BigEarthNet 遥感图像理解数据集

BigEarthNet 是一个新型大规模多标签 Sentinel-2 benchmark archive，用于进行遥感图像理解相关研究。该数据集由 590,326 个 Sentinel-2 图像 patch 组成，每个 patch 都由 2018 年 CORINE 土地覆盖数据库 (CLC 2018) 提供的多个土地覆盖类别 (即多个标签) 进行标注。

BigEarthNet is a novel large-scale multi-label Sentinel-2 benchmark archive for remote sensing image understanding research. This dataset comprises 590,326 Sentinel-2 image patches, each annotated with multiple land cover categories (i.e., multiple labels) provided by the 2018 CORINE Land Cover Database (CLC 2018).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

BigEarthNet是一个大规模多标签Sentinel-2基准数据集，专为遥感图像理解研究设计，包含590,326个图像patch，每个patch均基于2018年CORINE土地覆盖数据库进行多类别标注。数据集覆盖不同分辨率波段（10m、20m、60m），适用于语义分割和图像分类任务，总大小为65.22 GB。