Datensatz

SSL4EO-S12: A Large-scale Multimodal Multitemporal Dataset for Self-supervised Learning in Earth Observation

The SSL4EO-S12 dataset is a large-scale dataset for unsupervised/self-supervised pre-training in Earth observation. The dataset consists of unlabeled patch triplets (Sentinel-1 dual-pol SAR, Sentinel-2 top-of-atmosphere multispectral, Sentinel-2 surface reflectance multispectral) from 251079 locations across the globe, each patch covering 2640mx2640m and including four seasonal time stamps. The raw dataset is provided in GeoTiff format, with each band being one single file.

Distributionen

• ZIP https://mediatum.ub.tum.de/1660427

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  Letzte Änderung:

  -

  Verfügbarkeit:

  -

  Offenheit der Lizenz:

  Freie Nutzung

  Nutzungsbedingungen:

  Creative Commons Namensnennung (CC-BY)

  Namensnennungstext:

  Wang, Yi;Ait Ali Braham, Nassim;Albrecht, Conrad M;Xiong, Zhitong;Liu, Chenying;Zhu, Xiaoxiang

  URL:

  https://mediatum.ub.tum.de/1660427

Metadaten

• RDF Link zu den Metadaten im Format RDF/XML

  URL:

  https://www.govdata.de/ckan/dataset/ssl4eo-s12-a-large-scale-multimodal-multitemporal-dataset-for-self-supervised-learning-in-earth.rdf