Ensemble De Données De Détection D'arbres Haute Résolution AdaTreeFormer-Jiangsu Jiangsu

Cet ensemble de données est un ensemble de données de comptage et de localisation d'arbres à haute résolution dans les zones de plaine et de collines de l'est de la Chine.

L'Université Tongji et le King's College de Londres ont publié un article intitulé «AdaTreeFormer : adaptation de domaine à quelques clichés pour le comptage d'arbres à partir d'une seule image haute résolution" est utilisé dans . L'article a été accepté par l'ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. L'article a utilisé trois ensembles de données : l'ensemble de données de Londres, l'ensemble de données du Jiangsu et l'ensemble de données de Yosemite.

Cet ensemble de données fournit un ensemble de données de détection d'arbres à haute résolution dans le Jiangsu.

• Localisation : Province du Jiangsu, Chine
• Types de paysages : agricoles, suburbains, urbains, résidentiels
• Nombre moyen d'arbres par image : 276
• Nombre total d'arbres : 664 487
• Résolution de l'image : 0,8 mètre
• Division des données : ensemble d'entraînement : 1 920 images, ensemble de test : 480 images

L'ensemble de données du Jiangsu comprend divers types de paysages, tels que des terres agricoles et des zones suburbaines, avec une densité d'arbres relativement élevée. Cette diversité offre de bonnes conditions de test pour l’adaptabilité du modèle dans différents environnements.

Contexte du jeu de données

Les arbres sont des organismes essentiels au maintien de la biodiversité mondiale et de la santé de la planète, contribuant largement aux cycles biogéochimiques et fournissant d’innombrables services écosystémiques, notamment le contrôle de la qualité de l’eau, les réserves de bois et la séquestration du carbone. La densité des arbres est un élément important de la structure de l’écosystème, contrôlant les taux de traitement et de rétention des éléments, ainsi que l’adéquation de l’habitat à de nombreuses espèces végétales et animales. Le nombre d’arbres dans une zone donnée peut également servir d’indicateur important pour guider les pratiques de gestion forestière et fournir une référence pour la prise de décision par les services publics et gouvernementaux. Cependant, en raison de la répartition complexe des arbres, il a été difficile d’obtenir de manière efficace et efficiente le nombre d’arbres à grande échelle spatiale à l’aide de la technologie de télédétection. Afin de répondre à la demande croissante de recherche sur les arbres individuels, nous avons produit un ensemble de données de comptage d'arbres basé sur des images de télédétection GF-Ⅱ avec une résolution spatiale de 0,8 m. L'ensemble de données contient 2 400 échantillons dans différents scénarios géologiques dans les plaines et les collines tempérées et subtropicales, y compris les forêts sauvages, les zones urbaines et rurales. Chaque paire d'échantillons se compose d'une image de télédétection, d'annotations d'arbres et d'une carte de densité d'arbres générée par convolution gaussienne. Des expériences de validation croisée montrent que le coefficient de détermination (R ²) peut atteindre des performances compétitives (supérieures à 0,93) et une précision moyenne supérieure à 84%. Cet ensemble de données peut être utilisé pour l’estimation de la densité des arbres, le comptage des arbres et les études de localisation des arbres, facilitant ainsi les analyses biologiques et le développement de modèles pour les tâches qui reposent sur les prédictions d’arbres individuels.