基于 RGB的热成像无人机树冠数据集（目标检测）

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摘要：本文详细介绍了一个名为 RT-Trees 的创新性 RGB-热红外数据集，旨在为阴影树冠检测和单个树冠检测任务（ITCD）开发强大模型。阐述了数据集的采集过程、预处理步骤、特点以及应用价值，通过多样化的飞行时间和气候条件增加数据的丰富性和挑战性，并展示了其在推动相关研究和技术发展方面的重要作用。

一、引言

在当今的环境科学和森林研究领域，准确检测树冠的状态和特征对于评估森林健康、生态系统功能以及制定合理的森林管理策略具有至关重要的意义。然而，传统的检测方法在面对复杂的森林环境和多变的光照条件时，往往存在准确性和可靠性不足的问题。为了突破这一困境，我们提出了 RT-Trees 数据集，以期为相关研究提供更有力的支持。
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二、数据集的采集

（一）传感器与飞行区域
为了获取高质量的 RGB-热红外图像数据，我们采用了 DJI H20T 传感器，并选择在加拿大中部的混合森林地区进行飞行采集。这一地区的森林类型丰富，具有代表性，能够为数据集提供多样化的样本。

（二）飞行次数与时间规划
在 2022 年 7 月至 11 月期间，我们进行了 14 次无人机飞行。其中，在九次飞行中，我们故意多样化了飞行时间，旨在涵盖各种具有挑战性的照明条件。例如，包括清晨、正午、傍晚等不同时间段，以捕捉光照变化对树冠特征的影响。

（三）气候条件的影响
除了光照条件的变化，全年不断变化的气候条件也为数据集增添了独特的价值。温度的起伏和积雪覆盖的变化等因素，尤其是在对环境变化更为敏感的热红外图像中，引入了额外的多样性和挑战。

三、数据预处理

（一）图像的基本处理
对原始采集的无人机图像进行了一系列的预处理步骤。首先是裁剪操作，将图像裁剪为合适的尺寸，以去除无关的背景区域，提高数据的集中度和有效性。接着进行调整大小，使图像的尺寸统一，便于后续的处理和分析。

（二）图像配准与数据集划分
通过配准技术，确保 RGB 和热红外图像的准确对齐，为后续的特征融合和分析奠定基础。基于 GPS 坐标，将图像在地理上按照 75:5:20 的比例划分为训练集、验证集和测试集。这样的划分方式既能保证训练数据的充足性，又能为模型的验证和测试提供可靠的样本。

（三）标注与标记
在验证集和测试集中，为树冠的边界框提供了真实标注。对于那些较为困难的标注框，在 xml 文件中作了相应的标记，以便研究人员在使用数据时能够清晰地了解数据的特点和难点。

四、数据集的特点与优势

（一）模态融合的挑战与机遇
RGB 和热红外两种模态的图像融合为树冠检测带来了新的机遇和挑战。两种模态的数据在特征表达上具有互补性，RGB 图像提供了丰富的色彩和纹理信息，而热红外图像则能够反映物体的热辐射特性，不受光照条件的影响。如何有效地融合这两种模态的信息，挖掘出更具代表性和判别力的特征，是利用该数据集进行研究的关键问题之一。

（二）复杂环境的真实反映
RT-Trees 数据集涵盖了各种复杂的森林环境和光照条件，真实地反映了实际应用中的挑战。这使得基于该数据集训练的模型能够更好地适应现实场景中的不确定性和变化，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

（三）自监督训练的潜力
由于该数据集主要用于自监督训练，这为研究人员探索新的学习算法和模型架构提供了广阔的空间。通过利用自监督学习的方法，从大量无标注的数据中挖掘出有用的信息和模式，能够进一步提升模型的学习能力和性能。

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五、数据集的应用与展望

（一）在阴影树冠检测中的应用
RT-Trees 数据集为阴影树冠检测提供了丰富的样本和真实的场景，有助于研究人员开发出更准确和可靠的检测算法。通过对不同光照条件下树冠特征的学习和分析，能够有效提高在阴影区域的检测准确率，为森林资源的精细化管理提供支持。

（二）对单个树冠检测任务的贡献
在单个树冠检测任务（ITCD）中，该数据集能够为模型的训练和评估提供高质量的数据。通过使用该数据集，可以深入研究树冠的形态、结构和空间分布等特征，为森林结构的定量分析和生态模型的建立提供基础数据。

（三）未来研究方向的拓展
基于 RT-Trees 数据集，未来的研究可以进一步探索多模态数据融合的新方法和技术，提高模型对复杂环境的适应能力。同时，可以结合深度学习和传统图像处理方法，开发更高效的树冠检测算法。此外，还可以将该数据集应用于其他相关领域，如森林火灾监测、病虫害预警等，拓展其应用范围和价值。