基于Sentinel影像的土地覆盖样本数据集（BigEarthNet）

BigEarthNet v2.0数据集由柏林工业大学遥感图像分析（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在ERC启动基金BigEarth和柏林学习与数据基础研究所（BIFOLD）的支持。
BigEarthNet v2.0是一个基准数据集，由549488对Sentinel-1和Sentinel-2图像补丁组成。
带有Sentinel-2图像补丁的BigEarthNet：
为了使用Sentinel-2图像补丁（称为BigEarthNet-S2）构建BigEarthNet v2.0，最初选择了2017年6月至2018年5月期间在欧洲10个国家（奥地利、比利时、芬兰、爱尔兰、科索沃、立陶宛、卢森堡、葡萄牙、塞尔维亚和瑞士）获得的115个Sentinel-2中的瓦片。所有图块都由Sentinel-2 Level 2A产品生成和格式化工具（sen2cor v2.11）进行了大气校正。然后，它们被分为549488个图像块。每个图像补丁都与一个像素级参考图和多个土地覆盖类别标签（即多标签）相关联，这些标签来自2018年最新的CORINE土地覆盖数据库（CLC2018v2020_u1）。
带有Sentinel-1图像补丁的BigEarthNet：
为了使用Sentinel-1图像补丁（称为BigEarthNet-S1）构建BigEarthNet v2.0，选择并处理了2017年6月至2018年5月期间获得的312个Sentinel-2场景，这些场景共同覆盖了所有原始的115个时间上接近的Sentinel-2中图块的区域。BigEarthNet-S1由549488个预处理的Sentinel-1图像补丁组成，每个Sentinel-2补丁对应一个。

BigEarthNet v2.0 was constructed by the Remote Sensing Image Analysis (RSiM) Group and the Database Systems and Information Management (DIMA) Group at Technische Universität Berlin. This work was supported by the European Research Council under the ERC Starting Grant BigEarth and the Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data (BIFOLD).

BigEarthNet v2.0 is a benchmark dataset composed of 549,488 paired Sentinel-1 and Sentinel-2 image patches.

BigEarthNet with Sentinel-2 Image Patches (BigEarthNet-S2):
To construct BigEarthNet v2.0 using Sentinel-2 image patches (termed BigEarthNet-S2), 115 Sentinel-2 tiles acquired between June 2017 and May 2018 across 10 European countries (Austria, Belgium, Finland, Ireland, Kosovo, Lithuania, Luxembourg, Portugal, Serbia, and Switzerland) were initially selected. All tiles were atmospherically corrected using the Sentinel-2 Level 2A product generation and formatting tool (sen2cor v2.11). They were subsequently split into 549,488 image patches. Each image patch is associated with a pixel-level reference map and multiple land cover category labels (i.e., multi-label) derived from the 2018 CORINE Land Cover database (CLC2018v2020_u1).

BigEarthNet with Sentinel-1 Image Patches (BigEarthNet-S1):
To construct BigEarthNet v2.0 using Sentinel-1 image patches (termed BigEarthNet-S1), 312 Sentinel-2 scenes acquired between June 2017 and May 2018 were selected and processed. These scenes collectively cover the regions of all 115 temporally proximate original Sentinel-2 tiles. BigEarthNet-S1 consists of 549,488 preprocessed Sentinel-1 image patches, with one patch corresponding to each Sentinel-2 patch.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个基于Sentinel卫星影像的大规模土地覆盖样本数据集（BigEarthNet v2.0），包含549,488个Sentinel-1和Sentinel-2图像块，覆盖2017年6月至2018年5月期间10个欧洲国家。每个图像块关联像素级参考地图和多个土地覆盖类别标签，适用于遥感图像分析和土地覆盖分类任务，具有多源、多标签的基准数据集特点。