数据集概述
本数据集为DeepForest街道树木数据集，用于重现街道数据，支持论文补充材料3的研究。数据包含俄勒冈州公园和娱乐部提供的街道树木数据，以及经裁剪的训练、测试影像和人工标注文件，可用于RGB深度学习树木冠层 delineation 模型的训练与测试。
文件详解
- 文件名称：StreetTrees.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含训练影像（street_trees_train.tif）、测试影像（street_trees_test.tif）、人工标注的训练数据（train.shp），以及DeepForest预测的树木冠层结果和与波特兰树木调查实地数据对比的相关文件。
数据来源
Oregon Parks and Recreation Department、Oregon Imagery Program、Portland Tree survey
适用场景
- 深度学习树木冠层 delineation 模型训练: 利用训练影像和人工标注数据训练RGB图像树木冠层提取模型。
- 街道树木监测与管理: 通过测试影像和预测结果，支持城市街道树木的自动化识别与数量统计。
- 遥感影像树木分析: 基于RGB遥感影像，研究树木冠层的空间分布特征。
- 城市生态研究: 结合实地调查数据，分析街道树木的生长状况与城市环境的关系。
