AgriPotential: A Novel Multi-Spectral and Multi-Temporal Remote Sensing Dataset for Agricultural Potentials

要約

リモートセンシングは、大規模な地球監視と土地管理のための重要なツールとして登場しました。
この論文では、数か月にわたるSentinel-2衛星画像で構成される新しいベンチマークデータセットであるAgripotentialを紹介します。
このデータセットは、5つの順序クラスにわたって、ブドウ栽培、市場ガーデニング、畑作物の3つの主要な作物タイプの農業ポテンシャルのピクセルレベルの注釈を提供します。
Agripotentialは、序数の回帰、マルチラベル分類、時空モデリングなど、幅広い機械学習タスクをサポートしています。
データは、フランス南部の多様な地域をカバーし、豊富なスペクトル情報を提供しています。
Agripotentialは、持続可能な土地利用計画に対するデータ駆動型のアプローチを改善することを目的とした、農業潜在的な予測のために特別に設計された最初の公開データセットです。
データセットとコードは、https：//zenodo.org/records/15556484で無料でアクセスできます。

要約(オリジナル)

Remote sensing has emerged as a critical tool for large-scale Earth monitoring and land management. In this paper, we introduce AgriPotential, a novel benchmark dataset composed of Sentinel-2 satellite imagery spanning multiple months. The dataset provides pixel-level annotations of agricultural potentials for three major crop types – viticulture, market gardening, and field crops – across five ordinal classes. AgriPotential supports a broad range of machine learning tasks, including ordinal regression, multi-label classification, and spatio-temporal modeling. The data covers diverse areas in Southern France, offering rich spectral information. AgriPotential is the first public dataset designed specifically for agricultural potential prediction, aiming to improve data-driven approaches to sustainable land use planning. The dataset and the code are freely accessible at: https://zenodo.org/records/15556484

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google