文献 | 时间序列农作物分类基准数据集, 跨不同国家和气候区

文章预览

转自： 遥感与深度学习 概述 题目： EUROCROPSML : A Time Series Benchmark Dataset For Few-Shot Crop Type Classification GitHub：https://github.com/dida-do/eurocropsml 数据：https://zenodo.org/records/13789558 论文：http://arxiv.org/abs/2407.17458 数据集概述： EUROCROPSML 是一个多分类标签的遥感数据集，基于 Sentinel-2 卫星的时间序列数据，覆盖欧洲的多个农业地块。 该数据集包含 176 种不同作物类型的标签，跨越不同的气候区和农业实践，适用于跨国的小样本（few-shot）学习。 数据集通过开放源码的 EUROCROPS 数据集扩展而来，使用了 2021 年的 Sentinel-2 L1C 数据。 与其它数据集对比 创新点 数据处理流程： 数据采集与预处理：包括从 Sentinel-2 影像中提取地块的中值像素值、去除云层影响、清理数据以及对空间坐标的处理。 数据集划分：生成多个用于训练和评估的子集，支持不同的学习场景（如1 ………………………………