大棚分割数据集,40765对影像,16.9g数据量,0.8米高分二,纯手工标注(arcgis标注)的大规模农业大棚分割数据集。

数据集名称:

  • )"Greenhouse Segmentation Dataset (GSD)"

数据集规模:

  • 包含40,765对用于大棚分割的影像数据,每对影像包括一张原始图像和相应的分割标签图。

数据量:

  • 总数据量约为16.9GB,适合存储在现代计算机系统中,便于下载和管理。

图像分辨率与来源:

  • 图像来源于高分二号(GF-2)卫星,具有0.8米的空间分辨率。这提供了足够清晰的细节来区分地面物体,尤其是农业大棚。
  • 图像尺寸未明确给出,但通常卫星图像会根据应用场景裁剪成合适的大小以方便处理。

标注方法:

  • 所有的大棚分割标签都是通过ArcGIS软件纯手工标注完成的,这意味着每个大棚的边界都被精确地描绘出来。
  • 手工标注确保了数据集的高质量,但也意味着数据准备过程相当耗时和费力。

应用场景:

  • 这个数据集非常适合用于农业监测、农作物管理和环境研究等领域。
  • 特别是在精准农业中,大棚分割可以帮助农民更好地管理种植区域,优化资源配置。

技术指标:

  • 数据集可用于训练深度学习模型,特别是语义分割和实例分割模型。
  • 由于是手工标注,可以作为基准测试数据集,用来评估不同分割算法的性能。

使用建议:

  • 在使用这个数据集之前,建议先检查是否有任何许可协议需要遵守。
  • 对于研究人员来说,可以利用这个数据集来改进现有的分割算法或者开发新的方法来提高大棚分割的精度。

注意事项:

  • 处理这些高分辨率图像时,需要相应的硬件支持,以确保计算效率。
  • 数据集中可能包含某些敏感区域的信息,在使用时应遵守当地法律法规。

希望这个介绍能够帮助您更好地理解和使用这个农业大棚分割数据集。如果需要进一步的信息或者具体的应用指导,可以参考数据集发布者的文档或联系相关人员获取更多信息。

相关推荐
智数研析社3 天前
9120 部 TMDb 高分电影数据集 | 7 列全维度指标 (评分 / 热度 / 剧情)+API 权威源 | 电影趋势分析 / 推荐系统 / NLP 建模用
大数据·人工智能·python·深度学习·数据分析·数据集·数据清洗
xchenhao4 天前
Scikit-Learn 对糖尿病数据集(回归任务)进行全面分析
python·机器学习·回归·数据集·scikit-learn·特征·svm
xchenhao4 天前
Scikit-learn 对加州房价数据集(回归任务)进行全面分析
python·决策树·机器学习·回归·数据集·scikit-learn·knn
xchenhao5 天前
SciKit-Learn 全面分析分类任务 breast_cancer 数据集
python·机器学习·分类·数据集·scikit-learn·svm
semantist@语校5 天前
第十九篇|东京世界日本语学校的结构数据建模:制度函数、能力矩阵与升学图谱
数据库·人工智能·线性代数·矩阵·prompt·github·数据集
xchenhao8 天前
SciKit-Learn 全面分析 digits 手写数据集
python·机器学习·分类·数据集·scikit-learn·svm·手写
深度学习lover8 天前
<数据集>yolo梨幼果识别数据集<目标检测>
python·yolo·目标检测·计算机视觉·数据集
却道天凉_好个秋9 天前
深度学习(四):数据集划分
人工智能·深度学习·数据集
爱补鱼的猫猫9 天前
快速构建数据集-假数据(生成&划分)
数据集
飞翔的佩奇13 天前
【完整源码+数据集+部署教程】骰子点数识别图像实例分割系统源码和数据集:改进yolo11-DCNV2
python·yolo·计算机视觉·数据集·yolo11·骰子点数识别图像实例分割