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楊梅樹識別深度學習模型實驗數據集


王東亮1羅巍2
1中國科學院地理科學與資源研究所陸地表層格局與模擬院重點實驗室,北京1001012中國科學院微電子研究所智能制造電子研發中心,北京100029

DOI:10.3974/geodb.2019.04.16.V1

出版時間:2019年7月

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關鍵詞:

楊梅樹,識別,無人機照片,Mask RCNN深度學習模型

摘要:

楊梅樹[Myrica rubra (Lour.) S. et Zucc]是一種常綠喬木,樹高5-15 m,胸徑可達60 cm,樹冠可達5 m以上。楊梅樹廣泛分布在我國江南地區,生長于海拔1500 m以下酸性紅壤、山坡向陽的地理環境中。楊梅果是具有江南地理特色的水果。作者于2019年1月23日-24日選擇浙江省永嘉縣大洋山森林公園作為試驗區,采用大疆Phantom4無人機進行航拍,在此基礎上對楊梅樹樹冠進行多邊形標記,即采用Mask RCNN(Region Convolutional Neural Networks)深度學習模型對楊梅樹進行自動識別,對識別結果運用目視解譯方法驗證。結果表明,Mask RCNN在楊梅樹識別方面有較高精度,總體檢出率達90.08%,錯檢率為9.62%,漏檢率為9.92%。楊梅樹識別深度學習模型實驗數據集包括:(1)楊梅樹實驗樣區(浙江省永嘉縣大洋山森林公園) 照片3080張,每張照片像素尺寸為5472 x 3648;(2)楊梅樹樹冠樣本標記數據(298張);(3)楊梅樹深度學習模型識別結果數據。該數據集以.jpg、.json格式存儲,由3718個數據文件組成,數據量為25.6 GB(壓縮為71個文件,25.5 GB)。

基金項目:

中國科學院項目(XDA23100200);科技部項目(2017YFC0506505,2017YFB0503005)

數據引用方式:

王東亮,羅巍.楊梅樹識別深度學習模型實驗數據集[DB/OL].全球變化科學研究數據出版系統,2019.DOI:10.3974/geodb.2019.04.16.V1.

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序號 數據名 數據大小 操作
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71 TrainingSamples.rar 348666.71kb 下載
主辦單位
中國科學院地理科學與資源研究所    中國地理學會
協辦單位
CODATA發展中國家任務組    肯尼亞JKUAT大學    數字化林超地理博物館
黑龙江时时g4