遥感卫星图像松材线虫目标检测数据集[2500组]：0.75m分辨率+YOLO标注，林业病害检测专用数据




一、数据集背景介绍
松材线虫病是我国林业重大检疫病害，严重威胁松树资源安全，而高分辨率遥感卫星技术是实现大范围病害监测的关键手段。本数据集专为松材线虫目标检测开发，聚焦“数据稀缺”痛点，为科研、林业部门及开发者提供高质量标注数据，助力提升病害检测精度与效率。


数据集依托0.75m高分辨率遥感卫星采集，能清晰呈现感染树木的纹理、色彩差异，同时提供多格式图像，无需额外预处理即可适配不同算法场景。



二、核心数据规模
数据集总容量4GB，含2500组独立遥感卫星图像，所有图像统一为512×512像素尺寸，确保数据规格一致。关键信息如下：
- 图像数量：2500组，覆盖不同林区、不同感染程度（健康/轻度/重度）场景，数据多样性充足；
- 分辨率：0.75m，远超常规低分辨率数据，可捕捉单棵松树形态特征，满足精细化检测需求；
- 尺寸与容量：512×512像素统一尺寸，4GB容量平衡“训练需求”与“存储传输成本”。




三、数据格式详解
1. 图像文件
16bit TIF格式：含4个波段（覆盖可见光、近红外），保留更多细节与光谱信息，适用于病害早期特征提取，支持ENVI、ArcGIS等专业遥感软件；
8bit JPG格式：采用RGB三波段，色彩还原度高，适合快速预览、算法初步调试，可直接用常规图像工具打开。


2. 标注文件
采用YOLO格式标注，标注文件与图像一一对应（同文件名，.txt后缀），含感染树木坐标、类别标签，可直接导入YOLOv5/v7/v8等主流检测框架，无需二次转换。




四、数据集可用途径
1. 学术研究：用于松材线虫病检测算法创新、不同分辨率数据效果对比、光谱特征提取研究；
2. 林业应用：支撑林业部门病害普查技术验证、扩散趋势预测，辅助制定防治策略；
3. 技术开发：作为AI企业检测软件的训练数据，或高校遥感目标检测课程的教学案例。




五、数据集目录与获取说明
1. 目录结构（解压后）
解压后含3个核心文件
- “TIF图像文件夹（16bit）”：存2500组16bit 4波段TIF图像（如ID0350_001.tif）；
- “JPG图像文件夹（8bit）”：存2500组8bit RGB JPG图像（如ID0350_001.jpg）；
- “YOLO标注文件夹”：存2500个YOLO格式标注文件（如ID0350_001.txt）；



2. 使用规范
- 数据来源：公开遥感数据加工，标注经专家审核，支持非商业用途（学术/林业公益）；
- 兼容性：支持多系统，标注适配PyTorch、TensorFlow框架；
- 补充：建议用ENVI处理TIF图像，LabelImg查看标注效果。