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Dokumenttyp:
Forschungsdaten
Veröffentlichungsdatum:
01.07.2021
Verantwortlich:
Körner, Marco
Autorinnen / Autoren:
Rußwurm, Marc ; Körner, Marco
Institutionszugehörigkeit:
TUM
Herausgeber:
TUM
Titel:
Multi-temporal land cover classification with sequential recurrent encoders
Enddatum der Datenerzeugung:
13.01.2018
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen; DAT Datenverarbeitung, Informatik; GEO Geowissenschaften
zusätzliche Fachgebiete:
Remote Sensing; Machine Learning; Vegetation analysis; Crop Type Mapping
Quellen der Daten:
Experimente und Beobachtungen / experiments and observations
Andere Quellen der Daten:
Zipped Image and Timeseries Data
Datentyp:
Bilder / images; mehrdimensionale Visualisierungen oder Modelle / models
Methode der Datenerhebung:
Download from Sentinel 2 satellite data archive, image processing (cropping to relevant field parcels). Association with crop type labels acquired from the Ministry of Agriculture.
Beschreibung:
Spatio-temporal reflectance measurements form Sentinel 2 satellites of agricultural field parcels in Bavaria. Labelled dataset for crop type mapping
Links:

DOI Article: 10.3390/ijgi7040129
Article Link: https://www.mdpi.com/2220-9964/7/4/129
Source code repository: https://github.com/TUM-LMF/MTLCC

Schlagworte:
Satellite Time Series analysis; Multi-temporal image analysis; Vegetation classification; Crop Type Mapping; Deep Learning; Machine Learning
Technische Hinweise:
View and download (40.3 GB, 4 files)
The data server also offers downloads with FTP
The data server also offers downloads with rsync (password m1612844):
rsync rsync://m1612844@dataserv.ub.tum.de/m1612844/
Sprache:
en
Rechte:
by, http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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