so2sat

• Descripción :

So2Sat LCZ42 es un conjunto de datos que consta de parches de imágenes ópticas multiespectrales y radar de apertura sintética coregistrados adquiridos por los satélites de detección remota Sentinel-1 y Sentinel-2, y la etiqueta de zonas climáticas locales (LCZ) correspondiente. El conjunto de datos se distribuye en 42 ciudades de diferentes continentes y regiones culturales del mundo.

El conjunto de datos completo ( all ) consta de 8 canales Sentinel-1 y 10 Sentinel-2. Alternativamente, se puede seleccionar el subconjunto rgb , que contiene solo las bandas de frecuencia óptica de Sentinel-2, reescaladas y codificadas como JPEG.

URL del conjunto de datos: http://doi.org/10.14459/2018MP1454690
Licencia: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code

• Página de inicio: http://doi.org/10.14459/2018MP1454690

• Código fuente : tfds.datasets.so2sat.Builder

• Versiones :

  • 2.0.0 : nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (predeterminado): uso del factor de calibración de canales ópticos actualizado.

• Tamaño de descarga : Unknown size

• Tamaño del conjunto de datos : Unknown size

• Auto-caché ( documentación ): Desconocido

• Divisiones :

Separar	Ejemplos

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ): Falta.

• Cita :

@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 (configuración predeterminada)

• Descripción de la configuración : Sentinel-2 canales RGB

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=17),
    'sample_id': int64,
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
imagen	Imagen	(32, 32, 3)	uint8
etiqueta	Etiqueta de clase		int64
ejemplo de identificacion	Tensor		int64

• Claves supervisadas (Ver as_supervised ): ('image', 'label')

so2sat/todos

• Descripción de la configuración : 8 Sentinel-1 y 10 Sentinel-2 canales

• Estructura de características :

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),
})

• Documentación de características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
etiqueta	Etiqueta de clase		int64
ejemplo de identificacion	Tensor		int64
centinela1	Tensor	(32, 32, 8)	flotar32
centinela2	Tensor	(32, 32, 10)	flotar32

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None