Underwater images collected by an Autonomous Underwater Vehicle in Hermitage, Réunion - 2021-11-26

This dataset was collected by an Autonomous Underwater Vehicle in Hermitage, Réunion - 2021-11-26. Underwater or aerial images collected by scientists or citizens can have a wide variety of use for science, management, or conservation. These images can be annotated and shared to train IA models which can in turn predict the objects on the images. We provide a set of tools (hardware and software) to collect marine data, predict species or habitat, and provide maps. This dataset is part of larger collection referencing numerous underwater and aerial images Seatizen Altas. Methods, tools and scientific objectives are also described in a dedicated data paper. This dataset was collected by an Autonomous Underwater Vehicle, Réunion - 2021-12 (project RECIF 3D) This dataset was processed with tools developped by different subsequent projects - 2025-12 (projects PLANCHA, ...) 3D reconstruction and mapping of Reunion coral ecosystems from underwater images. Survey information Camera: Prosilica Number of images: 651 Total size: 8.35 Gb Flight start: 2021:11:26 05:05:51 Flight end: 2021:11:26 05:16:41 Flight duration: 0h 10min 50sec Max depth: 14.47 m Generic folder structure YYYYMMDD_COUNTRYCODE-optionalplace_device_session-number ├── DCIM : folder to store videos and photos depending on the media collected. ├── GPS : folder to store any positioning related file. If any kind of correction is possible on files (e.g. Post-Processed Kinematic thanks to rinex data) then the distinction between device data and base data is made. If, on the other hand, only device position data are present and the files cannot be corrected by post-processing techniques (e.g. gpx files), then the distinction between base and device is not made and the files are placed directly at the root of the GPS folder. │ ├── BASE : files coming from rtk station or any static positioning instrument. │ └── DEVICE : files coming from the device. ├── METADATA : folder with general information files about the session. ├── PROCESSED_DATA : contain all the folders needed to store the results of the data processing of the current session. │ ├── BATHY : output folder for bathymetry raw data extracted from mission logs. │ ├── FRAMES : output folder for georeferenced frames extracted from DCIM videos. │ ├── IA : destination folder for image recognition predictions. │ └── PHOTOGRAMMETRY : destination folder for reconstructed models in photogrammetry. └── SENSORS : folder to store files coming from other sources (bathymetry data from the echosounder, log file from the autopilot, mission plan etc.). Software All the raw data was processed using our worflow. You can find all the necessary scripts to download this data in this repository. Enjoy your data with SeatizenDOI!本数据集由自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle）于留尼旺岛赫尔米塔奇地区采集，采集时间为2021年11月26日。 科学家或公众采集的水下与航空影像可广泛应用于科学研究、资源管理与生态保护领域。此类影像经标注与共享后，可用于训练人工智能模型，以实现影像中目标物体的识别预测。 本数据集配套提供一套软硬件工具，可用于海洋数据采集、物种/生境预测以及地图制作。 本数据集隶属于收录大量水下与航空影像的大型数据集集合Seatizen Atlas。相关研究方法、工具及科学目标已在专属数据论文中详述。 本数据集另一批次采集信息：由自主水下航行器于留尼旺岛完成，采集时间为2021年12月（隶属于RECIF 3D项目）。 本数据集于2025年12月依托后续多个项目（如PLANCHA项目等）开发的工具完成处理。 本数据集通过水下影像完成留尼旺岛珊瑚生态系统的三维重建与地图绘制。 调查信息 相机型号：Prosilica 影像总数：651张 总数据量：8.35 GB 采集开始时间：2021年11月26日 05:05:51 采集结束时间：2021年11月26日 05:16:41 采集时长：0小时10分50秒 最大作业深度：14.47米 通用文件夹结构与命名规范 命名格式：YYYYMMDD_COUNTRYCODE-optionalplace_device_session-number ├── DCIM：存储采集所得视频与照片的目录。 ├── GPS：存储各类定位相关文件的目录。若可对文件进行位置校正（例如基于RINEX星历数据的后处理运动学校正），则需区分基准站数据与设备端数据；若仅包含设备位置数据且无法通过后处理技术校正（例如GPX格式文件），则无需区分基准站与设备端数据，直接将文件置于GPS目录根目录下。 │ ├── BASE：来自RTK基准站或其他静态定位仪器的文件。 │ └── DEVICE：来自采集设备的定位文件。 ├── METADATA：存储本次采集会话通用信息文件的目录。 ├── PROCESSED_DATA：存储当前会话数据处理结果的各类子目录。 │ ├── BATHY：存储从任务日志中提取的水深原始数据的输出目录。 │ ├── FRAMES：存储从DCIM目录视频中提取的地理参考帧的输出目录。 │ ├── IA：存储图像识别预测结果的目标目录。 │ └── PHOTOGRAMMETRY：存储摄影测量重建模型的目标目录。 └── SENSORS：存储其他来源文件的目录（例如回声测深仪获取的水深数据、自动驾驶仪日志文件、任务规划文件等）。 软件说明 所有原始数据均通过我们的工作流完成处理。您可在本仓库中获取下载该数据集所需的全部脚本。愿您通过SeatizenDOI高效使用本数据集！