摘要：

动态世界训练数据（Dynamic World Training Data ）是一个由超过 50 亿像素的人工标注欧空局哨兵-2 卫星图像组成的数据集，分布在从世界各地收集的 24000 块瓷砖上。该数据集旨在训练和验证自动土地利用和土地覆被制图算法。分辨率为 10 米的 5.1km x 5.1km 瓦片采用十类分类模式进行了密集标注，显示了一般土地利用土地覆被类别。该数据集创建于 2019-08-01 至 2020-02-28 期间，使用的是 2019 年的卫星图像观测数据，其中约 10%的观测数据可追溯到 2017 年的世界多云地区。该数据集是国家地理学会-谷歌-世界资源研究所动态世界项目的组成部分。前言 – 人工智能教程

数据集由两种文件类型组成：由人工标注者提供的 510x510 像素 10 米分辨率卫星图像瓦片标记的 GeoTIFF 文件，以及上述 GeoTIFF 文件的元数据和类别统计 Excel (.xlsx) 表格。数据主要分为三个文件夹。其中一个文件夹包含由国家地理学会专门为该项目招募的 25 位人工标注专家组成的团队所标注的训练数据。第二个文件夹中包含的训练数据是由一个商业群组标注服务机构提供的更大范围的委托标注者所标注的。这些文件夹中的数据按半球和 RESOLVE Ecoregions2017 生物群落类别中的生物群落编号进行组织 (