- Dostępność zbioru danych
- 2017-06-01T00:00:00Z–2018-05-31T00:00:00Z
- Producent zbioru danych
- BigEarthNet
- Tagi
Opis
BigEarthNet to nowe, obszerne archiwum danych porównawczych z satelity Sentinel-2,które zawiera 590 326 fragmentów obrazów z tego satelity. Aby utworzyć BigEarthNet, w okresie od czerwca 2017 r. do maja 2018 r. pozyskano 125 kafelków z satelity Sentinel-2 obejmujących 10 krajów europejskich (Austrię, Belgię, Finlandię, Irlandię, Kosowo, Litwę, Luksemburg, Portugalię, Serbię i Szwajcarię). Wszystkie kafelki zostały skorygowane pod kątem wpływu atmosfery za pomocą narzędzia do generowania i formatowania danych z satelity Sentinel-2 na poziomie 2A (sen2cor). Następnie podzielono je na 590 326 niepokrywających się fragmentów obrazów. Każdy fragment obrazu został oznaczony wieloma klasami pokrycia terenu (czyli wieloma etykietami) pochodzącymi z bazy danych CORINE Land Cover z 2018 r. (CLC 2018).
Pasma
Pasma
Rozmiar piksela: różny
| Nazwa | Skala | Rozmiar piksela | Długość fali | Opis |
|---|---|---|---|---|
B1 |
0.0001 | 60 metrów | 443,9 nm (S2A) / 442,3 nm (S2B) | Aerozole |
B2 |
0.0001 | 10 metrów | 496,6 nm (S2A) / 492,1 nm (S2B) | Niebieski |
B3 |
0.0001 | 10 metrów | 560nm (S2A) / 559nm (S2B) | Zielony |
B4 |
0.0001 | 10 metrów | 664,5 nm (S2A) / 665 nm (S2B) | Czerwony |
B5 |
0.0001 | 20 metrów | 703,9 nm (S2A) / 703,8 nm (S2B) | Czerwony 1 |
B6 |
0.0001 | 20 metrów | 740,2 nm (S2A) / 739,1 nm (S2B) | Czerwony 2 |
B7 |
0.0001 | 20 metrów | 782,5 nm (S2A) / 779,7 nm (S2B) | Czerwony 3 |
B8 |
0.0001 | 10 metrów | 835,1 nm (S2A) / 833 nm (S2B) | NIR |
B9 |
0.0001 | 60 metrów | 945 nm (S2A) / 943,2 nm (S2B) | Para wodna |
B10 |
0.0001 | 60 metrów | 1373,5 nm (S2A) / 1376,9 nm (S2B) | Cirrus |
B11 |
0.0001 | 20 metrów | 1613,7 nm (S2A) / 1610,4 nm (S2B) | SWIR 1 |
B12 |
0.0001 | 20 metrów | 2202,4 nm (S2A) / 2185,7 nm (S2B) | SWIR 2 |
B8A |
0.0001 | 20 metrów | 864,8 nm (S2A) / 864 nm (S2B) | Czerwony 4 |
Właściwości obrazu
Właściwości obrazu
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| etykiety | STRING_LIST | Lista typów pokrycia terenu znalezionych na tym obrazie |
| źródło | STRING | Identyfikator produktu odpowiadającego obrazu 1C z satelity Sentinel-2 |
| tile_x | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Współrzędna X kafelka na obrazie źródłowym |
| tile_y | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Współrzędna Y kafelka na obrazie źródłowym |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Archiwum BigEarthNet jest udostępniane na licencji Community Data License Agreement – Permissive, Version 1.0. Więcej informacji znajdziesz na stronie https://cdla.dev/permissive-1-0.
Cytaty
G. Sumbul, M. Charfuelan, B. Demir, V. Markl, BigEarthNet: A Large-Scale Benchmark Archive for Remote Sensing Image Understanding, IEEE International Conference on Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 5901-5904, Yokohama, Japan, 2019.
Odkrywaj za pomocą Earth Engine
Edytor kodu (JavaScript)
var geometry = ee.Geometry.Polygon( [[ [16.656886757418057, 48.27086673747943], [16.656886757418057, 48.21359065567954], [16.733276070162198, 48.21359065567954], [16.733276070162198, 48.27086673747943]]]); var ic = ee.ImageCollection('TUBerlin/BigEarthNet/v1'); var filtered = ic.filterBounds(geometry); var tiles = filtered.map(function(image) { var labels = ee.List(image.get('labels')); var urban = labels.indexOf('Discontinuous urban fabric').gte(0); var highlight_urban = ee.Image(urban).toInt().multiply(1000); return image.addBands( {srcImg: image.select(['B4']).add(highlight_urban), overwrite: true}); }); var image = tiles.mosaic().clip(geometry); var visParams = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 3000}; Map.addLayer(image, visParams); Map.centerObject(image, 13);