Eurosat ist ein Datensatz und Deep-Learning-Benchmark für die Klassifizierung von Landnutzung und Landbedeckung. Der Datensatz basiert auf Sentinel-2-Satellitenbildern, deckt 13 Spektralbänder ab, besteht aus 10 Kategorien und verfügt über insgesamt 27.000 annotierte und georeferenzierte Bilder. Jede Szenenkategorie enthält 2.000 bis 3.000 Fernerkundungsbilder und die Größe jedes Bildes beträgt 64 × 64 Pixel. Der Datensatz enthält die folgenden 10 Kategorien:

• Industriegebäude
• Wohngebäude
• Jährliche Ernte
• Dauerkultur
• Fluss
• Meer & See
• Krautige Vegetation
• Autobahn
• Weide
• Wald

Zitat

@article{helber2019eurosat,
title={Eurosat: A novel dataset and deep learning benchmark for land use and land cover classification},
author={Helber, Patrick and Bischke, Benjamin and Dengel, Andreas and Borth, Damian},
journal={IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing},
year={2019},
publisher={IEEE}
}