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LEM+ dataset: For agricultural remote sensing applications

机译：LEM + DataSet：用于农业遥感应用

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Remote sensing allows obtaining information on agriculture regularly with non-invasive measurement approaches. Field data is crucial for adequate agricultural monitoring by remote sensing. However, public available field data are scarce, mainly in tropical regions, where agriculture is highly dynamic. The present publication aims to support the reduction of this gap. The LEM+ dataset provides information monthly about 16 land use classes for 1854 fields from October 2019 to September 2020 (one Brazilian agricultural year) from Luís Eduardo Magalhães (LEM) and other municipalities in the west of Bahia state, Brazil. The reference data were collected in two fieldworks (March 2020 – first crop season, and August 2020 – second crop season). The boundaries of the fields visited in situ were delimited using Sentinel-2 false color compositions (near infrared - red - green) at 10 m spatial resolution. The land use classes were labeled monthly based on information collected in situ (agricultural land use and photographs) and by visual interpretation of Sentinel-2 false color composition (near infrared - shortwave infrared - red) and MODIS/Terra (Normalized Difference Vegetation Index) time series. The dataset can be useful for the development of new pattern recognition methods for agricultural land use mapping and monitoring, comparison of different classification methods, and optical and SAR remote sensing time series analysis. This dataset contributes to complement previous initiatives [1], [2] to make tropical agriculture field reference data publicly available.
机译：遥感允许定期使用非侵入性测量方法获得农业信息。现场数据对于通过遥感充分的农业监测至关重要。然而，公共场所的现场数据主要是热带地区，农业高度动态。本出版物旨在支持减少这种差距。 LEM + DataSet于2019年10月至1920年10月至9月20日（一年巴西农业年度）从巴西巴西巴伊亚州以西的其他市政当局提供约16个土地使用课程的信息。参考资料收集在两项实地（2020年3月 - 第一作物季节，以及2020年8月 - 第二作物季节）。使用10M空间分辨率的Sentinel-2假色彩组合物（近红外红绿）界定原位域的界限。土地利用课程按原位收集的信息（农业用地使用和照片）的信息标记，并通过哨兵-2假色彩组合（近红外线 - 短路 - 红色）和Modis / Terra（归一化差异植被指数）的视觉解释时间序列。数据集可用于开发新的农业土地使用映射和监测，不同分类方法的比较，以及光学和SAR遥感时间序列分析。此数据集有助于补充以前的举措[1]，[2]，以公开提供热带农业领域参考数据。

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