so2sat

  • 説明:

So2Sat LCZ42 は、Sentinel-1 および Sentinel-2 リモート センシング衛星によって取得された共同登録された合成開口レーダーとマルチスペクトル光学画像パッチ、および対応するローカル気候帯 (LCZ) ラベルで構成されるデータセットです。データセットは、世界のさまざまな大陸や文化的地域の 42 都市に分散しています。

完全なデータセット ( all ) は、8 つの Sentinel-1 チャネルと 10 の Sentinel-2 チャネルで構成されています。あるいは、Sentinel-2 の光周波数帯域のみを含むrgbサブセットを選択し、再スケーリングして JPEG としてエンコードすることもできます。

データセット URL: http://doi.org/10.14459/2018MP1454690
ライセンス: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

スプリット
@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 (デフォルト構成)

  • 構成の説明: Sentinel-2 RGB チャネル

  • 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=17),
    'sample_id': int64,
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラスDtype説明
特徴辞書
画像画像(32, 32, 3) uint8
ラベルクラスラベルint64
sample_idテンソルint64

so2sat/すべて

  • 構成の説明: 8 つの Sentinel-1 チャネルと 10 の Sentinel-2 チャネル

  • 機能構造:

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),
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラスDtype説明
特徴辞書
ラベルクラスラベルint64
sample_idテンソルint64
センチネル1テンソル(32、32、8) float32
センチネル2テンソル(32、32、10) float32