- Deskripsi :
So2Sat LCZ42 adalah kumpulan data yang terdiri dari radar apertur sintetik yang didaftarkan bersama dan tambalan gambar optik multispektral yang diakuisisi oleh satelit penginderaan jauh Sentinel-1 dan Sentinel-2, dan label zona iklim lokal (LCZ) yang sesuai. Kumpulan data didistribusikan di 42 kota di berbagai benua dan wilayah budaya di dunia.
Dataset lengkap ( all
) terdiri dari 8 saluran Sentinel-1 dan 10 saluran Sentinel-2. Alternatifnya, seseorang dapat memilih subset rgb
, yang hanya berisi pita frekuensi optik Sentinel-2, diskalakan ulang dan dikodekan sebagai JPEG.
URL kumpulan data: http://doi.org/10.14459/2018MP1454690
Lisensi: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Dokumentasi Tambahan : Jelajahi di Makalah Dengan Kode
Beranda : http://doi.org/10.14459/2018MP1454690
Kode sumber :
tfds.datasets.so2sat.Builder
Versi :
-
2.0.0
: API split baru ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
2.1.0
(default): Menggunakan faktor kalibrasi saluran optik yang diperbarui.
-
Ukuran unduhan :
Unknown size
Ukuran set data :
Unknown size
Di-cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak diketahui
Perpecahan :
Membelah | Contoh |
---|
Gambar ( tfds.show_examples ): Tidak didukung.
Contoh ( tfds.as_dataframe ): Tidak ada.
Kutipan :
@misc{mediatum1483140,
author = {Zhu, Xiaoxiang and Hu, Jingliang and Qiu, Chunping and Shi, Yilei and Bagheri, Hossein and Kang, Jian and Li, Hao and Mou, Lichao and Zhang, Guicheng and Häberle, Matthias and Han, Shiyao and Hua, Yuansheng and Huang, Rong and Hughes, Lloyd and Sun, Yao and Schmitt, Michael and Wang, Yuanyuan },
title = {NEW: So2Sat LCZ42},
publisher = {Technical University of Munich},
url = {https://mediatum.ub.tum.de/1483140},
type = {Dataset},
year = {2019},
doi = {10.14459/2018mp1483140},
keywords = {local climate zones ; big data ; classification ; remote sensing ; deep learning ; data fusion ; synthetic aperture radar imagery ; optical imagery},
abstract = {So2Sat LCZ42 is a dataset consisting of corresponding synthetic aperture radar and multispectral optical image data acquired by the Sentinel-1 and Sentinel-2 remote sensing satellites, and a corresponding local climate zones (LCZ) label. The dataset is distributed over 42 cities across different continents and cultural regions of the world, and comes with a split into fully independent, non-overlapping training, validation, and test sets.},
language = {en},
}
so2sat/rgb (konfigurasi default)
Deskripsi konfigurasi : Saluran Sentinel-2 RGB
Struktur fitur :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=17),
'sample_id': int64,
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
gambar | Gambar | (32, 32, 3) | uint8 | |
label | LabelKelas | int64 | ||
sample_id | Tensor | int64 |
- Kunci yang diawasi (Lihat
as_supervised
doc ):('image', 'label')
so2sat/semua
Deskripsi konfigurasi : 8 saluran Sentinel-1 dan 10 Sentinel-2
Struktur fitur :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=17),
'sample_id': int64,
'sentinel1': Tensor(shape=(32, 32, 8), dtype=float32),
'sentinel2': Tensor(shape=(32, 32, 10), dtype=float32),
})
- Dokumentasi fitur :
Fitur | Kelas | Membentuk | Dtype | Keterangan |
---|---|---|---|---|
fiturDict | ||||
label | LabelKelas | int64 | ||
sample_id | Tensor | int64 | ||
penjaga1 | Tensor | (32, 32, 8) | float32 | |
penjaga2 | Tensor | (32, 32, 10) | float32 |
- Kunci yang diawasi (Lihat
as_supervised
doc ):None