Открытые датасеты для разметки карт земного покрова и землепользования, опирающиеся на снимки Sentinel-2. Европа, часть 1

1️⃣ Land Use/Cover Area frame Survey (LUCAS) — это обследование, проводимое в странах Европейского союза (ЕС) для сбора данных о землепользовании и земном покрове. Оно проводится статистической службой ЕС Eurostat каждые три года, начиная с 2006 года, и охватывает около 1 миллиона точек наблюдения.

LUCAS — это точечные данные, которые содержит информацию о LCLU, переменных агроэкологических условий, почвах и пастбищах:

🌐 GEE: LUCAS Harmonized (Theoretical Location, 2006-2018) V1
📥 LUCAS 2018 на Eurostat. Здесь можно скачать фотоснимки участков.

LUCAS Copernicus 2018 — наземные данные, собранные в 2018 г. так, чтобы их можно было использовать вместе с данными дистанционного зондирования Земли, полученными спутниками программы Copernicus. В отличие от контрольных точек LUCAS (точнее, кругом радиусом 1,5 м), в LUCAS Copernicus данные собраны на полигонах, площадью до 0,52 га.

🌐 GEE: LUCAS Copernicus (Polygons with attributes, 2018) V1

Данные LUCAS Copernicus состоят из 63 287 полигонов различных размеров и форм с согласованным почвенно-растительным покровом. Легенда соответствует уровню LUCAS Level-3.

📖 Методика сбора данных

В 2022 г. количество полигонов в LUCAS увеличилось до 150 000:

📥 LUCAS Copernicus 2022 на Eurostat
📥 Данные LUCAS Copernicus 2022


2️⃣ BigEarthNet — набор данных, состоящий из 590 326 пар образцов земного покрова, изображенных на снимках спутников Sentinel-1 и Sentinel-2. Каждый образец размечен по принадлежности к нескольким классам земного покрова. Названия классов взяты из данных CORINE Land Cover за 2018 год.

Используемые в данных снимки Sentinel-2 сделаны с июня 2017 по май 2018 года над 10 странами Европы (Австрия, Бельгия, Финляндия, Ирландия, Косово, Литва, Люксембург, Португалия, Сербия, Швейцария). Все снимки прошли атмосферную коррекцию с помощью sen2cor v2.5.5 и относятся к уровню обработки L2A. Эта часть набора данных называется BigEarthNet-S2 и занимает объем около 66 Гб.

📥 Данные: BigEarthNet-S2

📖 Методика: K. Clasen, L. Hackel, T. Burgert, G. Sumbul, B. Demir, V. Markl, "reBEN: Refined BigEarthNet Dataset for Remote Sensing Image Analysis", arXiv, 2025. https://arxiv.org/abs/2407.03653

#датасет #LULC