- Disponibilità del set di dati
- 2017-06-01T00:00:00Z–2018-05-31T00:00:00Z
- Fornitore di set di dati
- BigEarthNet
- Tag
Descrizione
BigEarthNet è un nuovo archivio di benchmark Sentinel-2 su larga scala, composto da 590.326 patch di immagini Sentinel-2. Per costruire BigEarthNet, sono state acquisite 125 tessere Sentinel-2 tra giugno 2017 e maggio 2018 nei 10 paesi (Austria, Belgio, Finlandia, Irlanda, Kosovo, Lituania, Lussemburgo, Portogallo, Serbia, Svizzera) d'Europa. Tutte le tessere sono state corrette atmosfericamente dallo strumento di generazione e formattazione del prodotto Sentinel-2 Level 2A (sen2cor). Quindi, sono stati suddivisi in 590.326 patch di immagini non sovrapposte. Ogni patch di immagine è stata annotata con le varie classi di copertura del suolo (ovvero multi-etichette) fornite dal database CORINE Land Cover dell'anno 2018 (CLC 2018).
Bande
Bande
| Nome | Scala | Dimensioni dei pixel | Lunghezza d'onda | Descrizione |
|---|---|---|---|---|
B1 |
0,0001 | 60 metri | 443,9 nm (S2A) / 442,3 nm (S2B) | Aerosol |
B2 |
0,0001 | 10 metri | 496,6 nm (S2A) / 492,1 nm (S2B) | Blu |
B3 |
0,0001 | 10 metri | 560nm (S2A) / 559nm (S2B) | Verde |
B4 |
0,0001 | 10 metri | 664,5 nm (S2A) / 665 nm (S2B) | Rosso |
B5 |
0,0001 | 20 metri | 703,9 nm (S2A) / 703,8 nm (S2B) | Red Edge 1 |
B6 |
0,0001 | 20 metri | 740,2 nm (S2A) / 739,1 nm (S2B) | Red Edge 2 |
B7 |
0,0001 | 20 metri | 782,5 nm (S2A) / 779,7 nm (S2B) | Red Edge 3 |
B8 |
0,0001 | 10 metri | 835,1 nm (S2A) / 833 nm (S2B) | NIR |
B9 |
0,0001 | 60 metri | 945 nm (S2A) / 943,2 nm (S2B) | Vapore acqueo |
B10 |
0,0001 | 60 metri | 1373,5 nm (S2A) / 1376,9 nm (S2B) | Cirrus |
B11 |
0,0001 | 20 metri | 1613,7 nm (S2A) / 1610,4 nm (S2B) | SWIR 1 |
B12 |
0,0001 | 20 metri | 2202,4 nm (S2A) / 2185,7 nm (S2B) | SWIR 2 |
B8A |
0,0001 | 20 metri | 864,8 nm (S2A) / 864 nm (S2B) | Red Edge 4 |
Proprietà immagini
Proprietà immagine
| Nome | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| etichette | STRING_LIST | Elenco dei tipi di copertura del suolo trovati in questa immagine |
| origine | STRING | ID prodotto dell'immagine Sentinel-2 1C corrispondente |
| tile_x | DOUBLE | Coordinata X del riquadro nell'immagine di origine |
| tile_y | DOUBLE | Coordinata Y del riquadro nell'immagine di origine |
Termini e condizioni d'uso
Termini e condizioni d'uso
L'archivio BigEarthNet è concesso in licenza ai sensi del Community Data License Agreement - Permissive, versione 1.0. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina https://cdla.dev/permissive-1-0.
Citazioni
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.
Esplorare con Earth Engine
Editor di codice (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);