研究目的
通过提出一个新颖的数据集，并在该数据集上评估最先进的深度卷积神经网络（CNN），以应对利用哨兵2号卫星图像进行土地利用和土地覆盖分类的挑战。
研究成果
所提出的EuroSAT数据集及分类系统总体准确率达到98.57%，为土地利用与土地覆盖变化检测、地理地图改进等各类地球观测应用铺平了道路。
研究不足
该数据集未进行大气校正，可能导致图像出现色偏。研究未对这些情况加以筛选，可能影响分类器的学习过程。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 欧洲卫星数据集发布：面向土地利用与土地覆盖分类的新型数据集与深度学习基准测试
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519248
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
本文研究了利用哨兵2号卫星影像进行土地利用与土地覆盖分类的挑战。主要贡献如下：我们基于覆盖13个不同光谱波段的哨兵2号卫星影像，构建了一个包含10个类别、总计27,000张标注图像的新数据集。在该新数据集及其不同光谱波段上评估了当前最先进的深度卷积神经网络（CNN），同时也在现有遥感数据集上评估了深度CNN并对比结果。使用所提出的新数据集，我们实现了98.57%的整体分类准确率。本研究产生的分类系统为各类地球观测应用开辟了途径，我们还展示了该分类系统如何助力改进地理地图。
作者：
Patrick Helber，Benjamin Bischke，Andreas Dengel，Damian Borth
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