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Zhu, Xiao Xiang und Hu, Jingliang und Qiu, Chunping und Shi, Yilei und Kang, Jian und Mou, LiChao und Bagheri, Hossein und Häberle, Matthias und Hua, Yuansheng und Huang, Rong und Hughes, Lloyd und Li, Hao und Sun, Yao und Zhang, Guichen und Han, Shiyao und Schmitt, Michael und Wang, Yuanyuan (2020) So2Sat LCZ42: A benchmark data set for the classification of global local climate zones. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM), 8 (3), Seiten 76-89. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/MGRS.2020.2964708. ISSN 2168-6831.
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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9014553
Kurzfassung
Gaining access to labeled reference data is one of the great challenges in supervised machine-learning endeavors. This is especially true for an automat ed analysis of remote sensing images on a global scale, which enables us to address global challenges, such as urbanization and climate change, using state-of-the-art machine-learning techniques. To meet these pressing needs, especially in urban research, we provide open access to a valuable benchmark data set, So2Sat LCZ42, which consists of local-climate-zone (LCZ) labels of approximately half a million Sentinel-1 and Sentinel-2 image patches in 42 urban agglomerations (plus 10 additional smaller areas) across the globe.
| elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/138056/ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Dokumentart: | Zeitschriftenbeitrag | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Titel: | So2Sat LCZ42: A benchmark data set for the classification of global local climate zones | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Autoren: |
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| Datum: | 26 Februar 2020 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erschienen in: | IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (GRSM) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Referierte Publikation: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In SCOPUS: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In ISI Web of Science: | Ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Band: | 8 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DOI: | 10.1109/MGRS.2020.2964708 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Seitenbereich: | Seiten 76-89 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Verlag: | IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ISSN: | 2168-6831 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Stichwörter: | Labeling, Urban areas, Remote sensing, Machine learning, Earth, Google, Buildings | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| HGF - Programm: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| HGF - Programmthema: | Erdbeobachtung | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DLR - Schwerpunkt: | Raumfahrt | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DLR - Forschungsgebiet: | R EO - Erdbeobachtung | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Standort: | Oberpfaffenhofen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Institute & Einrichtungen: | Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Hinterlegt von: | Hu, Jingliang | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Hinterlegt am: | 27 Nov 2020 16:10 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Letzte Änderung: | 24 Okt 2023 12:50 |
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