DeepSentinel
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资源简介：
DeepSentinel是由牛津大学环境与地理学院企业与环境史密斯学院开发的，用于Sentinel-1和Sentinel-2影像的传感器融合研究的数据集。该数据集包含100000条数据，涵盖全球范围内的土地覆盖信息，旨在通过机器学习技术解决气候变化带来的金融风险评估问题。数据集创建过程中，采用了自监督预训练和微调策略，以提高模型在特定应用中的性能。DeepSentinel的应用领域广泛，包括但不限于碳排放估算、甲烷排放监测和大型固定资产定位等。
提供机构：
牛津大学环境与地理学院企业与环境史密斯学院
创建时间：
2021-02-12
