur int64
métadonnées/coordonnées/ulx Tenseur int64
métadonnées/coordonnées/juillet Tenseur int64
métadonnées/projection Texte chaîne
métadonnées/tile_source Texte chaîne