GeoAI-Cubes: entrenando a la Inteligencia Artificial de Observación de la Tierra
Conjuntos de datos para la clasificación temática y la detección de cambios
GeoAI-Cubes, es una base de datos espaciales y temporales provenientes de diferentes sensores diseñada para proporcionar información preprocesada de una variedad de sistemas de observación de la Tierra o datos externos totalmente alineados a escala de píxeles o teselas.
Geoaicube es una iniciativa impulsada desde la Estrategia Catalunya Espai 2030.
El dataset se optimiza para realizar de forma eficiente el entrenamiento de modelos de inteligencia artificiales enfocados a aplicaciones geoespaciales. Todos los datos del Geoaicube están en formato Zarr, georeferenciados en la misma proyección WGS84 UTM31N y cubriendo la misma extensión geográfica y con el etiquetado del Mapa de Cubiertas del Suelo de Cataluña, grandes cambios 2023:
- UTM X Oeste: 427000.
- UTM X Este: 459000.
- UTM Y Norte: 4630900.
- UTM Y Sur: 46113000.
Reutilización de la información
| El uso de los datos está sujeto a una licencia de Reconocimiento 4.0 Internacional de Creative Commons. Más información |
Contiene datos Sentinel Copernicus modificados por el ICGC.
Se pide que todas las metodologías y resultados obtenidos por los distintos grupos científicos sean compartidos con el ICGC a través del email: icgc@icgc.cat.
Visor
Descripción del conjunto de datos
Se han convertido a formato ZARR (más eficiente para procesos de ingesta en modelos de AI de datos) las siguientes capas de información cartográfica y adicional:
- Geodatacube_orto2024.zarr: resolución de 25 cm (32.9 GB).
- Geodatacube_S22024_2025.zarr: resolución de 10 m (1,19 GB).
- GeoDataCube_access_XARRAYvsZARR_cast.ipynb: Jupyter Notebook explicativo de acceso a la información en formato zarr.
- Field_ROI_geodatacube.gpkg: GPKG del cultivo 1 para análisis serie temporal Sentinel-2 en el notebook.
- Field2_ROI_geodatacube.gpkg: GPKG del cultivo 2 para análisis serie temporal Sentinel-2 en el notebook.
- bbox_epsg32631.geojson: Archivo en formato geojson del ámbito geográfico.
La usabilidad de los GEOAICUBES, ocurre en I.A. por tener buenas etiquetas. La propuesta es que éstas vengan conjuntamente con la publicación de los geoaicubes mencionados (alta y baja resolución) con el etiquetado del Mapa de Cubiertas del Suelo de Cataluña, grandes cambios 2023.
Descarga
Los datos se pueden descargar directamente desde la dirección https://datacloud.icgc.cat/datacloud/geodatacubes.
Debido al gran volumen de los archivos disponibles se recomienda descargar usando el cliente FTP.
Servidor: ftp.icgc.cat | Usuario: descarregues01 | Contraseña: descarregues01
Ejemplos del conjunto de imágenes disponible
| Sentinel 2 RGB | Ortoimagen RGB | nDSM |
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| Sentinel-2 IRC | Ortoimagen RGB IRC | |
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| Mapa de cubiertas | Leyenda | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Representación gráfica | Clase | Nombre | Color | Código Hex | Clase | Nombre | Color | Código Hex |
| 1 | Cultivos herbáceos | #ffff00 | 22 | "Eixample" | #FF53CD | ||
| 2 | Huerta, viveros y cultivos forzados | #CCFF33 | 23 | Zonas urbanas laxas | #FFA4E2 | |||
| 3 | Viñas | #AF5B15 | 24 | Edificaciones aisladas en el espacio rural | #FFC8E2 | |||
| 4 | Oliveras | #808000 | 25 | Áreas residenciales aïsladas | #FFB4B4 | |||
| 5 | Otros cultivos leñosos | #CDCD00 | 26 | Zonas verdes | #0F3700 | |||
| 6 | Cultivos en transformación | #FFFFCC | 27 | Zonas industriales, comerciales y/o de servicios | #730055 | |||
| 7 | Bosques densos de aciculifolios | #33CC33 | 28 | Zonas deportivas y de ocio | #6200C4 | |||
| 8 | Bosques densos de caducifolios, planifolios | #66FF33 | 29 | Zonas de extracción minera y/o vertederos | #4A9595 | |||
| 9 | Bosques densos d'e sclerofilios y laurifolios | #689018 | 30 | Zonas en transformación | #FF00F0 | |||
| 10 | Matorral | #967D5F | 31 | Red viaria | #19E61E | |||
| 11 | Bosques claros de aciculifolios | #19E61E | 32 | Suelo desnudo urbano | #FFE6E6 | |||
| 12 | Bosques claros de caducifolios, planifolios | #B4FF9B | 33 | Zonas aeroportuarias | #67629A | |||
| 13 | Bosques claros de esclerofilios y laurifolios | #AAA500 | 34 | Red ferroviaria | #4A466E | |||
| 14 | Prados y herbazales | #C3C3A0 | 35 | Zonas portuarias | #2F2D46 | |||
| 15 | Bosque de ribera | #00FF9B | 36 | Embalses | #6F6FFF | |||
| 16 | Suelo nudo forestal | #FF9632 | 37 | Lagos y lagunas | #0000DC | |||
| 17 | Zonas quemadas | #282828 | 38 | Cursos de agua | #000064 | |||
| 18 | Roquedales y congestas | #79797A | 39 | Balsas | #185F94 | |||
| 19 | Playas | #F5DF78 | 40 | Canales artificiales | #12466D | |||
| 20 | Zonas húmedas | #3296FF | 41 | Mar | #000080 | |||
| 21 | Casco urbano | #FF007D | 0 | Fuera de frontera | #ffffff | |||