BreizhCrops：用于作物类型制图的时间序列数据集
机器学习
2020-05-12 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们提出了 BreizhCrops，一个用于从卫星时间序列中对田间作物进行监督分类的新型基准数据集。我们在法国东北部布列塔尼地区（当地语言中称为 Breizh）聚合了标签数据以及 Sentinel-2 的大气层顶和大气层底时间序列。我们比较了七种最近提出的深度神经网络以及一个 Random Forest 基线。该数据集、模型（重新）实现及预训练模型权重可在相关的 GitHub 仓库（https://github.com/dl4sits/BreizhCrops）获取，该仓库在设计时充分考虑了从业者的适用性。我们计划通过补充额外数据来维护该仓库，并欢迎贡献新方法，以构建作物类型制图方法的先进基准。
引用
@article{arxiv.1905.11893,
title = {BreizhCrops: A Time Series Dataset for Crop Type Mapping},
author = {Marc Rußwurm and Charlotte Pelletier and Maximilian Zollner and Sébastien Lefèvre and Marco Körner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11893},
year = {2020}
}
备注
accepted to ISPRS Archives 2020