UAVS-FDDB: UAVs-based Forest Fire Detection Database

The UAVs-based Forest Fire Database (UAVs-FFDB) encompasses four distinct classes: 1. Pre-evening Forest Condition 2. Evening Forest Condition 3. Pre-evening Fire Incident 4. Evening Fire Incident. The images were captured using UAVs equipped with Raspberry Pi Camera V2 technology in the forested areas surrounding Adana Alparslan Türkeş Science and Technology University, Adana, Turkey. This dataset is divided into two main components: original data (raw) and augmented data, each accompanied by an annotation file. The raw data comprises 1,653 images, while the augmented dataset contains 15,560 images. Below is the distribution of images across the four classes: -Raw Data Pre-evening Forest Condition = 222 Evening Forest Condition = 286 Pre-evening Fire Incident = 791 Evening Fire Incident = 354 -Augmented Data Pre-evening Forest Condition = 3,890 Evening Forest Condition = 3,890 Pre-evening Fire Incident = 3,890 Evening Fire Incident = 3,890基于无人机（Unmanned Aerial Vehicles，简称UAVs）的森林火灾数据库（UAVs-FFDB）涵盖四大类别：1. 傍晚前森林状态 2. 傍晚时段森林状态 3. 傍晚前火灾事件 4. 傍晚时段火灾事件。该数据集的图像均由搭载树莓派相机V2（Raspberry Pi Camera V2）的无人机于土耳其阿达纳市阿达纳阿尔帕尔斯兰·蒂尔凯什科学技术大学周边林区采集所得。本数据集分为两大核心组成部分：原始数据与增强数据，二者均配有对应的标注文件。其中原始数据包含1653张图像，增强数据集则包含15560张图像。以下为四大类别下的图像分布情况： - 原始数据： 傍晚前森林状态：222张 傍晚时段森林状态：286张 傍晚前火灾事件：791张 傍晚时段火灾事件：354张 - 增强数据： 傍晚前森林状态：3890张 傍晚时段森林状态：3890张 傍晚前火灾事件：3890张 傍晚时段火灾事件：3890张

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

UAVS-FDDB是一个基于无人机采集的森林火灾检测图像数据库，包含四个类别（傍晚前森林条件、傍晚森林条件、傍晚前火灾事件、傍晚火灾事件），用于支持火灾检测研究。数据集分为原始数据（1,653张图像）和增强数据（15,560张图像），均提供标注文件，覆盖不同时间和火灾状态场景，适用于机器学习和深度学习模型训练。数据采集自土耳其阿达纳的森林区域，由土耳其科学技术研究委员会资助，属于生态学、人工智能和环境工程等多个交叉领域。