航拍森林资源实例分割数据集961 张遥感影像 UNET模型如何训练无人机森林树木分割数据集 无人机航拍森林树木资源分割数据集111森林资源航拍实例分割数据集forest-analysis一、数据集核心信息表总结维度详细内容数据集名称Forest Analysis 森林航拍实例分割数据集图像总量961张数据集版本15个迭代版本类别总数67类森林植被、地表地物细分类别标注类型多边形实例分割标注拍摄视角高空航拍/卫星俯视遥感视角场景内容林区遥感影像各类林木、植被、建筑、道路、裸地等地物目标任务方向土地利用分类、森林资源调查、遥感地物分割、植被精细化识别二、数据集应用领域森林资源遥感普查航拍/卫星影像实现林木精细化分类用于林地勘测、树种资源统计、植被覆盖度分析。国土空间地物识别区分林地、建筑、道路、荒地等多种地表要素支撑自然资源监测、国土规划。遥感分割算法研发多达67个细分类别适合开展复杂多类别实例分割模型训练适用于林业AI项目、遥感图像算法研究、毕业设计。三、数据集特点✅ 高空遥感航拍图像贴合林业巡查、卫星对地观测业务场景✅超大类别数量67种地物细分标签适合精细化植被分类任务✅ Roboflow公开项目支持导出YOLO-seg、COCO、VOC、JSON等主流标注格式✅ 持续迭代拥有15个数据集版本数据持续扩充优化数据集yaml配置 forest_seg.yamlpath:./forest_datasettrain:images/trainval:images/valtest:images/testnc:67names:0:Class 01:Class 12:Class 2# ……依次补齐全部67个类别ID名称下载数据集后自动生成完整清单环境依赖pipinstallultralytics torch opencv-pythonYOLOv11-seg训练代码 train_forest.pyfromultralyticsimportYOLOdefmain():# 多分类任务推荐使用yolo11l-seg提升复杂类别区分能力modelYOLO(yolo11l-seg.pt)train_resultsmodel.train(data./forest_dataset/forest_seg.yaml,epochs90,imgsz1280,batch6,device0,# CPU运行改为 devicecpuworkers4,patience15,lr00.0008,#多类别数据集降低学习率防止震荡augmentTrue,projectruns/train,nameforest_analysis_seg,exist_okTrue)print(训练完成权重路径runs/train/forest_analysis_seg/weights)metricsmodel.val()print(f分割任务 mAP50 {metrics.seg.map50:.4f})if__name____main__:main()推理代码 predict_forest.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2 modelYOLO(runs/train/forest_analysis_seg/weights/best.pt)if__name____main__:sourceremote_sensing.jpg#图片/视频/摄像头均可resultsmodel.predict(sourcesource,conf0.25,iou0.45,saveTrue)forresinresults:imgres.plot()cv2.imshow(Forest Segmentation,img)ifcv2.waitKey(1)0xFFord(q):breakcv2.destroyAllWindows()标签关键词#森林遥感分割 #航拍实例分割 #多类别地物检测 #林业AI数据集 #遥感图像分割 #YOLO-seg #自然资源监测公众号引流标题直接复制标题67类航拍森林资源实例分割数据集961张遥感影像正文Roboflow公开Forest Analysis森林航拍分割数据集961张俯视遥感图像总计67种地物细分像素级标注。适用于森林资源调查、植被分类、国土遥感地物识别。支持导出YOLO-seg格式配套YOLOv11-seg完整训练推理源码可直接用于模型微调。适合林业监测项目、遥感视觉算法研究、计算机视觉毕设。#遥感数据集 #森林检测 #实例分割 #无人机林业巡检补充提示该数据集类别数量多达67类训练硬件建议使用大显存GPU训练时可根据业务需求筛选保留需要的类别剔除无用标签提升精度。