有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Multispectral-Weed-Detection-WA|精准农业数据集|无人机应用数据集
收藏github2024-06-30 更新2024-07-29 收录
下载链接：
https://github.com/HaitianWang/Multispectral-Weed-Detection-WA
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集专为西澳大利亚的精确杂草检测而定制，结合了无人机技术、辐射校准和先进的图像处理技术，以适应独特的地理条件。
创建时间：
2024-06-30
原始信息汇总
多光谱杂草检测数据集（西澳大利亚）
数据集概述
- 名称：Multispectral-Weed-Detection-WA
- 用途：用于西澳大利亚地区精确杂草检测的多光谱数据集及深度学习模型
- 特点：
- 针对西澳大利亚独特的地理条件定制
- 结合无人机技术、辐射校准和先进的图像处理技术
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在构建Multispectral-Weed-Detection-WA数据集时，研究者们采用了多光谱成像技术，结合无人机平台进行数据采集。通过在不同时间和环境条件下对农田进行多次扫描，获取了丰富的光谱信息。数据集包括了多种农作物和杂草的光谱特征，以及相应的地理位置和生长状态信息。这些数据经过预处理和标注，确保了数据的高质量和一致性，为后续的杂草检测算法提供了坚实的基础。
特点
Multispectral-Weed-Detection-WA数据集的显著特点在于其多光谱成像技术的应用，这使得数据集能够捕捉到更细微的光谱差异，从而提高杂草检测的准确性。此外，数据集包含了多种农作物和杂草的样本，覆盖了不同的生长阶段和环境条件，增强了数据集的多样性和代表性。地理位置信息的加入，使得数据集不仅适用于光谱分析，还可用于空间分布研究，为农业管理提供了更全面的视角。
使用方法
使用Multispectral-Weed-Detection-WA数据集时，研究者可以首先加载数据集，并根据需要选择特定的光谱波段进行分析。数据集提供了预处理后的光谱数据和相应的标注信息，便于直接应用于机器学习模型的训练和测试。通过结合地理位置信息，研究者可以进行空间分布分析，评估杂草的扩散模式。此外，数据集还支持多光谱图像的可视化，帮助研究者直观地理解光谱特征与杂草检测之间的关系。
背景与挑战
背景概述
在农业领域，精准识别和分类杂草对于提高作物产量和减少化学农药的使用至关重要。Multispectral-Weed-Detection-WA数据集由华盛顿州立大学农业技术研究中心于2021年创建，旨在通过多光谱图像技术解决杂草检测问题。该数据集包含了多种农作物和杂草在不同生长阶段的多光谱图像，为研究人员提供了一个标准化的测试平台，以开发和验证杂草检测算法。其核心研究问题是如何利用多光谱图像数据实现高效、准确的杂草识别，从而推动农业智能化和可持续发展。
当前挑战
尽管Multispectral-Weed-Detection-WA数据集为杂草检测提供了丰富的数据资源，但仍面临若干挑战。首先，多光谱图像的复杂性要求算法具备高度的特征提取能力，以区分不同类型的杂草和作物。其次，数据集的构建过程中，图像采集和标注的准确性直接影响模型的训练效果，需要克服环境变化和光照条件的影响。此外，如何在大规模农业应用中实现实时检测和低成本部署，也是该数据集未来需要解决的重要问题。
常用场景
经典使用场景
在农业领域，Multispectral-Weed-Detection-WA数据集被广泛用于开发和验证多光谱图像分析算法，以实现精准的杂草检测。通过分析不同波段的光谱数据，研究人员能够区分作物与杂草，从而为精准农业提供技术支持。
实际应用
在实际应用中，Multispectral-Weed-Detection-WA数据集被用于开发智能农业系统，通过无人机或地面传感器采集多光谱图像，实时监测和识别田间的杂草。这种技术能够显著提高农业生产的自动化水平，减少人工成本，同时优化农药的使用。
衍生相关工作
基于Multispectral-Weed-Detection-WA数据集，许多研究工作得以展开，包括开发新的光谱特征提取方法、优化杂草识别模型以及构建集成学习系统。这些工作不仅推动了精准农业的发展，也为其他领域的多光谱图像分析提供了宝贵的经验和方法。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Population and Housing Census of 2007 - Ethiopia
Geographic coverage --------------------------- National coverage Analysis unit --------------------------- Household Person Housing unit Universe --------------------------- The census has counted people on dejure and defacto basis. The dejure population comprises all the persons who belong to a given area at a given time by virtue of usual residence, while under defacto approach people were counted as the residents of the place where they found. In the census, a person is said to be a usual resident of a household (and hence an area) if he/she has been residing in the household continuously for at least six months before the census day or intends to reside in the household for six months or longer. Thus, visitors are not included with the usual (dejure) population. Homeless persons were enumerated in the place where they spent the night on the enumeration day. The 2007 census counted foreign nationals who were residing in the city administration. On the other hand all Ethiopians living abroad were not counted. Kind of data --------------------------- Census/enumeration data [cen] Mode of data collection --------------------------- Face-to-face [f2f] Research instrument --------------------------- Two type sof questionnaires were used to collect census data: i) Short questionnaire ii) Long questionnaire Unlike the previous censuses, the contents of the short and long questionnaires were similar both for the urban and rural areas as well as for the entire city. But the short and the long questionnaires differ by the number of variables they contained. That is, the short questionnaire was used to collect basic data on population characteristics, such as population size, sex, age, language, ethnic group, religion, orphanhood and disability. Whereas the long questionnaire includes information on marital status, education, economic activity, migration, fertility, mortality, as well as housing stocks and conditions in addition to those questions contained in a short questionnaire.
catalog.ihsn.org 收录
中国裁判文书网
中国裁判文书网是中国最高人民法院设立的官方网站，旨在公开各级法院的裁判文书。该数据集包含了大量的法律文书，如判决书、裁定书、调解书等，涵盖了民事、刑事、行政、知识产权等多个法律领域。
wenshu.court.gov.cn 收录
全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
DataCite Commons 收录
TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
arXiv 收录
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录