большая сеть

BigEarthNet — это новый крупномасштабный тестовый архив Sentinel-2, состоящий из 590 326 патчей изображений Sentinel-2. Размер пятна изображения на земле составляет 1,2 х 1,2 км с переменным размером изображения в зависимости от разрешения канала. Это набор данных с несколькими метками и 43 несбалансированными метками.

Для построения BigEarthNet изначально были отобраны 125 плиток Sentinel-2, приобретенных в период с июня 2017 года по май 2018 года в 10 странах (Австрия, Бельгия, Финляндия, Ирландия, Косово, Литва, Люксембург, Португалия, Сербия, Швейцария) Европы. Все тайлы были скорректированы с помощью инструмента генерации и форматирования продуктов Sentinel-2 уровня 2A (sen2cor) с учетом атмосферы. Затем они были разделены на 590 326 непересекающихся фрагментов изображений. Каждый фрагмент изображения был аннотирован несколькими классами земного покрова (т. е. несколькими метками), которые были предоставлены из базы данных земного покрова CORINE за 2018 год (CLC 2018).

Полосы и разрешение пикселей в метрах:

  • B01: Прибрежный аэрозоль; 60м
  • B02: синий; 10м
  • B03: зеленый; 10м
  • B04: красный; 10м
  • B05: красный край растительности; 20м
  • B06: красный край растительности; 20м
  • B07: красный край растительности; 20м
  • B08: БИК; 10м
  • B09: водяной пар; 60м
  • B11: SWIR; 20м
  • B12: SWIR; 20м
  • B8A: узкий БИК; 20м

Лицензия: Лицензионное соглашение данных сообщества — разрешительная версия 1.0.

URL-адрес: http://bigeearth.net/

Расколоть Примеры
'train' 590 326
  • Цитата :
@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 (конфигурация по умолчанию)

  • Описание конфигурации : каналы Sentinel-2 RGB

  • Размер набора данных : 14.07 GiB

  • Структура функции :

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),
    }),
})
  • Документация по функциям :
Особенность Учебный класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
имя файла Текст нить
изображение Изображение (120, 120, 3) uint8
этикетки Последовательность (метка класса) (Никто,) int64
метаданные ОсобенностиDict
метаданные/acquisition_date Текст нить
метаданные/координаты ОсобенностиDict
метаданные/координаты/lrx Тензор int64
метаданные/координаты/lry Тензор int64
метаданные/координаты/ulx Тензор int64
метаданные/координаты/uly Тензор int64
метаданные/проекция Текст нить
метаданные/tile_source Текст нить

Визуализация

bigearthnet/все

  • Описание конфигурации : 13 каналов Sentinel-2

  • Размер набора данных : 176.63 GiB

  • Структура функции :

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),
    }),
})
  • Документация по функциям :
Особенность Учебный класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
B01 Тензор (20, 20) поплавок32
B02 Тензор (120, 120) поплавок32
B03 Тензор (120, 120) поплавок32
B04 Тензор (120, 120) поплавок32
B05 Тензор (60, 60) поплавок32
B06 Тензор (60, 60) поплавок32
B07 Тензор (60, 60) поплавок32
B08 Тензор (120, 120) поплавок32
B09 Тензор (20, 20) поплавок32
B11 Тензор (60, 60) поплавок32
В12 Тензор (60, 60) поплавок32
Б8А Тензор (60, 60) поплавок32
имя файла Текст нить
этикетки Последовательность (метка класса) (Никто,) int64
метаданные ОсобенностиDict
метаданные/acquisition_date Текст нить
метаданные/координаты ОсобенностиDict
метаданные/координаты/lrx Тензор int64
метаданные/координаты/lry Тензор int64
метаданные/координаты/ulx Тензор int64
метаданные/координаты/uly Тензор int64
метаданные/проекция Текст нить
метаданные/tile_source Текст нить