南浔区绿化带破损缺失遥感监测识别数据

用于实现对南浔区绿化带破损缺失遥感监测中问题点位的高效精准识别，主要识别内容为绿化带破损缺失地块。算法通过问题点位在影像中的相对位置，自动计算出现问题的实地坐标，便于确定需要进行实地处理的位置。并且自动识别点位问题类型，精准发现绿化带破损缺失等问题，为后续的人员管理与问题派发提供方便，有利于网格员及时掌握自己管理区域的情况。解决了网格员在传统人工巡查中难以发现问题，容易忽略问题，巡查范围太大，隐蔽地段、偏远地区与恶劣环境中不易巡查等问题。将系统识别出的问题点位派发给网格员，使网格员有依据、有目标的实地确认，极大的提高了发现问题的效率，节约人员时间与人工成本，避免网格员出现无效的巡查。基于无人机航拍采集的绿化带破损缺失遥感影像数据，通过YOLO算法进行实时目标检测。首先将单元神经网络应用于2025年3月的遥感影像，将图像分割成19x19的单元格，每个单元神经网络负责预测K个单元格。预测每个区域的概率，所有单元格上具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元，生成预测点坐标（x，y），坐标系为CGCS2000，坐标为东经、北纬。
在预测类概率后，进行NMS运算，来消除不必要的锚点。算法识别下一个最高类别概率的边界框，并进行相同的运算过程，直到剩下所有不同的边界框。算法输出所需的要素，并显示各个类的边界框的细节。
抽取部分样本进行识别准确度验证，小于0.6视为识别错误，显示为FALSE；一般样本的识别准确度在0.8至1之间，大于或等于0.6视为识别正确，显示为TRUE。通过判断结果正确或错误来纳入或排除数据，将识别正确的点位判定为绿化带破损缺失类别。最后将纳入的点位坐标、问题类型等信息自动上传至绿化带破损缺失智能监管平台，获得绿化带破损缺失遥感监测识别数据。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含502条记录，每季度更新，用于南浔区绿化带破损缺失的遥感监测识别。它基于YOLO算法处理无人机影像，自动输出问题点位的坐标和类型，有效提升巡查效率和准确性，支持网格员精准管理。