TUBerlin/BigEarthNet/v1

TUBerlin/BigEarthNet/v1
数据集可用性
2017-06-01T00:00:00Z–2018-05-31T00:00:00Z
数据集提供商
Earth Engine 代码段
ee.ImageCollection("TUBerlin/BigEarthNet/v1")
标签
copernicus landuse-landcover sentinel
芯片
基于 CORINE 的
标签
ml
图块

说明

BigEarthNet 是一个全新的大规模 Sentinel-2 基准归档,包含 590,326 个 Sentinel-2 图像块。为了构建 BigEarthNet,我们于 2017 年 6 月至 2018 年 5 月期间在欧洲的 10 个国家/地区(奥地利、比利时、芬兰、爱尔兰、科索沃、立陶宛、卢森堡、葡萄牙、塞尔维亚、瑞士)获取了 125 个 Sentinel-2 地块。所有图块均通过 Sentinel-2 Level 2A 产品生成和格式化工具 (sen2cor) 进行了大气校正。然后,将这些图片划分为 590,326 个不重叠的图片块。每个图像块都标有 2018 年 CORINE 土地覆盖数据库 (CLC 2018) 提供的多个土地覆盖类别(即多标签)。

频段

频段

名称 缩放 像素尺寸 波长 说明
B1 0.0001 60 米 443.9 纳米 (S2A) / 442.3 纳米 (S2B)

喷雾器

B2 0.0001 10 米 496.6 纳米 (S2A) / 492.1 纳米 (S2B)

蓝色

B3 0.0001 10 米 560nm (S2A) / 559nm (S2B)

绿色

B4 0.0001 10 米 664.5 纳米 (S2A) / 665 纳米 (S2B)

红色

B5 0.0001 20 米 703.9 纳米 (S2A) / 703.8 纳米 (S2B)

Red Edge 1

B6 0.0001 20 米 740.2 纳米(S2A)/739.1 纳米(S2B)

Red Edge 2

B7 0.0001 20 米 782.5 纳米(S2A)/ 779.7 纳米(S2B)

Red Edge 3

B8 0.0001 10 米 835.1 纳米 (S2A) / 833 纳米 (S2B)

NIR

B9 0.0001 60 米 945 纳米 (S2A) / 943.2 纳米 (S2B)

水蒸气

B10 0.0001 60 米 1373.5 纳米 (S2A) / 1376.9 纳米 (S2B)

Cirrus

B11 0.0001 20 米 1613.7 纳米 (S2A) / 1610.4 纳米 (S2B)

SWIR 1

B12 0.0001 20 米 2202.4nm (S2A) / 2185.7nm (S2B)

SWIR 2

B8A 0.0001 20 米 864.8 纳米 (S2A) / 864 纳米 (S2B)

Red Edge 4

图片属性

图片属性

名称 类型 说明
标签 STRING_LIST

相应图片中找到的土地覆盖类型列表

来源 STRING

相应 Sentinel-2 1C 影像的产品 ID

tile_x 双精度

源图片中图块的 X 坐标

tile_y 双精度

源图片中图块的 Y 坐标

使用条款

使用条款

BigEarthNet 归档已获得社区数据许可协议 - 宽松型,版本 1.0 的许可。如需了解详情,请参阅 https://cdla.dev/permissive-1-0

引用

引用:
  • 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.

使用 Earth Engine 探索

代码编辑器 (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);
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