wangyi111/SSL4EO-S12

Name: wangyi111/SSL4EO-S12
Creator: wangyi111
Published: 2024-05-30 15:30:52
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Hugging Face2024-05-30 更新2024-03-04 收录

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原始信息汇总

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许可证类型: CC BY 4.0

SSL4EO-S12

SSL4EO-S12是一个大规模多模态、多时相的无监督学习地球观测数据集，由慕尼黑工业大学和德国航空航天中心联合创建。该数据集包含全球25万个位置的Sentinel-1和Sentinel-2卫星图像，总计约300万张2640x2640像素的图像，覆盖四季变化。创建过程中，通过Google Earth Engine下载并处理数据，确保了地理覆盖的广泛性和多样性。SSL4EO-S12数据集主要用于自监

arXiv2023-05-29 更新1400

SSL4EO-S12 v1.1

SSL4EO-S12 v1.1是由IBM Research Europe和德国航空航天中心等机构共同创建的多模态、多季节地球观测数据集，包含全球近一万座最大城市及其周边50公里范围内的数据。该数据集覆盖四个季节，包含近一百万个图像块，采用Zarr文件格式存储，方便云加载和元信息表示。数据集在CC-BY-4.0许可证下发布，支持开放研究，并为自监督学习和地理空间分析的未来进展提供坚实基础。

arXiv2025-03-01 更新1080

wangyi111/Copernicus-Pretrain

Copernicus-Pretrain是一个大规模的地球观测预训练数据集，包含1870万张对齐图像，覆盖了所有主要Sentinel任务（S1、S2、S3、5P）。这些图像被组织成约310K个区域网格，密集覆盖整个陆地表面和近海区域，具有八种不同的Sentinel模态。

Hugging Face2025-03-29 更新30

SSL4EO-S12

SSL4EO-S12是一个大规模的多光谱图像-文本数据集，由IBM Research Europe创建，旨在支持地球观测领域的研究。该数据集包含了一百万个来自Sentinel-2卫星的图像样本，涵盖了多个季节的光学数据以及合成孔径雷达数据。图像样本经过了详细的自然语言描述，为多光谱视觉语言模型的对比学习提供了语义接地。数据集的构建目的是为了推进多光谱视觉语言学习在地球观测领域的应用，特别是在植被和

arXiv2025-03-20 更新440

SSL4EO-S12 v1.1

该数据集包括246,144个位置，每个位置有四个时间戳，涵盖S2L1C、S2L2A、S1GRD和S2RGB四种模态。数据存储在3,846个Zarr Zip文件中，每个文件包含64个样本（唯一位置），每个样本有四个时间戳。元数据与样本一起存储为额外的数据变量。

github2025-03-21 更新320