EuroCropsML: A Time Series Benchmark Dataset For Few-Shot Crop Type Classification

要約

ヨーロッパの農地区画の時系列作物タイプ分類のための、すぐに分析可能なリモート センシング機械学習データセットである EuroCropsML を紹介します。
これは、アルゴリズム開発と研究の比較可能性の進歩をサポートする、国境を越えた少数ショット作物タイプ分類アルゴリズムのベンチマークを行うために設計された最初のデータセットです。
これは、176 クラスにわたる 706,683 個のマルチクラス ラベル付きデータ ポイントで構成され、2021 年の Sentinel-2 L1C データからのパーセルあたりの中央ピクセル値の年次時系列と作物タイプ ラベルおよび空間座標を特徴としています。
オープンソースの EuroCrops コレクションに基づいた EuroCropsML は Zenodo で公開されています。

要約(オリジナル)

We introduce EuroCropsML, an analysis-ready remote sensing machine learning dataset for time series crop type classification of agricultural parcels in Europe. It is the first dataset designed to benchmark transnational few-shot crop type classification algorithms that supports advancements in algorithmic development and research comparability. It comprises 706 683 multi-class labeled data points across 176 classes, featuring annual time series of per-parcel median pixel values from Sentinel-2 L1C data for 2021, along with crop type labels and spatial coordinates. Based on the open-source EuroCrops collection, EuroCropsML is publicly available on Zenodo.

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