越南常见疾病的榴莲叶图像数据集用于农业诊断
Truong Nguyen Thanh1, Linh Xuan Nguyen1, Thang Cap1
1University of Information Technology, Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam.
Data in brief
|July 21, 2025
概括
这项研究提供了杜叶图像的新数据集,以帮助识别植物疾病. 该资源支持开发用于早期检测榴莲种植疾病的自动化系统.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 植物病理学 植物病理学
背景情况:
- 榴莲种植对越南经济至关重要,为众多农民提供支持.
- 榴莲叶面临着来自害虫,疾病和环境因素的重大威胁,降低了作物产量和质量.
研究的目的:
- 为了研究,引入一套全面的榴莲叶图像数据集.
- 促进杜兰花自动植物病检测系统的开发.
主要方法:
- 一个由2595张榴莲叶图像组成的数据集被策划.
- 图像代表了六个类别:健康的,Blight的,Colletotrichum的,藻类的,Phomopsis的和Rhizoctonia的.
- 图像在越南各地收集,预处理 (删除背景,调整大小),并经过专业注释.
主要成果:
- 数据集包括484张健康的和211张患病的叶子图像.
- 具体的疾病计数包括Blight (440),Colletotrichum (400),Algal (462),Phomopsis (411),和Rhizoctonia (398) 等. 这三种类型的菌是最常见的.
结论:
- 这一数据集是促进自动检测植物疾病的宝贵资源.
- 它可以创建计算机视觉模型,用于早期诊断和杜生产中的精准农业.
- 支持可持续农业,提高作物生产率.
