Flora datasets|植物识别数据集|森林监测数据集

Flora datasets是一个精选的植物、树木和森林数据集列表，旨在帮助对植物/森林感兴趣的人工智能社区开发模型。这些数据集对于监测、威胁检测（如森林砍伐和野火）、物种识别、疾病识别或可持续森林管理新方法的开发至关重要。

The Flora datasets represent a curated collection of plant, tree, and forest datasets, designed to assist the AI community interested in botany and forestry in developing models. These datasets are crucial for monitoring, threat detection (such as deforestation and wildfires), species identification, disease recognition, or the development of new methods for sustainable forest management.

原始信息汇总

Flora datasets 概述

Flora datasets 是一个精选的数据集列表，专注于植物、树木和森林，旨在帮助对植物/森林感兴趣的人工智能社区开发模型。数据集主要分为以下四个类别：

1. 物种分类

• Plant classification V11: 包含4k个标记的植物物种图像。
• Plant classification: 包含2k个标记的植物物种图像。
• TreeSatAI: 来自德国下萨克森州的树种分类数据集，包含50k个图像，具有多种属性。
• Tree classification: 包含4k个标记的树种图像。
• Common Tree Species in Hong Kong: 包含1300种树种，每种10张图片。
• iNaturalist 2021: 全球站点采集的2.7M标记图像，包含10k种物种。
• GeoLifeCLEF 2021: 法国采集的1.9M标记图像，包含31k种物种，使用卫星图像和地图变量。

2. 疾病/损害分类

• Forest Damages 2021 (Swedish Forest Agency): 来自瑞典5个地区的1.5k图像，标记超过100k棵树。
• Plant Disease Classification Merged Dataset: 76k图像，分为88类，由14个不同数据集合并而成。
• Plant Disease Expert: 200k标记图像，用于植物疾病检测。
• Plant Diseases Dataset: 87k RGB图像，分为38类。
• PlantVillage dataset: 54k健康和不健康叶片图像，分为38类。
• Collection of Leaf (Disease) Images: 4.5k标记图像，覆盖11种物种。
• Orange leaf disease dataset: 41k标记图像，分为5类。
• Apple Disease Dataset: 10k标记图像，分为4类。
• Plant Pathology 2021 - foliar diseases in apple trees: 18.6k图像。
• Coconut Diseases and Pest Infestations: 5k标记图像，分为5类。

3. 野火检测

• The FLAME dataset: 50k航空图像，标记为“火”和“非火”。
• Forest Fire, Smoke, and Non-Fire Image Dataset: 43k图像，分为“火”、“烟”和“非火”三类。
• Forest Fire Images: 5k图像，包含“火”和“非火”。
• Forest Smoke and Fire Detection: 15k烟和火图像。

4. 森林砍伐检测

• Dynamic EarthNet challenge: 欧洲2年时间序列预测和多类变化检测数据集，包含75个图像时间序列。
• ForestNet deforestation driver: 2,756 LANDSAT-8卫星图像，包含森林损失事件的砍伐驱动因素注释。

这些数据集为开发保护植物和森林的技术提供了必要的数据支持。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Flora datasets的构建基于对植物、树木和森林相关数据集的精心筛选与整合，旨在为机器学习和人工智能领域的研究者提供丰富的资源。该数据集涵盖了多个子领域，包括物种分类、疾病与损害分类、野火检测以及森林砍伐检测。每个子领域的数据集均来自不同的来源，如公开的图像数据集、卫星影像、无人机拍摄的图像等，确保数据的多样性和广泛性。通过整合这些数据，Flora datasets为研究者提供了一个全面且易于访问的平台，以支持他们在植物和森林保护领域的研究。

特点

Flora datasets的一个显著特点是其多样性和广泛性。数据集不仅涵盖了多种植物和树木的分类，还包括了疾病、损害、野火和森林砍伐等多种威胁的检测。此外，数据集中的图像来源多样，包括智能手机拍摄、卫星影像、无人机拍摄等，确保了数据的全面性和代表性。另一个特点是数据集的规模庞大，例如iNaturalist 2021数据集包含了270万张标注图像，而Plant Disease Classification Merged Dataset则包含了76,000张图像。这些大规模数据集为深度学习和机器学习模型的训练提供了充足的数据支持。

使用方法

Flora datasets的使用方法灵活多样，适用于多种机器学习和人工智能任务。研究者可以根据具体需求选择不同的子数据集，如用于物种分类的Plant classification V11，或用于疾病检测的Plant Disease Classification Merged Dataset。数据集的下载和使用通常通过平台如Kaggle、Hugging Face等进行，用户可以根据提供的链接直接访问和下载数据。此外，部分数据集还提供了详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手。对于需要进行大规模数据处理的研究者，Flora datasets的多样性和规模使其成为理想的选择。

背景与挑战

背景概述

Flora datasets是由一群致力于植物与森林保护的研究人员和机构精心策划的数据集集合，旨在为机器学习和人工智能领域的研究者提供丰富的植物、树木和森林相关数据。该数据集的创建源于对植物和森林在地球生态系统中重要性的深刻认识，它们不仅为人类提供氧气、调节气候，还为野生动物提供栖息地，保护水资源，防止土壤侵蚀，并提供资源和药物。然而，这些宝贵的自然资源正面临疾病、森林砍伐、气候变化、野火、入侵物种、污染和过度采伐等多重威胁。为了应对这些挑战，AI技术在监测、威胁检测、物种识别、疾病识别及可持续森林管理等方面展现出巨大的潜力。Flora datasets的推出，正是为了填补这一领域的数据空白，推动相关技术的快速发展。

当前挑战

Flora datasets在构建过程中面临诸多挑战。首先，植物和森林数据的多样性和复杂性使得数据收集和标注工作异常繁琐，尤其是涉及物种分类、疾病识别和森林破坏检测等任务时，数据的准确性和全面性至关重要。其次，不同数据集之间的异质性，如图像分辨率、标注标准和数据来源的差异，增加了模型训练和评估的难度。此外，随着气候变化和人类活动的加剧，森林和植物的动态变化使得实时监测和数据更新成为一项持续的挑战。最后，如何在保护隐私和数据安全的前提下，高效地共享和利用这些数据，也是该数据集面临的重要问题。

常用场景

经典使用场景

Flora datasets 在植物与森林领域的研究中具有广泛的应用场景。其经典用途之一是物种分类，通过包含大量标注图像的数据集，如Plant classification V11和TreeSatAI，研究者能够训练高效的分类模型，用于识别不同植物和树种。此外，该数据集还支持疾病与损害分类，如Plant Disease Classification Merged Dataset，帮助识别植物病害，从而为农业和林业提供技术支持。

衍生相关工作

Flora datasets 的发布催生了一系列相关研究工作。例如，基于物种分类数据集的研究推动了植物识别算法的发展，如深度学习在植物分类中的应用。疾病与损害分类数据集则促进了植物病理学和农业科技的进步，产生了多个用于病害检测的模型。此外，森林砍伐和野火检测数据集也为遥感技术和地理信息系统（GIS）的发展提供了新的研究方向，推动了环境监测和灾害预警技术的创新。

数据集最近研究

最新研究方向

在植物与森林保护领域，Flora datasets的最新研究方向主要集中在利用人工智能技术进行高效的物种分类、疾病与损害检测、野火监测以及森林砍伐检测。这些研究不仅有助于提升对植物和森林健康状况的实时监控能力，还能为应对气候变化、保护生物多样性提供关键支持。通过整合多源数据，如卫星图像、无人机拍摄的空中影像以及地面采集的植物图像，研究人员能够开发出更为精准的模型，以识别和预测森林中的威胁因素，如病虫害、野火和非法砍伐。这些技术的应用对于实现可持续森林管理、保护生态系统和人类福祉具有深远的意义。