# 高分辨率无人机红树林植株检测数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/7b6077c56c2507629aa57c3f89bcc72a.png)


| 项目 | 详情 |
| --- | --- |
| 数据集名称 | 高分辨率无人机拍摄红树林植株检测数据集 |
| 图像总数量 | 426张 |
| 图像分辨率 | 2160 × 3840（高分辨率航拍影像） |
| 标注格式 | YOLO、VOC、COCO 三种标注格式 |
| 类别总数 | 3类（HKZZ开花植株、HSPZ红树林胚轴，预留一类） |
| 数据集划分 | 训练集：355张   验证集：53张   测试集：18张 |
| 类别明细 | HKZZ - 开花植株：训练图237张，标签1164；验证图36张，标签207；测试图11张，标签60   HSPZ - 红树林胚轴：训练图219张，标签716；验证图34张，标签120；测试图11张，标签26 |
| 采集方式 | 无人机航拍高分辨率影像 |
| 任务类型 | 目标检测 |

## 应用价值![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/0a2114d88a1bf95d2da77263fcac9bf2.png)


1. **红树林生态调查自动化**：利用无人机航拍影像自动识别、计数红树林开花植株与胚轴幼苗，替代人工野外调查，大幅减少滩涂外业调查工作量。
2. **红树林种群动态监测**：统计开花植株数量、胚轴幼苗分布，监测红树林繁殖更新情况，评估红树林群落生长状态。
3. **滨海湿地生态保护**：为红树林修复成效评估、保护区资源普查、湿地生态演替分析提供AI基础数据。
4. **遥感小目标检测算法研究**：高分辨率航拍样本，适用于大分辨率图像下植被小目标检测模型训练，可用于生态遥感、植被识别相关科研实验。
5. **国土湿地项目落地**：支撑自然资源、生态环境部门红树林本底调查、生态修复项目验收。![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/f292f2d5c73617c72f5510302224d867.png)
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## 适用群体

- 自然资源局、林业、生态环境局、红树林保护区管理工作人员
- 生态修复、湿地调查项目单位、航测遥感技术团队
- 生态遥感、植被识别方向高校与科研院所课题组
- AI算法开发团队，研发湿地植被无人机智能监测系统的研发人员
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## 摘要

**高分辨率无人机红树林植株检测数据集｜3类目标，YOLO/VOC/COCO多格式标注**
正文摘要：
本红树林植株检测数据集由无人机高分辨率航拍采集，共426张2160×3840影像，提供YOLO、VOC、COCO三种标注，包含开花植株、红树林胚轴等3类目标。数据集划分训练/验证/测试子集，可训练AI模型自动识别红树林繁殖个体，用于滨海红树林资源普查、种群更新监测、湿地生态修复评估。




红树林生态调查自动化：利用无人机航拍影像自动识别、计数红树林开花植株与胚轴幼苗，替代人工野外调查，大幅减少滩涂外业调查工作量。

高分辨率无人机红树林植株检测数据集｜3类目标，YOLO/VOC/COCO多格式标注

人工智能

算法

高分辨率无人机红树林植株检测数据集含426张2160×3840航拍影像，提供YOLO/VOC/COCO标注，覆盖开花植株与胚轴3类目标。可训练AI模型自动识别红树林繁殖个体，支持生态调查、种群动态监测、湿地保护评估及遥感小目标检测研究。

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高分辨率无人机红树林植株检测数据集｜3类目标，YOLO/VOC/COCO多格式标注

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