RSRCC ist ein Benchmark-Datensatz zum Verständnis semantischer Veränderungen in der Fernerkundung, der 2026 von Google Research veröffentlicht wurde. Zugehörige Forschungsarbeiten umfassen... RSRCC: Ein Benchmark zur Erfassung regionaler Veränderungen mittels Fernerkundung, erstellt durch ein Retrieval-gestütztes Best-of-N-RankingZiel ist es, ein tieferes Verständnis zeitlicher Veränderungen in Fernerkundungsszenen zu fördern, indem multitemporale Bilddaten mit natürlichsprachlichen Fragebeantwortungen kombiniert werden. Dadurch wird die traditionelle binäre Veränderungserkennung auf die Dimension der semantischen Veränderungsbeschreibung gehoben. Dieser Datensatz enthält 126.000 Frage-Antwort-Beispiele zur Fernerkundungsanalyse von Veränderungen. Er deckt Szenarien wie Neubau, Abriss, Straßenbau, Vegetationsveränderungen und Wohnbebauung ab. Die Unterteilung erfolgt anhand von Trainings-, Werte- und Testkriterien. Jedes Beispiel besteht aus einem Paar zeitlich ausgerichteter Satellitenbilder (vorher und nachher) sowie den entsprechenden Fragen und Antworten in natürlicher Sprache. Die Verknüpfung erfolgt über die Datei metadata.csv, wodurch sich der Datensatz für multimodale Analyseaufgaben eignet.

Datenfelder:

• Vorher: Das Bild vor der Änderung.
• Nachher: Das Bild nach den Änderungen.
• Text: Enthält Textanmerkungen mit semantischen Fragen und Antworten, die sowohl Ja/Nein- als auch Multiple-Choice-Fragen und -Antworten unterstützen.

Zitat

@Article{Kazoom2026RSRCC,
AUTHOR = {Kazoom, R. and Gigi, Y. and Leifman, G. and Shekel, T. and Beryozkin, G.},
TITLE = {RSRCC: A Remote Sensing Regional Change Comprehension Benchmark Constructed via Retrieval-Augmented Best-of-N Ranking},
JOURNAL = {arXiv preprint},
VOLUME = {arXiv:2604.20623},
YEAR = {2026},
URL = {https://arxiv.org/abs/2604.20623},
DOI = {10.48550/arXiv.2604.20623}
}