blanchon/FireRisk|遥感数据集|火灾风险评估数据集

FireRisk数据集是一个用于遥感火灾风险分类的数据集。它包含RGB三波段的图像，图像尺寸为320x320，分辨率为1米。数据集共有91872张图像和101,878个树木注释，涵盖了7个土地覆盖类别：高、低、中等、不可燃、非常高、非常低和水。数据来源为NAIP航空影像。

原始信息汇总

FireRisk 数据集概述

基本信息

• 语言: 英语
• 任务类别: 图像分类
• 标签: 遥感, 地球观测, 地理空间, 航空影像, 土地覆盖分类
• 数据集名称: FireRisk

数据集详情

• 特征:

  • 图像: 数据类型为图像
  • 标签: 数据类型为类别标签，包含以下类别:
    • high
    • low
    • moderate
    • non-burnable
    • very_high
    • very_low
    • water

• 数据分割:

  • 训练集: 包含 70331 个样本，大小为 11575141474.625 字节

• 数据集大小:

  • 下载大小: 11575727336 字节
  • 数据集大小: 11575141474.625 字节

数据集配置

• 默认配置:
  • 数据文件:
    • 训练集: 路径为 data/train-*

数据集描述

• 总图像数: 91872
• 波段: 3 (RGB)
• 图像尺寸: 320x320
• 图像分辨率: 1米
• 土地覆盖类别: 7
• 类别: high, low, moderate, non-burnable, very_high, very_low, water
• 来源: NAIP 航空影像

使用方法

• 使用 datasets.load_dataset("blanchon/FireRisk") 加载数据集。

引用

• 文献: bibtex @article{shen2023firerisk, title = {FireRisk: A Remote Sensing Dataset for Fire Risk Assessment with Benchmarks Using Supervised and Self-supervised Learning}, author = {Shuchang Shen and Sachith Seneviratne and Xinye Wanyan and Michael Kirley}, year = {2023}, journal = {arXiv preprint arXiv: 2303.07035} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FireRisk数据集的构建基于遥感技术，集成地理空间及航空影像数据，涵盖了不同地区和条件下的土地覆盖情况。该数据集由70331张训练图像组成，每张图像大小为320x320像素，具备3个RGB波段，通过NAIP Aerial影像源采集。图像被标注为七类土地覆盖类型，包括火险等级的不同分类，从而为火险分类研究提供了丰富的视觉特征及标签信息。

特点

该数据集显著的特点在于其丰富的标签类别，不仅包括火险等级的划分，如高、低、中、极高、极低风险，还包含了不可燃物、水域等类别。数据集的图像分辨率达到1米，确保了足够的细节用于精确分类。此外，数据集提供了101878棵树的注释，进一步增强了数据集在火险评估方面的应用价值。

使用方法

使用FireRisk数据集非常直观，用户可以通过调用datasets库的load_dataset函数，加载名为'blanchon/FireRisk'的数据集。加载后，用户将获得训练数据集的访问权限，可以直接用于监督学习或自监督学习的火险评估模型训练。数据集的详细文档和示例代码为用户提供了便捷的使用指导。

背景与挑战

背景概述

在遥感领域，火灾风险评估是至关重要的研究方向。FireRisk数据集应运而生，旨在为火灾风险分类提供高质量的遥感图像数据。该数据集由Shuchang Shen等研究人员于2023年创建，依托于NAIP Aerial图像源，包含91872张RGB三波段图像，分辨率为1米，并标注有101,878棵树木的详细信息。数据集分为七个地被类别，涵盖从低风险到高风险的不同级别，以及非可燃物和水体。FireRisk数据集的推出，为火灾风险评估领域的研究提供了新的基准，推动了相关技术的发展和应用。

当前挑战

FireRisk数据集在构建过程中面临了诸多挑战。首先，如何精确地标注和分类不同火灾风险级别的图像，确保数据的准确性和可靠性，是一大难题。其次，数据集的规模和多样性要求在数据收集和处理过程中采用高效的算法和技术。此外，在火灾风险分类任务中，如何设计出既能处理多尺度特征，又能适应不同地域和环境条件的模型，也是当前研究的重要挑战。

常用场景

经典使用场景

在遥感领域，FireRisk数据集以其丰富的地物覆盖类别和精确的火险等级划分，成为火险评估研究的重要资源。该数据集常被用于图像分类任务，以训练模型准确识别不同火险等级的地表特征，如高火险区域与水域等。

实际应用

在实际应用中，FireRisk数据集可用于构建火险监测系统，为森林火灾的预警和应急响应提供决策支持。此外，该数据集还能助力于环境保护、资源管理和灾害预防等多个领域。

衍生相关工作

基于FireRisk数据集的研究衍生出了众多经典工作，包括但不限于利用监督学习和自监督学习进行火险评估的基准测试，这些研究为火险管理领域带来了新的视角和技术进步。