Google DeepMind 发布 ForTy 数据集, 应用在 森林类型制图、遥感 领域

Google DeepMind 本次发布的数据集 ForTy, ForTy是一个全球性的、多模式的、多时相的基准数据集，旨在推动森林类型制图的研究。该数据集包含了20万个图像块的时间序列，每个图像块都包含Sentinel-2、Sentinel-1、气候和海拔数据。每个时间序列以月度或季节性频率捕捉变化。数据集的每个像素都进行了标注，包括森林类型和其他土地利用类别，支持图像分割任务。ForTy通过利用多个公共数据源，实现了全球覆盖。数据集被用于评估几个基线模型，包括卷积神经网络和基于Transformer的模型。此外，我们提出了一种新型的基于Transformer的模型，专门设计用于处理多模态、多时相卫星数据，用于森林类型制图。我们的实验结果表明，该模型在性能上优于基线模型。

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