- Dostępność zbioru danych
- 2017-06-01T00:00:00Z–2018-05-31T00:00:00Z
- Dostawca zbioru danych
- BigEarthNet
- Tagi
Opis
BigEarthNet to nowe, duże archiwum referencyjne Sentinel-2,które zawiera 590 326 fragmentów obrazów Sentinel-2. Do utworzenia zbioru BigEarthNet wykorzystano 125 obrazów Sentinel-2 pozyskanych w okresie od czerwca 2017 r. do maja 2018 r. nad 10 krajami Europy (Austrią, Belgią, Finlandią, Irlandią, Kosowem, Litwą, Luksemburgiem, Portugalią, Serbią i Szwajcarią). Wszystkie kafelki zostały skorygowane atmosferycznie za pomocą narzędzia do generowania i formatowania produktów Sentinel-2 Level 2A (sen2cor). Następnie podzielono je na 590 326 niepokrywających się fragmentów obrazu. Każdy fragment obrazu został oznaczony wieloma klasami pokrycia terenu (czyli wieloma etykietami) pochodzącymi z bazy danych CORINE Land Cover z 2018 roku (CLC 2018).
Pasma
Pasma
| Nazwa | Skaluj | 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 | 560 nm (S2A) / 559 nm (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) | Red Edge 1 |
B6 |
0,0001 | 20 metrów | 740,2 nm (S2A) / 739,1 nm (S2B) | Red Edge 2 |
B7 |
0,0001 | 20 metrów | 782,5 nm (S2A) / 779,7 nm (S2B) | Red Edge 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) | Red Edge 4 |
Właściwości obrazu
Właściwości obrazu
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| etykiety | STRING_LIST | Lista typów pokrycia terenu znalezionych na tym obrazie |
| źródło | CIĄG ZNAKÓW | Identyfikator produktu odpowiadający obrazowi Sentinel-2 1C |
| tile_x | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Współrzędna X kafelka w obrazie źródłowym |
| tile_y | LICZBA ZMIENNOPRZECINKOWA O PODWÓJNEJ PRECYZJI | Współrzędna Y kafelka w obrazie źródłowym |
Warunki korzystania z usługi
Warunki korzystania z usługi
Archiwum BigEarthNet jest licencjonowane na podstawie umowy Community Data License Agreement – Permissive, wersja 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.
Odkrywanie 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);