Barley Remote Sensing Dataset is provided by Guangzhou Jingwei Information Technology Co., Ltd and Xingren City government provides strong support for the generation of this data .
本数据集由广州泾渭信息科技有限公司提供，并得到了兴仁市政府的大力支持。详情请参见Agricultural Brain AI Challenge https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231717/introduction。
中国不同地方地貌各异，农作物种类也大有差别。因此卫星遥感数据能帮助获得大量的农作物数据。另一方面，除了卫星图像外，UAV(无人机）遥感监测也是一种重要的太空信息技术，能有效取代人工实地调查。
大麦遥感监测数据集对贵州省兴仁市的大麦、小麦、玉米和其他农作物进行无人机遥感检测，为农作物的分类和产量预测提供数据基础。
数据包括训练数据和测试数据。训练数据包括原始图片image_n.png和对应的标注作物类型图片image_n_label。测试数据有原始图片image_n.png。
标注作物类型图片image_n_label是基于原始图像的真实标签，代表一张unit8单通道图像。每个像素点值表示原始图片image_n.png中对应位置所属类别，其中“烤烟”像素值1，“玉米”像素值2，“薏仁米”像素值3，“人造建筑”像素值4，其余所有位置视为“其他”像素值0。
您可以通过设计算法来识别作物和预测产量。借助无人机航拍的地面影像和作物分类的算法，识别薏仁米、玉米、烤烟和人造建筑四种类型。
请参考附件的submit文件来提交结果，格式为一个根目录压缩的zip文件，里面包含与test文件中原始图像相对应的预测图像，命名需要按照image_n_predict。
采用平均交并比作为评价标准，即求出每一类的IOU取平均值。IOU指的是真实标签和预测结果的两块区域交集/并集。评估考虑“烤烟”、“玉米”、“薏仁米”和“人造建筑”四种类型。针对每种作物所有的预测结果，统计每个类别的真实标签和预测结果，根据Jaccard Index(TP/(TP+FP+FN))计算IOU，最后取平均。
大麦遥感检测数据集由广州泾渭信息科技有限公司提供，并得到了兴仁市政府的大力支持。本数据集仅用作科研。点击申请按钮后，填写申请信息，填完后确认同意“使用条款”。系统会在7天内进行审核，审核通过即可下载数据，审核未通过可以根据系统反馈重新填写申请表单。
如果您发表的论文有引用此数据集，请回复论文访问链接到 tianchi_open_dataset@alibabacloud.com，天池数据集小组将会为您寄送精美礼品。
如果您在研究中使用了本数据集，请按照如下方式引用：
@misc{
title={大麦遥感检测数据集}
url={https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=74952}
author={Tianchi},
year={2020}
}
数据集遵循CC BY-SA 4.0 协议。