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EuroSAT: A Novel Dataset and Deep Learning Benchmark for Land Use and Land Cover Classification

土地覆盖 计算机科学 卷积神经网络 封面(代数) 地球观测 卫星 人工智能 深度学习 特征提取 上下文图像分类 土地利用 水准点(测量) 遥感 模式识别(心理学) 地理 地图学 图像(数学) 机械工程 工程类 航空航天工程 土木工程
作者
Patrick Helber,Benjamin Bischke,Andreas Dengel,Damian Borth
出处
期刊:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:12 (7): 2217-2226 被引量:874
标识
DOI:10.1109/jstars.2019.2918242
摘要

In this paper, we present a patch-based land use and land cover classification approach using Sentinel-2 satellite images. The Sentinel-2 satellite images are openly and freely accessible, and are provided in the earth observation program Copernicus. We present a novel dataset, based on these images that covers 13 spectral bands and is comprised of ten classes with a total of 27 000 labeled and geo-referenced images. Benchmarks are provided for this novel dataset with its spectral bands using state-of-the-art deep convolutional neural networks. An overall classification accuracy of 98.57% was achieved with the proposed novel dataset. The resulting classification system opens a gate toward a number of earth observation applications. We demonstrate how this classification system can be used for detecting land use and land cover changes, and how it can assist in improving geographical maps. The geo-referenced dataset EuroSAT is made publicly available at https://github.com/phelber/eurosat.
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