iNaturalist|生物多样性数据集|图像识别数据集

The iNaturalist 2017 dataset (iNat) contains 675,170 training and validation images from 5,089 natural fine-grained categories. Those categories belong to 13 super-categories including Plantae (Plant), Insecta (Insect), Aves (Bird), Mammalia (Mammal), and so on. The iNat dataset is highly imbalanced with dramatically different number of images per category. For example, the largest super-category “Plantae (Plant)” has 196,613 images from 2,101 categories; whereas the smallest super-category “Protozoa” only has 381 images from 4 categories.

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数据集介绍

构建方式

iNaturalist数据集的构建基于全球自然爱好者和科学家的广泛参与，通过用户上传的图像和地理位置信息，形成了一个庞大的生物多样性数据库。该数据集涵盖了从昆虫到植物的多种生物类别，每条记录都附有详细的物种标签和观察时间，确保了数据的多样性和准确性。

特点

iNaturalist数据集以其丰富的物种多样性和高精度的地理标签著称，为生态学和生物多样性研究提供了宝贵的资源。其特点在于数据的实时更新和用户参与度高，使得数据集能够反映最新的生物分布和变化趋势。此外，数据集的开放性和可访问性也促进了跨学科的研究合作。

使用方法

iNaturalist数据集适用于多种研究场景，包括但不限于物种分布模型构建、生态系统健康评估和生物多样性监测。研究人员可以通过API接口或直接下载数据集，进行数据清洗和分析。为了充分利用该数据集，建议结合地理信息系统和机器学习技术，以提取和分析复杂的生态模式。

背景与挑战

背景概述

iNaturalist数据集诞生于2017年，由加州大学伯克利分校、国家地理学会和iNaturalist社区共同开发。该数据集旨在通过众包方式收集和标注自然界中的生物多样性数据，为生态学研究提供丰富的资源。iNaturalist的建立标志着生物多样性研究进入了一个新的时代，其数据不仅用于学术研究，还广泛应用于环境保护、物种保护和公众教育等领域，极大地推动了生物多样性知识的普及和应用。

当前挑战

iNaturalist数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据来源广泛，涉及全球各地的生物多样性，这要求数据集具有高度的多样性和代表性。其次，数据标注的准确性是一个关键问题，因为生物物种的鉴定需要专业知识，而众包方式可能导致标注错误。此外，数据集的更新速度也是一个挑战，随着新物种的发现和旧物种的灭绝，数据集需要不断更新以保持其时效性和准确性。最后，数据隐私和伦理问题也不容忽视，如何在保护用户隐私的同时，充分利用这些宝贵的生物多样性数据，是一个亟待解决的问题。

发展历史

创建时间与更新

iNaturalist数据集创建于2008年，由加州科学院和全球自然历史博物馆共同发起。该数据集自创建以来，持续进行更新，最新版本于2023年发布，显著提升了数据质量和覆盖范围。

重要里程碑

iNaturalist数据集的重要里程碑包括2017年与Google合作推出的图像识别挑战赛，极大地推动了计算机视觉技术在生物多样性研究中的应用。此外，2019年iNaturalist成为全球最大的公民科学平台之一，用户贡献的观察数据超过5000万条，为生态学研究提供了宝贵的数据资源。

当前发展情况

当前，iNaturalist数据集已成为全球生物多样性研究的重要工具，广泛应用于物种识别、生态监测和环境保护等领域。其庞大的用户群体和丰富的数据资源，不仅促进了科学研究的进展，还增强了公众对自然环境的关注和保护意识。未来，iNaturalist将继续扩展其数据收集和分析能力，进一步推动生物多样性保护和可持续发展。

发展历程

• iNaturalist项目正式启动，旨在通过社区科学的方式促进自然观察和生物多样性研究。

  2008年
• iNaturalist数据集首次公开发布，包含大量用户上传的生物观察记录，为科学研究提供了宝贵的数据资源。

  2014年
• iNaturalist与加利福尼亚科学院和全国自然历史博物馆合作，进一步扩大了其数据集的规模和影响力。

  2017年
• iNaturalist数据集被广泛应用于多个研究项目，包括生物多样性评估、生态系统监测和物种分布预测等领域。

  2018年
• iNaturalist数据集的规模突破1亿条观察记录，成为全球最大的自然观察数据集之一。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在生物多样性研究领域，iNaturalist数据集被广泛用于物种识别和分类任务。通过收集来自全球各地的自然观察记录，该数据集为研究人员提供了丰富的图像和元数据，用于训练和验证机器学习模型。这些模型能够自动识别和分类动植物，从而极大地提高了物种鉴定的效率和准确性。

解决学术问题

iNaturalist数据集解决了生物多样性研究中的关键问题，如物种分布的动态监测和生态系统的健康评估。通过整合大量实地观察数据，研究人员能够更准确地分析物种的分布模式和生态位，进而预测气候变化和人类活动对生物多样性的影响。这不仅推动了生态学和保护生物学的发展，还为制定有效的保护策略提供了科学依据。

衍生相关工作

基于iNaturalist数据集，许多研究工作得以展开，包括物种分布模型构建、生态网络分析和物种相互作用研究。例如，一些研究利用该数据集分析了城市化对鸟类多样性的影响，另一些研究则探讨了气候变化对植物分布的长期效应。这些工作不仅丰富了我们对生物多样性的理解，还为跨学科研究提供了宝贵的数据资源。