孟加拉国番茄叶片多类别病害检测与分类高分辨率图像数据集

数据集概述

该数据集包含从孟加拉国皮罗尔布尔县纳齐尔布尔采集的番茄叶片高分辨率图像，用于多类别病害检测与分类任务。涵盖健康叶片及枯萎病、叶枯病等八种常见病害子类，共1007张图像，为番茄病害识别的机器学习模型开发提供数据支持。

文件详解

• 文件名称: TOMATO_LEAF_DATASET.rar
• 文件格式: RAR压缩包
• 内容说明: 包含1007张高分辨率番茄叶片图像，分为健康叶片（287张）和八种病害叶片（720张），具体子类为枯萎病（28张）、叶枯病（53张）、叶斑病（91张）、花叶病毒病（51张）、细菌性斑点病（74张）、黄叶病（18张）、穿孔病（141张）、卷叶病（264张）。图像仅经过裁剪预处理，保留原始自然特征。

数据来源

孟加拉国皮罗尔布尔县纳齐尔布尔的自然农田

适用场景

• 农业病害管理: 开发番茄病害自动检测模型，辅助田间病害识别与防控
• 计算机视觉研究: 用于植物叶片病害图像分类的机器学习、深度学习算法训练与测试
• 植物病理学研究: 分析不同番茄病害的视觉特征及分布规律
• 精准农业应用: 支持基于图像识别的智能农业设备开发，提升病害诊断效率