BigEarthNet एक नया बड़े पैमाने का Sentinel-2 बेंचमार्क संग्रह है, जिसमें 590,326 Sentinel-2 छवि पैच शामिल हैं। चैनल रिज़ॉल्यूशन के आधार पर चर छवि आकार के साथ जमीन पर छवि पैच का आकार 1.2 x 1.2 किमी है। यह 43 असंतुलित लेबल वाला एक बहु-लेबल डेटासेट है।
BigEarthNet के निर्माण के लिए, यूरोप के 10 देशों (ऑस्ट्रिया, बेल्जियम, फ़िनलैंड, आयरलैंड, कोसोवो, लिथुआनिया, लक्ज़मबर्ग, पुर्तगाल, सर्बिया, स्विटज़रलैंड) में जून 2017 और मई 2018 के बीच अधिग्रहित 125 सेंटिनल-2 टाइलों को शुरू में चुना गया था। सभी टाइलों को सेंटिनल-2 लेवल 2ए प्रोडक्ट जेनरेशन और फॉर्मेटिंग टूल (sen2cor) द्वारा वायुमंडलीय रूप से ठीक किया गया था। फिर, उन्हें 590,326 गैर-अतिव्यापी छवि पैच में विभाजित किया गया। प्रत्येक छवि पैच को कई लैंड-कवर क्लासेस (यानी, मल्टी-लेबल) द्वारा एनोटेट किया गया था जो वर्ष 2018 (सीएलसी 2018) के कॉरिन लैंड कवर डेटाबेस से प्रदान किए गए थे।
मीटर में बैंड और पिक्सेल रिज़ॉल्यूशन:
- B01: तटीय एरोसोल; 60 मी
- बी02: नीला; 10मी
- बी03: हरा; 10मी
- बी04: लाल; 10मी
- B05: वनस्पति लाल किनारा; 20 मीटर
- B06: वनस्पति लाल किनारा; 20 मीटर
- B07: वनस्पति लाल किनारा; 20 मीटर
- बी08: एनआईआर; 10मी
- B09: जल वाष्प; 60 मी
- बी 11: एसडब्ल्यूआईआर; 20 मीटर
- बी 12: एसडब्ल्यूआईआर; 20 मीटर
- बी8ए: संकीर्ण एनआईआर; 20 मीटर
लाइसेंस: कम्युनिटी डेटा लाइसेंस एग्रीमेंट - परमिसिव, वर्जन 1.0।
यूआरएल: http://bigearth.net/
होमपेज : http://bigearth.net
स्रोत कोड :
tfds.datasets.bigearthnet.Builder
संस्करण :
-
1.0.0
(डिफ़ॉल्ट): नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
डाउनलोड का आकार :
65.22 GiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं
विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'train' | 590,326 |
- उद्धरण :
@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 (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)
कॉन्फिग विवरण : सेंटिनल-2 आरजीबी चैनल
डेटासेट का आकार :
14.07 GiB
फ़ीचर संरचना :
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),
}),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
फ़ाइल का नाम | मूलपाठ | डोरी | ||
छवि | छवि | (120, 120, 3) | uint8 | |
लेबल | अनुक्रम (कक्षा लेबल) | (कोई भी नहीं,) | int64 | |
मेटाडाटा | विशेषताएं डिक्ट | |||
मेटाडाटा/अधिग्रहण_दिनांक | मूलपाठ | डोरी | ||
मेटाडेटा/निर्देशांक | विशेषताएं डिक्ट | |||
मेटाडेटा/निर्देशांक/lrx | टेन्सर | int64 | ||
मेटाडेटा/निर्देशांक/lry | टेन्सर | int64 | ||
मेटाडेटा/निर्देशांक/ulx | टेन्सर | int64 | ||
मेटाडेटा/निर्देशांक/uly | टेन्सर | int64 | ||
मेटाडेटा/प्रोजेक्शन | मूलपाठ | डोरी | ||
मेटाडेटा/टाइल_सोर्स | मूलपाठ | डोरी |
पर्यवेक्षित कुंजी (
as_supervised
दस्तावेज़ देखें):('image', 'labels')
चित्र ( tfds.show_examples ):
- उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):
bigearthnet/all
कॉन्फ़िगरेशन विवरण : 13 सेंटिनल-2 चैनल
डेटासेट का आकार :
176.63 GiB
फ़ीचर संरचना :
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),
}),
})
- फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता | कक्षा | आकार | डीटाइप | विवरण |
---|---|---|---|---|
विशेषताएं डिक्ट | ||||
बी 01 | टेन्सर | (20, 20) | फ्लोट32 | |
B02 | टेन्सर | (120, 120) | फ्लोट32 | |
बी03 | टेन्सर | (120, 120) | फ्लोट32 | |
बी04 | टेन्सर | (120, 120) | फ्लोट32 | |
B05 | टेन्सर | (60, 60) | फ्लोट32 | |
बी06 | टेन्सर | (60, 60) | फ्लोट32 | |
बी07 | टेन्सर | (60, 60) | फ्लोट32 | |
B08 | टेन्सर | (120, 120) | फ्लोट32 | |
बी09 | टेन्सर | (20, 20) | फ्लोट32 | |
बी 11 | टेन्सर | (60, 60) | फ्लोट32 | |
बी 12 | टेन्सर | (60, 60) | फ्लोट32 | |
बी8ए | टेन्सर | (60, 60) | फ्लोट32 | |
फ़ाइल का नाम | मूलपाठ | डोरी | ||
लेबल | अनुक्रम (कक्षा लेबल) | (कोई भी नहीं,) | int64 | |
मेटाडाटा | विशेषताएं डिक्ट | |||
मेटाडाटा/अधिग्रहण_दिनांक | मूलपाठ | डोरी | ||
मेटाडेटा/निर्देशांक | विशेषताएं डिक्ट | |||
मेटाडेटा/निर्देशांक/lrx | टेन्सर | int64 | ||
मेटाडेटा/निर्देशांक/lry | टेन्सर | int64 | ||
मेटाडेटा/निर्देशांक/ulx | टेन्सर | int64 | ||
मेटाडेटा/निर्देशांक/uly | टेन्सर | int64 | ||
मेटाडेटा/प्रोजेक्शन | मूलपाठ | डोरी | ||
मेटाडेटा/टाइल_सोर्स | मूलपाठ | डोरी |
पर्यवेक्षित कुंजियाँ (
as_supervised
doc देखें):None
चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।
उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):