- 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
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソース コード:
tfds.datasets.so2sat.Builder
バージョン:
-
2.0.0
: 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
2.1.0
(デフォルト): 更新された光チャネル キャリブレーション係数を使用します。
-
ダウンロードサイズ: サイズ
Unknown size
データセットのサイズ: サイズ
Unknown size
自動キャッシュ(ドキュメント): 不明
スプリット:
スプリット | 例 |
---|
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ): ありません。
引用:
@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 | 形 | 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 |
- 監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
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 | 形 | 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 |
- 監視されたキー(
as_supervised
docを参照):None