bigearthnet

O BigEarthNet é um novo arquivo de benchmark Sentinel-2 em grande escala, composto por 590.326 patches de imagem Sentinel-2. O tamanho do patch 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 de vários rótulos com 43 rótulos desbalanceados.

Para construir a BigEarthNet, foram inicialmente selecionados 125 ladrilhos Sentinel-2 adquiridos entre junho de 2017 e maio de 2018 em 10 países (Áustria, Bélgica, Finlândia, Irlanda, Kosovo, Lituânia, Luxemburgo, Portugal, Sérvia, Suíça) da Europa. Todos os ladrilhos foram corrigidos atmosfericamente pela ferramenta de geração e formatação de produtos Sentinel-2 Nível 2A (sen2cor). Em seguida, eles foram divididos em 590.326 patches de imagem não sobrepostos. Cada mancha de imagem foi anotada pelas múltiplas classes de cobertura da terra (ou seja, multi-rótulos) fornecidas pelo 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: Community Data License Agreement - Permissive, Versão 1.0.

URL: http://bigearth.net/

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 do recurso:
Característica Classe 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
metadata/tile_source Texto corda

Visualização

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 do recurso:
Característica Classe 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
metadata/tile_source Texto corda