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Images segmentées des processus météo-océaniques

Gamme de produit : images monomission SAR Sentinel-1.

DOI10.24400/527896/a01-2023.002  -  plus de métadonnées

Contenu : Un millier d'imagettes Sentinel-1 annotées manuellement pour des applications d'apprentissage

Utilisation: deep learning, segmentation, SAR, océanographie, météorologie

Conditions d'accès : Ces produits sont disponibles gratuitement pour tout usage (scientifique, opérationnel, commercial, etc.) comme indiqué dans la licence

Service d'accès aux données: FTP

Description : ce jeu de données contient 1000 imagettes annotées (20x20 km environ) de l'acquisition Sentinel-1 Wave Mode sous forme de polygones JSON parmi 10 caractéristiques métocéaniques jusqu'à une résolution de 50 mètres typiquement (voir illustration) :

Fronts atmosphériques
Nappes biologiques
Icebergs
Zone de vents faibles
Cellules micro-convectives
Front océanique
Vagues océaniques pures
Cellules de pluie
Glace de mer
Traînées de vent

Le présent jeu de données étend la catégorisation TenGeoP (1 caractéristique par imagette) à la segmentation au niveau du pixel parmi les 10 caractéristiques énumérées ci-dessus. Son objectif principal est l'entraînement de segmenteurs Deep Learning, avec des applications dans la cartographie automatique des processus de surface océanique [1] et dans la compréhension des interactions air-mer. Un notebook Jupyter est fourni dans l'archive du jeu de données pour consulter l'annotation. Les images brutes de la rugosité de la surface de la mer de Sentinel-1 dans ce jeu de données sont un sous-ensemble de 1000 éléments du jeu de données d'images SAR étiquetées TenGeoP [2, 3], également équilibré entre les modes de vagues 1 et 2 (incidence de 23 et 36° respectivement). Une méthodologie d'étiquetage cohérente avec TenGeoP est entreprise. L'utilisateur est invité à se référer à [2] pour accéder aux images SAR brutes et lire leur traitement.

Couverture géographique : globale. 

Format : JSON

Outils

Références:

[1] Colin A., Fablet R., Tandeo P., Husson R., Peureux C.,Longépé N., Mouche A., Semantic Segmentation of Metoceanic Processes Using SAR Observations and Deep Learning, Remote Sensing202214, 851. https://doi.org/10.3390/rs14040851 

[2] Wang C., Mouche A., Tandeo P., Stopa J., Longépé N., Erhard G., Foster R., Vandemark D., Chapron B., 2018, Labeled SAR imagery dataset of ten geophysical phenomena from Sentinel-1 wave mode (TenGeoP-SARwv), https://www.seanoe.org/data/00456/56796/ , https://doi.org/10.17882/56796 .

[3] Wang C., Mouche A., Tandeo P.,Stopa J., Longépé N., Erhard G., Foster R.,Vandemark D., Chapron B., 2019, A labelled ocean SAR imagery dataset of ten geophysical phenomena from Sentinel-1 wave mode, Geoscience Data Journal, 6(2), 105-115. Publisher's official version: https://doi.org/10.1002/gdj3.73 , Open Access version: https://archimer.ifremer.fr/doc/00512/62406/

Copyright: 2016, CNES/CLS

pour accéder aux produits Aviso et sélectionnez "Labelled dataset description for SAR S1 images segmentation"
Produit Zone Service d'accès authentifié Période des données Taille des fichiers
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"Labelled dataset description for SAR S1 images segmentation"
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