BigEarthNet-S2 遥感数据集

BigEarthNet档案由柏林工业大学（TU Berlin）的遥感图像分析（RSiM）小组和数据库系统与信息管理（DIMA）小组构建。这项工作得到了欧洲研究理事会的BigEarth启动资金和柏林学习与数据基础研究所（BIFOLD）的支持。在BIFOLD之前，柏林大数据中心（BBDC）支持这项工作。 BigEarthNet是一个基准档案，由590,326对Sentinel-1和Sentinel-2图像补丁组成。BigEarthNet的第一个版本（v1.0-beta）只包括Sentinel 2图像。最近，它被Sentinel-1图像所充实，创建了一个多模式的BigEarthNet基准档案（也被称为BigEarthNet-MM）。 If you use the BigEarthNet archive, please cite our papers given below: 1、G. Sumbul, M. Charfuelan, B. Demir, V. Markl, "BigEarthNet: A Large-Scale Benchmark Archive for Remote Sensing Image Understanding", IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 5901-5904, Yokohama, Japan, 2019. 2、G. Sumbul, A. d. Wall, T. Kreuziger, F. Marcelino, H. Costa, P. Benevides, M. Caetano, B. Demir, V. Markl, "BigEarthNet-MM: A Large Scale Multi-Modal Multi-Label Benchmark Archive for Remote Sensing Image Classification and Retrieval", IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 2021, doi: 10.1109/MGRS.2021.3089174.

BigEarthNet数据集档案由柏林工业大学（Technische Universität Berlin, TU Berlin）的遥感图像分析（Remote Sensing Image Analysis, RSiM）小组与数据库系统与信息管理（Database Systems and Information Management, DIMA）小组共同构建。本项目获得欧洲研究理事会（European Research Council）BigEarth启动资金以及柏林学习与数据基础研究所（Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, BIFOLD）的支持。在BIFOLD成立前，柏林大数据中心（Berlin Big Data Center, BBDC）曾为本项目提供支持。

BigEarthNet是一个大规模基准数据集档案，包含590,326对哨兵1号（Sentinel-1）与哨兵2号（Sentinel-2）图像补丁。BigEarthNet的首个版本（v1.0-beta）仅包含哨兵2号图像，后续新增了哨兵1号图像数据，构建出多模态的BigEarthNet基准数据集档案（亦称BigEarthNet-MM）。

若您使用BigEarthNet数据集档案，请引用如下两篇论文：
1. G. Sumbul、M. Charfuelan、B. Demir、V. Markl, "BigEarthNet: A Large-Scale Benchmark Archive for Remote Sensing Image Understanding", 收录于IEEE国际地球科学与遥感研讨会（IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium），第5901-5904页，日本横滨，2019年。
2. G. Sumbul、A. d. Wall、T. Kreuziger、F. Marcelino、H. Costa、P. Benevides、M. Caetano、B. Demir、V. Markl, "BigEarthNet-MM: A Large Scale Multi-Modal Multi-Label Benchmark Archive for Remote Sensing Image Classification and Retrieval", 发表于《IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine》，2021年，DOI: 10.1109/MGRS.2021.3089174。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

BigEarthNet-S2是一个大型多模式遥感图像数据集，包含590,326对Sentinel-1和Sentinel-2图像补丁，由柏林工业大学构建，支持遥感图像分类和检索研究。使用该数据集需引用相关论文。