水生植物数据集:使用无人机的高分辨率水生植物分类和细分图像数据集.
Md Abrar Istiak1, Razib Hayat Khan2,3, Jahid Hasan Rony2
1RIoT Research Center, Independent University, Bangladesh, Dhaka, 1229, Bangladesh. abraristiakakib@gmail.com.
Scientific data
|December 20, 2024
概括
水生植物的减少威胁着生态系统. 本研究介绍了AqUavplant数据集,使用无人机进行高分辨率地图绘制,以帮助保护工作和生物多样性保护.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 植物学 植物学
背景情况:
- 水生植被对生态系统稳定至关重要,但面临着逐渐的衰退.
- 有效的保护需要对水生植物物种进行准确的监测和绘制地图.
- 无人驾驶飞行器 (UAV) 为大规模水生环境制图提供了可行的解决方案.
研究的目的:
- 开发水生植物数据集,用于水生植物的绘图和监测.
- 促进用于自动植物识别的机器学习模型的开发.
- 支持生物多样性保护和水生生态系统的管理.
主要方法:
- 在孟加拉国9个地点收集了197张31种水生植物的高分辨率 (4K) 图像.
- 使用DJI Mavic 3 Pro无人机,其地面采样距离 (GSD) 为0.04-0.05cm/px,用于详细的图像采集.
- 创建了二进制和多类语义细分口罩,以补充图像数据集.
主要成果:
- 该AqUavplant数据集提供了各种水生植物的全面,高分辨率图像.
- 该数据集包括训练机器学习算法所必需的详细细分面具.
- 这种资源可以准确地绘制和监测水生植被.
结论:
- AqUavplant数据集是生态研究和保护的宝贵资源.
- 它支持检测土著和入侵物种,植物健康监测和生物多样性评估.
- 该数据集有助于防止水生植物灭绝,并保护生态系统平衡.


