BigEarthNet হল একটি নতুন বৃহৎ-স্কেল সেন্টিনেল-2 বেঞ্চমার্ক আর্কাইভ, এতে 590,326টি সেন্টিনেল-2 ইমেজ প্যাচ রয়েছে। BigEarthNet নির্মাণের জন্য, ইউরোপের 10টি দেশে (অস্ট্রিয়া, বেলজিয়াম, ফিনল্যান্ড, আয়ারল্যান্ড, কসোভো, লিথুয়ানিয়া, লুক্সেমবার্গ, পর্তুগাল, সার্বিয়া, সুইজারল্যান্ড) জুন 2017 থেকে মে 2018-এর মধ্যে 125টি সেন্টিনেল-2 টাইলস অধিগ্রহণ করা হয়েছিল। সেন্টিনেল-2 লেভেল 2A প্রোডাক্ট জেনারেশন এবং ফরম্যাটিং টুল (sen2cor) দ্বারা সমস্ত টাইল বায়ুমণ্ডলীয়ভাবে সংশোধন করা হয়েছিল। তারপর, তারা 590,326 নন-ওভারল্যাপিং ইমেজ প্যাচে বিভক্ত ছিল। প্রতিটি চিত্র প্যাচ একাধিক ল্যান্ড-কভার ক্লাস (অর্থাৎ, মাল্টি-লেবেল) দ্বারা টীকা করা হয়েছিল যা 2018 সালের CORINE ল্যান্ড কভার ডাটাবেস (CLC 2018) থেকে সরবরাহ করা হয়েছিল।
ব্যান্ড
ব্যান্ড
নাম
স্কেল
পিক্সেল সাইজ
তরঙ্গদৈর্ঘ্য
বর্ণনা
B1
0.0001
60 মিটার
443.9nm (S2A) / 442.3nm (S2B)
অ্যারোসল
B2
0.0001
10 মিটার
496.6nm (S2A) / 492.1nm (S2B)
নীল
B3
0.0001
10 মিটার
560nm (S2A) / 559nm (S2B)
সবুজ
B4
0.0001
10 মিটার
664.5nm (S2A) / 665nm (S2B)
লাল
B5
0.0001
20 মিটার
703.9nm (S2A) / 703.8nm (S2B)
লাল প্রান্ত ঘ
B6
0.0001
20 মিটার
740.2nm (S2A) / 739.1nm (S2B)
লাল প্রান্ত 2
B7
0.0001
20 মিটার
782.5nm (S2A) / 779.7nm (S2B)
লাল প্রান্ত 3
B8
0.0001
10 মিটার
835.1nm (S2A) / 833nm (S2B)
NIR
B9
0.0001
60 মিটার
945nm (S2A) / 943.2nm (S2B)
জলীয় বাষ্প
B10
0.0001
60 মিটার
1373.5nm (S2A) / 1376.9nm (S2B)
সাইরাস
B11
0.0001
20 মিটার
1613.7nm (S2A) / 1610.4nm (S2B)
SWIR 1
B12
0.0001
20 মিটার
2202.4nm (S2A) / 2185.7nm (S2B)
SWIR 2
B8A
0.0001
20 মিটার
864.8nm (S2A) / 864nm (S2B)
লাল প্রান্ত 4
ইমেজ বৈশিষ্ট্য
ইমেজ বৈশিষ্ট্য
নাম
টাইপ
বর্ণনা
লেবেল
STRING_LIST
এই ছবিতে পাওয়া ল্যান্ডকভার প্রকারের তালিকা
উৎস
STRING
সংশ্লিষ্ট সেন্টিনেল-2 1C ছবির প্রোডাক্ট আইডি
টাইল_এক্স
দ্বিগুণ
উৎস ছবিতে টাইলের X স্থানাঙ্ক
tile_y
দ্বিগুণ
উৎস ছবিতে টাইলের Y স্থানাঙ্ক
ব্যবহারের শর্তাবলী
ব্যবহারের শর্তাবলী
BigEarthNet আর্কাইভ কমিউনিটি ডেটা লাইসেন্স চুক্তির অধীনে লাইসেন্সপ্রাপ্ত - পারমিসিভ, সংস্করণ 1.0। আরও তথ্যের জন্য, অনুগ্রহ করে https://cdla.dev/permissive-1-0 দেখুন।
উদ্ধৃতি
উদ্ধৃতি:
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, Yokohama, Ja209.
BigEarthNet হল একটি নতুন বৃহৎ-স্কেল সেন্টিনেল-2 বেঞ্চমার্ক আর্কাইভ, এতে 590,326টি সেন্টিনেল-2 ইমেজ প্যাচ রয়েছে। BigEarthNet নির্মাণের জন্য, ইউরোপের 10টি দেশে (অস্ট্রিয়া, বেলজিয়াম, ফিনল্যান্ড, আয়ারল্যান্ড, কসোভো, লিথুয়ানিয়া, লুক্সেমবার্গ, পর্তুগাল, সার্বিয়া, সুইজারল্যান্ড) জুন 2017 থেকে মে 2018-এর মধ্যে 125টি সেন্টিনেল-2 টাইলস অধিগ্রহণ করা হয়েছিল। সমস্ত টাইল বায়ুমণ্ডলীয়ভাবে সংশোধন করা হয়েছিল ...
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eBigEarthNet is a large-scale Sentinel-2 benchmark archive containing 590,326 image patches acquired between June 2017 and May 2018.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt covers 10 European countries (Austria, Belgium, Finland, Ireland, Kosovo, Lithuania, Luxembourg, Portugal, Serbia, Switzerland) and is based on 125 Sentinel-2 tiles.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEach image patch is annotated with multiple land-cover classes from the CORINE Land Cover database of 2018 (CLC 2018).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBigEarthNet provides Sentinel-2 Level 2A product image patches, atmospherically corrected by sen2cor.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe archive is licensed under the Community Data License Agreement - Permissive, Version 1.0.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# TUBerlin/BigEarthNet/v1\n\nDataset Availability\n: 2017-06-01T00:00:00Z--2018-05-31T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [BigEarthNet](http://bigearth.net/)\n\nTags\n:\n [copernicus](/earth-engine/datasets/tags/copernicus) [landuse-landcover](/earth-engine/datasets/tags/landuse-landcover) [sentinel](/earth-engine/datasets/tags/sentinel) \n chip \n corine-derived \n label \n ml \ntile \n\n#### Description\n\nBigEarthNet is a new large-scale Sentinel-2 benchmark archive, consisting of\n590,326 Sentinel-2 image patches. To construct BigEarthNet, 125 Sentinel-2\ntiles were acquired between June 2017 and May 2018 over the 10 countries\n(Austria, Belgium, Finland, Ireland, Kosovo, Lithuania, Luxembourg,\nPortugal, Serbia, Switzerland) of Europe. All the tiles were atmospherically\ncorrected by the Sentinel-2 Level 2A product generation and formatting tool\n(sen2cor). Then, they were divided into 590,326 non-overlapping image\npatches. Each image patch was annotated by the multiple land-cover classes\n(i.e., multi-labels) that were provided from the CORINE Land Cover database\nof the year 2018 (CLC 2018).\n\n### Bands\n\n**Bands**\n\n| Name | Scale | Pixel Size | Wavelength | Description |\n|-------|--------|------------|---------------------------------|-------------|\n| `B1` | 0.0001 | 60 meters | 443.9nm (S2A) / 442.3nm (S2B) | Aerosols |\n| `B2` | 0.0001 | 10 meters | 496.6nm (S2A) / 492.1nm (S2B) | Blue |\n| `B3` | 0.0001 | 10 meters | 560nm (S2A) / 559nm (S2B) | Green |\n| `B4` | 0.0001 | 10 meters | 664.5nm (S2A) / 665nm (S2B) | Red |\n| `B5` | 0.0001 | 20 meters | 703.9nm (S2A) / 703.8nm (S2B) | Red Edge 1 |\n| `B6` | 0.0001 | 20 meters | 740.2nm (S2A) / 739.1nm (S2B) | Red Edge 2 |\n| `B7` | 0.0001 | 20 meters | 782.5nm (S2A) / 779.7nm (S2B) | Red Edge 3 |\n| `B8` | 0.0001 | 10 meters | 835.1nm (S2A) / 833nm (S2B) | NIR |\n| `B9` | 0.0001 | 60 meters | 945nm (S2A) / 943.2nm (S2B) | Water vapor |\n| `B10` | 0.0001 | 60 meters | 1373.5nm (S2A) / 1376.9nm (S2B) | Cirrus |\n| `B11` | 0.0001 | 20 meters | 1613.7nm (S2A) / 1610.4nm (S2B) | SWIR 1 |\n| `B12` | 0.0001 | 20 meters | 2202.4nm (S2A) / 2185.7nm (S2B) | SWIR 2 |\n| `B8A` | 0.0001 | 20 meters | 864.8nm (S2A) / 864nm (S2B) | Red Edge 4 |\n\n### Image Properties\n\n**Image Properties**\n\n| Name | Type | Description |\n|--------|-------------|-----------------------------------------------------|\n| labels | STRING_LIST | List of landcover types found in this image |\n| source | STRING | Product ID of the corresponding Sentinel-2 1C image |\n| tile_x | DOUBLE | X coordinate of tile in source image |\n| tile_y | DOUBLE | Y coordinate of tile in source image |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThe BigEarthNet Archive is licensed under the Community Data License\nAgreement - Permissive, Version 1.0. For more information,\nplease refer to\n[https://cdla.dev/permissive-1-0](https://cdla.dev/permissive-1-0/).\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- G. Sumbul, M. Charfuelan, B. Demir, V. Markl, BigEarthNet: A Large-Scale\n Benchmark Archive for Remote Sensing Image Understanding, IEEE International\n Conference on Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 5901-5904,\n Yokohama, Japan, 2019.\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar geometry = ee.Geometry.Polygon(\n [[\n [16.656886757418057, 48.27086673747943],\n [16.656886757418057, 48.21359065567954],\n [16.733276070162198, 48.21359065567954],\n [16.733276070162198, 48.27086673747943]]]);\n\nvar ic = ee.ImageCollection('TUBerlin/BigEarthNet/v1');\n\nvar filtered = ic.filterBounds(geometry);\n\nvar tiles = filtered.map(function(image) {\n var labels = ee.List(image.get('labels'));\n\n var urban = labels.indexOf('Discontinuous urban fabric').gte(0);\n var highlight_urban = ee.Image(urban).toInt().multiply(1000);\n\n return image.addBands(\n {srcImg: image.select(['B4']).add(highlight_urban), overwrite: true});\n});\n\nvar image = tiles.mosaic().clip(geometry);\n\nvar visParams = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 3000};\n\nMap.addLayer(image, visParams);\nMap.centerObject(image, 13);\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/TUBerlin/TUBerlin_BigEarthNet_v1) \n[TUBerlin/BigEarthNet/v1](/earth-engine/datasets/catalog/TUBerlin_BigEarthNet_v1) \nBigEarthNet is a new large-scale Sentinel-2 benchmark archive, consisting of 590,326 Sentinel-2 image patches. To construct BigEarthNet, 125 Sentinel-2 tiles were acquired between June 2017 and May 2018 over the 10 countries (Austria, Belgium, Finland, Ireland, Kosovo, Lithuania, Luxembourg, Portugal, Serbia, Switzerland) of Europe. All the tiles were atmospherically corrected ... \nTUBerlin/BigEarthNet/v1, copernicus,landuse-landcover,sentinel \n2017-06-01T00:00:00Z/2018-05-31T00:00:00Z \n36.9 -9 68.1 31.6 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [](https://doi.org/http://bigearth.net/)\n- [](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/TUBerlin_BigEarthNet_v1)"]]