Angesichts der Bedeutung der Fernerkundung hat die Gemeinschaft der Repräsentationslernmethoden ihr bisher erstaunlich wenig Aufmerksamkeit geschenkt. Um dieses Defizit zu beheben und Baseline-Resultate sowie ein gemeinsames Evaluationsprotokoll in diesem Bereich zu etablieren, stellen wir vereinfachten Zugriff auf fünf unterschiedliche Fernerkundungsdatensätze in standardisierter Form bereit. Insbesondere untersuchen wir in-domain-Repräsentationslernen, um generische Fernerkundungsrepräsentationen zu entwickeln, und erforschen, welche Merkmale dafür entscheidend sind, dass ein Datensatz eine gute Quelle für das Repräsentationslernen in der Fernerkundung darstellt. Die etablierten Baselines erreichen auf diesen Datensätzen state-of-the-art-Leistungen.