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EOD: The IEEE GRSS Earth Observation Database

Schmitt, Michael und Ghamisi, Pedram und Yokoya, Naoto und Hänsch, Ronny (2022) EOD: The IEEE GRSS Earth Observation Database. In: 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2022, Seiten 5365-5368. IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Kuala Lumpur, Malaysia. doi: 10.1109/IGARSS46834.2022.9884725. ISBN 978-166542792-0.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9884725

Kurzfassung

In the era of deep learning, annotated datasets have become a crucial asset to the remote sensing community. In the last decade, a plethora of different datasets was published, each designed for a specific data type and with a specific task or application in mind. In the jungle of remote sensing datasets, it can be hard to keep track of what is available already. With this paper, we introduce EOD - the IEEE GRSS Earth Observation Database (EOD) - an interactive online platform for cataloguing different types of datasets leveraging remote sensing imagery.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/191310/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:EOD: The IEEE GRSS Earth Observation Database
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schmitt, MichaelNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ghamisi, PedramNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yokoya, NaotoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hänsch, Ronnyronny.haensch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2936-6765NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2022
Erschienen in:2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/IGARSS46834.2022.9884725
Seitenbereich:Seiten 5365-5368
ISBN:978-166542792-0
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Benchmark, Dataset, Earth Observation, Deep Learning, Machine Learning
Veranstaltungstitel:IGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Veranstaltungsort:Kuala Lumpur, Malaysia
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
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 - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme > SAR-Technologie
Hinterlegt von: Hänsch, Ronny
Hinterlegt am:01 Dez 2022 13:15
Letzte Änderung:27 Okt 2023 15:29

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