文献 | NeurIPS24 | ETH等提出高分辨率树冠数据集, 实例级标注, 超28万个体树和5.6万树群, 全球+多样化

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转自： 遥感与深度学习 论文介绍 题目：OAM-TCD: A globally diverse dataset of high-resolution tree cover maps 会议：Conference on Neural Information Processing Systems 2024 论文：http://arxiv.org/abs/2407.11743 数据：https://zenodo.org/records/11617167 代码：https://github.com/Restor-Foundation/tcd 年份：2024 单位：苏黎世联邦理工学院等 创新点 全球多样化的高分辨率树冠数据集：作者构建了一个新的公开数据集——OAM-TCD，用于个体树冠划分。数据集包括5072张2048x2048像素、分辨率为10cm/px的高分辨率航空影像，标注了超过28万棵个体树和5.6万个树群。数据采样范围广泛，包括不同生态区和城市及自然环境。 实例级标注：与现有数据集多为低分辨率或有限地理覆盖的局限相比，OAM-TCD不仅具备高分辨率，同时也提供了实例级的树冠标注，为研究不同生态环境下的树木结构提供了基础。 开放获取：该数 ………………………………