- データセットの可用性
- 2017-06-01T00:00:00Z–2018-05-31T00:00:00Z
- データセット プロバイダ
- BigEarthNet
- タグ
説明
BigEarthNet は、590,326 個の Sentinel-2 画像パッチで構成される、大規模な Sentinel-2 ベンチマーク アーカイブです。BigEarthNet を構築するために、2017 年 6 月から 2018 年 5 月にかけて、ヨーロッパの 10 か国（オーストリア、ベルギー、フィンランド、アイルランド、コソボ、リトアニア、ルクセンブルク、ポルトガル、セルビア、スイス）で 125 個の Sentinel-2 タイルを取得しました。すべてのタイルは、Sentinel-2 Level 2A プロダクト生成およびフォーマット ツール（sen2cor）によって大気補正されています。次に、590,326 個の重複しない画像パッチに分割されました。各画像パッチには、2018 年の CORINE Land Cover データベース（CLC 2018）から提供された複数の土地被覆クラス（マルチラベル）がアノテーションされました。
バンド
帯域
| 名前 | スケール | ピクセルサイズ | 波長 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
B1 |
0.0001 | 60 メートル | 443.9 nm（S2A）/ 442.3 nm（S2B） | エアゾール |
B2 |
0.0001 | 10 メートル | 496.6 nm（S2A）/ 492.1 nm（S2B） | 青 |
B3 |
0.0001 | 10 メートル | 560 nm（S2A）/ 559 nm（S2B） | 緑 |
B4 |
0.0001 | 10 メートル | 664.5 nm（S2A）/ 665 nm（S2B） | 赤 |
B5 |
0.0001 | 20 メートル | 703.9 nm（S2A）/ 703.8 nm（S2B） | レッドエッジ 1 |
B6 |
0.0001 | 20 メートル | 740.2 nm（S2A）/ 739.1 nm（S2B） | Red Edge 2 |
B7 |
0.0001 | 20 メートル | 782.5 nm（S2A）/ 779.7 nm（S2B） | Red Edge 3 |
B8 |
0.0001 | 10 メートル | 835.1 nm（S2A）/ 833 nm（S2B） | NIR |
B9 |
0.0001 | 60 メートル | 945 nm（S2A）/ 943.2 nm（S2B） | 水蒸気 |
B10 |
0.0001 | 60 メートル | 1373.5 nm（S2A）/ 1376.9 nm（S2B） | 巻雲 |
B11 |
0.0001 | 20 メートル | 1,613.7 nm（S2A）/ 1,610.4 nm（S2B） | SWIR 1 |
B12 |
0.0001 | 20 メートル | 2202.4 nm（S2A）/ 2185.7 nm（S2B） | SWIR 2 |
B8A |
0.0001 | 20 メートル | 864.8 nm（S2A）/ 864 nm（S2B） | Red Edge 4 |
画像プロパティ検出
画像プロパティ
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| ラベル | STRING_LIST | この画像で見つかった土地被覆タイプのリスト |
| source | STRING | 対応する Sentinel-2 1C 画像のプロダクト ID |
| tile_x | DOUBLE | ソース画像内のタイルの X 座標 |
| tile_y | DOUBLE | ソース画像内のタイルの Y 座標 |
利用規約
利用規約
BigEarthNet アーカイブは、Community Data License Agreement - Permissive, Version 1.0 に基づいてライセンスされています。詳細については、https://cdla.dev/permissive-1-0 をご覧ください。
引用
G. Sumbul、M. Charfuelan, B. Demir、V. Markl、「BigEarthNet: A Large-Scale Benchmark Archive for Remote Sensing Image Understanding」、IEEE International Conference on Geoscience and Remote Sensing Symposium、pp. 5901-5904、横浜、日本、2019 年。
Earth Engine で探索する
コードエディタ（JavaScript）
var geometry = ee.Geometry.Polygon( [[ [16.656886757418057, 48.27086673747943], [16.656886757418057, 48.21359065567954], [16.733276070162198, 48.21359065567954], [16.733276070162198, 48.27086673747943]]]); var ic = ee.ImageCollection('TUBerlin/BigEarthNet/v1'); var filtered = ic.filterBounds(geometry); var tiles = filtered.map(function(image) { var labels = ee.List(image.get('labels')); var urban = labels.indexOf('Discontinuous urban fabric').gte(0); var highlight_urban = ee.Image(urban).toInt().multiply(1000); return image.addBands( {srcImg: image.select(['B4']).add(highlight_urban), overwrite: true}); }); var image = tiles.mosaic().clip(geometry); var visParams = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 3000}; Map.addLayer(image, visParams); Map.centerObject(image, 13);