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杨梅树识别深度学习模型实验数据集


王东亮1罗巍2
1 中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟院重点实验室，北京1001012 中国科学院微电子研究所智能制造电子研发中心，北京100029

DOI:10.3974/geodb.2019.04.16.V1

出版时间:2019年7月

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关键词：

杨梅树,识别,无人机照片,Mask RCNN深度学习模型

摘要:

杨梅树[Myrica rubra (Lour.) S. et Zucc]是一种常绿乔木，树高5-15 m，胸径可达60 cm，树冠可达5 m以上。杨梅树广泛分布在我国江南地区，生长于海拔1500 m以下酸性红壤、山坡向阳的地理环境中。杨梅果是具有江南地理特色的水果。作者于2019年1月23日-24日选择浙江省永嘉县大洋山森林公园作为试验区，采用大疆Phantom4无人机进行航拍，在此基础上对杨梅树树冠进行多边形标记，即采用Mask RCNN（Region Convolutional Neural Networks）深度学习模型对杨梅树进行自动识别，对识别结果运用目视解译方法验证。结果表明，Mask RCNN在杨梅树识别方面有较高精度，总体检出率达90.08%，错检率为9.62%，漏检率为9.92%。杨梅树识别深度学习模型实验数据集包括：（1）杨梅树实验样区(浙江省永嘉县大洋山森林公园) 照片3080张，每张照片像素尺寸为5472 x 3648；（2）杨梅树树冠样本标记数据（298张）；（3）杨梅树深度学习模型识别结果数据。该数据集以.jpg、.json格式存储，由3690个数据文件组成，数据量为25.6 GB（压缩为71个文件，25.5 GB）。

基金项目：

中国科学院（XDA23100200）；中华人民共和国科学技术部（2017YFC0506505，2017YFB0503005）

数据引用方式：

王东亮, 罗巍. 杨梅树识别深度学习模型实验数据集[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2019. https://doi.org/10.3974/geodb.2019.04.16.V1.

王东亮, 罗巍. 杨梅树识别深度学习模型实验数据集[J]. 全球变化数据学报, 2019, 3(3): 290–296. DOI 10.3974/geodp.2019.03.10.

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