- Tanım :
BigEarthNet, 590.326 Sentinel-2 görüntü yamasından oluşan yeni bir büyük ölçekli Sentinel-2 kıyaslama arşividir. Yerdeki görüntü parça boyutu 1,2 x 1,2 km'dir ve kanal çözünürlüğüne bağlı olarak değişken görüntü boyutuna sahiptir. Bu, 43 dengesiz etikete sahip çok etiketli bir veri kümesidir.
BigEarthNet'i inşa etmek için başlangıçta Haziran 2017 ile Mayıs 2018 arasında Avrupa'nın 10 ülkesinden (Avusturya, Belçika, Finlandiya, İrlanda, Kosova, Litvanya, Lüksemburg, Portekiz, Sırbistan, İsviçre) alınan 125 Sentinel-2 parçası seçildi. Tüm döşemeler, Sentinel-2 Seviye 2A ürün oluşturma ve biçimlendirme aracı (sen2cor) kullanılarak atmosferik olarak düzeltildi. Daha sonra bunlar 590.326 adet örtüşmeyen görüntü parçasına bölündü. Her görüntü yamasına, 2018 yılı CORINE Arazi Örtüsü veritabanından (CLC 2018) sağlanan birden fazla arazi örtüsü sınıfı (yani çoklu etiket) tarafından açıklamalar eklenmiştir.
Metre cinsinden bantlar ve piksel çözünürlüğü:
- B01: Kıyı aerosolü; 60m
- B02: Mavi; 10m
- B03: Yeşil; 10m
- B04: Kırmızı; 10m
- B05: Bitki örtüsünün kırmızı kenarı; 20m
- B06: Bitki örtüsünün kırmızı kenarı; 20m
- B07: Bitki örtüsünün kırmızı kenarı; 20m
- B08: NIR; 10m
- B09: Su buharı; 60m
- B11: SWIR; 20m
- B12: SWIR; 20m
- B8A: Dar NIR; 20m
Lisans: Topluluk Verileri Lisans Sözleşmesi - İzin Veren, Sürüm 1.0.
URL: http://bigearth.net/
Ana sayfa : http://bigearth.net
Kaynak kodu :
tfds.datasets.bigearthnet.Builder
Sürümler :
-
1.0.0
(varsayılan): Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
İndirme boyutu :
65.22 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 590.326 |
- Alıntı :
@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 (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : Sentinel-2 RGB kanalları
Veri kümesi boyutu :
14.07 GiB
Özellik yapısı :
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),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
dosya adı | Metin | sicim | ||
resim | Resim | (120, 120, 3) | uint8 | |
etiketler | Sıra(SınıfEtiketi) | (Hiçbiri,) | int64 | |
meta veri | ÖzelliklerDict | |||
meta veriler/satın alma_tarihi | Metin | sicim | ||
meta veriler/koordinatlar | ÖzelliklerDict | |||
meta veriler/koordinatlar/lrx | Tensör | int64 | ||
meta veriler/koordinatlar/lry | Tensör | int64 | ||
meta veriler/koordinatlar/ulx | Tensör | int64 | ||
meta veriler/koordinatlar/uly | Tensör | int64 | ||
meta veri/projeksiyon | Metin | sicim | ||
meta veriler/tile_source | Metin | sicim |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):('image', 'labels')
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
bigearthnet/tümü
Yapılandırma açıklaması : 13 Sentinel-2 kanalı
Veri kümesi boyutu :
176.63 GiB
Özellik yapısı :
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),
}),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
B01 | Tensör | (20, 20) | kayan nokta32 | |
B02 | Tensör | (120, 120) | kayan nokta32 | |
B03 | Tensör | (120, 120) | kayan nokta32 | |
B04 | Tensör | (120, 120) | kayan nokta32 | |
B05 | Tensör | (60, 60) | kayan nokta32 | |
B06 | Tensör | (60, 60) | kayan nokta32 | |
B07 | Tensör | (60, 60) | kayan nokta32 | |
B08 | Tensör | (120, 120) | kayan nokta32 | |
B09 | Tensör | (20, 20) | kayan nokta32 | |
B11 | Tensör | (60, 60) | kayan nokta32 | |
B12 | Tensör | (60, 60) | kayan nokta32 | |
B8A | Tensör | (60, 60) | kayan nokta32 | |
dosya adı | Metin | sicim | ||
etiketler | Sıra(SınıfEtiketi) | (Hiçbiri,) | int64 | |
meta veri | ÖzelliklerDict | |||
meta veriler/satın alma_tarihi | Metin | sicim | ||
meta veriler/koordinatlar | ÖzelliklerDict | |||
meta veriler/koordinatlar/lrx | Tensör | int64 | ||
meta veriler/koordinatlar/lry | Tensör | int64 | ||
meta veriler/koordinatlar/ulx | Tensör | int64 | ||
meta veriler/koordinatlar/uly | Tensör | int64 | ||
meta veri/projeksiyon | Metin | sicim | ||
meta veriler/tile_source | Metin | sicim |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):None
Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):