
最新更新:2026-07-07 12:50:24

样本数:500

文件大小:1.4G

文件格式:JPG

行业范围:植物病害识别数据集,炭疽病监测图像,农业AI训练集,病虫害图像识别

适用方向:病虫害监测,农业生产管理,智能农业
数据集介绍随着农业生产的集约化和大规模应用,作物病害尤其是炭疽病成为影响经济效益的重大挑战。目前,病害检测依赖人工经验和小规模实地观察,难以实时、高效地识别和响应病情变化。该数据集通过提供高质量的炭疽病图像,助力于智能病害检测系统的发展,以提高农业生产效率和作物健康。数据采集通过专业农业无人机和高分辨率相机进行,覆盖不同的植物种类和病害程度,同时精细划分病斑区域。数据质量通过多轮专家标注、多团队交叉验证和一致性检查确保。标注团队由病理学专家和植物学博士组成,规模超过20人。图像数据经过标准化处理和数据增强,存储为高质量的JPG格式,便于模型训练使用。
示例样本展示
数据结构总览
| File Name | string | File name |
| Resolution | string | Resolution |
| 疾病存在 | boolean | 图片中是否存在炭疽病的迹象。 |
| 严重程度 | integer | 炭疽病的严重程度等级,通常从1到5表示。 |
| 受影响区域比例 | float | 图片中被炭疽病影响的区域百分比。 |
| 叶片颜色变化 | string | 与正常叶片相比,叶片颜色的变化类型。 |
| 症状类型 | string | 炭疽病在作物上的具体症状类型,如斑点或萎蔫。 |
| 作物类型 | string | 图像中展示的具体作物种类。 |
| 生长阶段 | string | 图片中作物的生长阶段,例如幼苗期或成熟期。 |
| 叶斑尺寸 | string | 叶片上斑点的大小,通常以毫米为单位。 |
授权与合规说明| 授权类型 | CC-BY-NC-SA 4.0(非商业署名共享) |
| 商业使用 | 需申请专属订阅或授权合同(支持按月/按调用次数收费) |
| 隐私与脱敏 | 无PII,无真实公司名,模拟场景均符合行业标准 |
| 合规体系 | 中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持 |
找不到您要找的数据?
让数据提供商通过发布请求来找到你
发布您的请求