com.bigearthnet

• وصف :

BigEarthNet عبارة عن أرشيف قياسي جديد واسع النطاق لـ Sentinel-2، يتكون من 590,326 تصحيحًا لصور Sentinel-2. حجم رقعة الصورة على الأرض هو 1.2 × 1.2 كم مع حجم صورة متغير حسب دقة القناة. هذه مجموعة بيانات متعددة التصنيفات تحتوي على 43 تصنيفًا غير متوازن.

لبناء BigEarthNet، تم اختيار 125 قطعة من Sentinel-2 تم ​​الحصول عليها في الفترة ما بين يونيو 2017 ومايو 2018 في 10 دول (النمسا، وبلجيكا، وفنلندا، وأيرلندا، وكوسوفو، وليتوانيا، ولوكسمبورغ، والبرتغال، وصربيا، وسويسرا) في أوروبا. تم تصحيح كافة التجانبات من خلال أداة إنشاء وتنسيق المنتج Sentinel-2 Level 2A (sen2cor). ثم تم تقسيمها إلى 590,326 صورة غير متداخلة. تم شرح كل تصحيح للصورة من خلال فئات الغطاء الأرضي المتعددة (أي الملصقات المتعددة) التي تم توفيرها من قاعدة بيانات CORINE Land Cover لعام 2018 (CLC 2018).

النطاقات ودقة البكسل بالأمتار:

• B01: الهباء الجوي الساحلي؛ 60 م
• B02: أزرق؛ 10 م
• B03: أخضر؛ 10 م
• B04: أحمر؛ 10 م
• B05: حافة الغطاء النباتي الحمراء؛ 20 م
• B06: حافة الغطاء النباتي الحمراء؛ 20 م
• B07: حافة الغطاء النباتي الحمراء؛ 20 م
• B08: نير؛ 10 م
• B09: بخار الماء؛ 60 م
• B11: سوير؛ 20 م
• B12: سوير؛ 20 م
• B8A: NIR الضيق؛ 20 م

الترخيص: اتفاقية ترخيص بيانات المجتمع - مسموح بها، الإصدار 1.0.

عنوان URL: http://bigearth.net/

• وثائق إضافية : استكشاف الأوراق باستخدام الكود north_east

• الصفحة الرئيسية : http://bigearth.net

• كود المصدر : tfds.datasets.bigearthnet.Builder

• الإصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): واجهة برمجة تطبيقات مقسمة جديدة ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• حجم التحميل : 65.22 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• الاقتباس :

@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 (التكوين الافتراضي)

• وصف التكوين : قنوات Sentinel-2 RGB

• حجم مجموعة البيانات : 14.07 GiB

• هيكل الميزة :

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),
    }),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): ('image', 'labels')

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

bigearthnet/all

• وصف التكوين : 13 قناة Sentinel-2

• حجم مجموعة البيانات : 176.63 GiB

• هيكل الميزة :

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),
    }),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):