1️⃣ Dynamic World Training Data (DWTD) — глобальный набор данных, составленный из размеченных вручную спутниковых снимков Sentinel-2. Данные предназначены для обучения и проверки алгоритмов автоматического картографирования землепользования и почвенно-растительного покрова.
DWTD создан в период с 01.08.2019 по 28.02.2020 с использованием спутниковых снимков 2019 года, причем около 10% наблюдений относятся к 2017 году в очень облачных регионах мира.
Набор данных состоит из файлов GeoTIFF размером 510x510 пикселей (5,1 км х 5,1 км) c разрешением 10 м, размеченных на 10 классов земного покрова и землепользования, а также таблицы Excel (
v1_dw_tile_metadata_for_public_release.xlsx) с метаданными и статистикой классов для файлов GeoTIFF.Оригинальных снимков в DWTD нет, но в метаданных к каждому файлу GeoTIFF привязан идентификатор снимка Sentinel-2 (
S2_PRODUCT_ID) и идентификатор того же снимка на платформе Google Earth Engine (S2_GEE_ID).Данные разделены на три основные папки.
❶
Experts_tiles содержит обучающие данные, размеченные командой из 25 экспертов, нанятых Национальным географическим обществом специально для проекта Dynamic World.❷
Non_expert_tiles содержит обучающие данные, размеченные большой группой маркировщиков, нанятых коммерческой службой краудсорсинговой разметки. Данные в этих папках организованы по полушариям и номерам биомов из категорий биомов RESOLVE Ecoregions2017.❸
validation_set_tiles содержит набор данных для валидации. Ни один из тайлов этих данных не предназначен для использования при формулировании модели. Каждый тайл для валидации была независимо маркирована тремя экспертами. Набор валидации содержит две версии: индивидуальную маркировку от каждого эксперта-маркировщика и композитные изображения индивидуальных маркировок.📥 Данные: Tait, A. M. et al. (2021). Dynamic World training dataset for global land use and land cover categorization of satellite imagery Data set. PANGAEA. https://doi.org/10.1594/PANGAEA.933475
📖 Методика: Brown, C. F. et al. (2022). Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping. Scientific Data, 9(1). https://doi.org/10.1038/s41597-022-01307-4
#датасет #LULC