مجموعة بيانات الكشف عن الأشجار عالية الدقة من AdaTreeFormer-London في لندن

تم إنشاء مجموعة البيانات هذه بواسطة جامعة تونغجي وكلية كينجز لندن في ورقة بحثية بعنوان "AdaTreeFormer: تكيف نطاق اللقطات القليلة لحساب الأشجار من صورة واحدة عالية الدقة"تم اقتراحه في"

تحتوي هذه الورقة على ثلاث مجموعات بيانات: مجموعة بيانات لندن، ومجموعة بيانات جيانجسو، ومجموعة بيانات يوسمايت.

تُعد مجموعة البيانات هذه مجموعة بيانات عالية الدقة لاكتشاف الأشجار في لندن.

• الموقع: لندن، إنجلترا
• نوع المناظر الطبيعية: حضري، سكني، حديقة كثيفة
• متوسط عدد الأشجار في الصورة: 155
• إجمالي عدد الأشجار: 95,067
• دقة الصورة: 0.2 متر
• تقسيم البيانات: مجموعة التدريب: 452 صورة، مجموعة الاختبار: 161 صورة

تغطي مجموعة بيانات لندن مجموعة متنوعة من البيئات الحضرية والسكنية ذات الكثافة العالية للأشجار وأشكال وأحجام الأشجار المختلفة. يوفر هذا التنوع عينات غنية لتدريب النماذج واختبارها.

خلفية مجموعة البيانات

• أنواع الأشجار والتضاريس المتنوعة: الأنواع والأحجام والأشكال المختلفة للأشجار، فضلاً عن التضاريس المختلفة (على سبيل المثال، المناطق الحضرية، والأراضي الزراعية، والجبلية) تجعل تعداد الأشجار أكثر تعقيدًا.
• عدم وجود بيانات تدريب عالية الجودة: تعتمد نماذج التعلم العميق عادةً على كميات كبيرة من البيانات المصنفة، ولكن الحصول على هذه البيانات مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً.
• مشكلة فجوة المجال: في مهمة تعداد الأشجار، يمكن للمشاهد المختلفة (مثل المناطق الحضرية والريفية)، وأنواع التصوير المختلفة (مثل الصور الجوية وصور الأقمار الصناعية)، وكثافات الأشجار المختلفة أن تؤدي إلى اختلافات كبيرة بين مجال المصدر ومجال الهدف.