当前位置: 首页 > article >正文

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。


http://www.kler.cn/a/306142.html

相关文章:

  • python爬虫(二)爬取国家博物馆的信息
  • 行业类别-金融科技-子类别区块链技术-细分类别智能合约-应用场景供应链金融课题
  • 有了Makefile, CMake存在的意义是什么?如何借助Makefile构建ObjC语言编译环境?如何获取编译器的版本号?
  • Zookeeper的安装与使用
  • C++中的std::tuple和std::pair
  • Ubuntu 的 ROS 操作系统安装与测试
  • 字典+泛型的栈与队列+委托
  • SpringBoot接口开发总结
  • “树”据结构:并查集从入门到AC
  • MATLAB基础语法知识
  • MySQL指令
  • linux 操作系统下的cut命令介绍和使用案例
  • JavaScript控制语句和函数的使用
  • Python Numpy布尔数组在数据分析中的应用
  • 思维商业篇(3)—三大竞争战略
  • 【安全系列--处理挖矿】
  • Centos 执行yum安装 出现Failed connect to mirrors.163.com:80; 拒绝连接
  • Golang | Leetcode Golang题解之第409题最长回文串
  • Java中的服务端点响应缓存:Spring Cache抽象
  • ★ C++基础篇 ★ string类的实现
  • Python实现pdf转图片、转文字、去水印
  • 房产销售系统开发:SpringBoot技术要点
  • 避免 PyCharm 将该 Python 脚本作为测试运行
  • 串口数据波形显示工具对比
  • k8s service如何实现流量转发
  • Python 课程10-单元测试