Forest Damage
أسماء أخرى: torchgeo.datasets.ForestDamage
نظرة عامة
مجموعة بيانات Forest Damage في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 1,543. عدد الفئات: 4. المهام: Object Detection.
الوصف (من المصدر)
The ForestDamage dataset contains drone imagery that can be used for tree identification, as well as tree damage classification for larch trees.
- المجال
- البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد (Geospatial Data)
- نوع البيانات
- صور
- المهام
- Object Detection
- التخصصات الفرعية
- الاستشعار عن بعد، كشف الأجسام (Object Detection)
- اللغات
- غير متوفر
- الوسوم
- Drone imagery، RGB
الإحصائيات والبنية
- عدد العينات
- 1٬543
- عدد الفئات
- 4
- عدد الخصائص
- غير متوفر
- عدد المشاركين/الحالات
- غير متوفر
- عدد الصور
- غير متوفر
- عدد الملفات
- غير متوفر
- الحجم
- غير متوفر
- الصيغ
- غير متوفر
- القيم المفقودة
- غير متوفر
الترخيص والوصول
- الترخيص
- Community Data License Agreement Permissive 1.0 (CDLA-Permissive-1.0)
- توثيق الترخيص
- وارد في كتالوج (يحتاج تأكيداً من المصدر)
- الاستخدام التجاري
- نعم
- إعادة التوزيع
- نعم
- اشتراط النسبة
- نعم
- طريقة الوصول
- زيارة المصدر
- قيود الوصول
- غير متوفر
- شروط الاستخدام
- غير متوفر
ترخيص بيانات متساهل يسمح بالاستخدام والمشاركة مع إرفاق نص الترخيص. نص الترخيص
راجع دائماً شروط الناشر الأصلي قبل الاستخدام؛ المستكشف لا يمنح أي ترخيص.
المصدر والتنزيل
- المنصة
- Publisher website
- الناشر/المصدر
- TorchGeo dataset catalog
- المعرّف في المصدر
- torchgeo:ForestDamage
- DOI
- غير متوفر
- مصدر البيانات الوصفية
- torchgeo
- آخر تحديث للبيانات الوصفية
- 2026-11-14
- الصفحة الأصلية
lila.science - التوثيق
torchgeo.readthedocs.io - مصدر البيانات الوصفية
pypi.org
لا يستضيف المستكشف ملفات البيانات؛ كل الروابط تشير إلى الناشر الأصلي.
الأبحاث المرتبطة
لا توجد أبحاث موثقة مرتبطة بهذه المجموعة حالياً.
الاستشهاد بالمجموعة
مبني من الحقول المسجلة فقط؛ الحقول غير المتوفرة تُحذف ولا تُخمَّن. يُستحسن أيضاً الاستشهاد بالبحث الذي قدّم المجموعة إن وُجد.
Forest Damage [Data set]. (n.d.). TorchGeo dataset catalog. https://lila.science/datasets/forest-damages-larch-casebearer/
[1] "Forest Damage," TorchGeo dataset catalog, [Online]. Available: https://lila.science/datasets/forest-damages-larch-casebearer/
@misc{forestdamage,
title = {{Forest Damage}},
publisher = {TorchGeo dataset catalog},
url = {https://lila.science/datasets/forest-damages-larch-casebearer/},
howpublished = {\url{https://lila.science/datasets/forest-damages-larch-casebearer/}},
note = {Dataset. Accessed: 2026-11-15}
}التحقق
- حالة التحقق
- موثّقة جزئياً
- آخر فحص للروابط
- لم يُفحص بعد
- تاريخ التحقق من المصدر
- غير متوفر
- طريقة التحقق
- Metadata parsed from the TorchGeo 0.10.1 package docstrings and the TorchGeo documentation dataset tables (raw GitHub).
- ملاحظات
- Counts and licence are as listed in the TorchGeo documentation table; publication titles are not stored in the catalog, only the citation links (titles need to be filled in through OpenAlex/Crossref enrichment). Original URL not yet checked for availability.
مصدر كل حقل وتاريخ فحصه
| الحقل | المصدر | التاريخ |
|---|---|---|
| number_of_samples | TorchGeo 0.10 documentation table (benchmark.csv, "# Samples") | 2026-11-14 |
| number_of_classes | TorchGeo 0.10 documentation table (benchmark.csv, "# Classes") | 2026-11-14 |
| original_url | TorchGeo 0.10.1 forestdamage.py docstring of ForestDamage | 2026-11-14 |
| description | TorchGeo 0.10.1 forestdamage.py docstring of ForestDamage | 2026-11-14 |
| license | TorchGeo 0.10 documentation table (benchmark.csv, "License") | 2026-11-14 |
مجموعات مشابهة
EverWatch
مجموعة بيانات EverWatch في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 5,325. عدد الفئات: 8. المهام: Object Detection.
FAIR1M
مجموعة بيانات FAIR1M في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 15,000. عدد الفئات: 37. المهام: Object Detection.
DIOR
مجموعة بيانات DIOR في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 23,463. عدد الفئات: 20. المهام: Object Detection.
DOTA
مجموعة بيانات DOTA في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 5,229. عدد الفئات: 15. المهام: Object Detection.
SODA
مجموعة بيانات SODA في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 2,513. عدد الفئات: 9. المهام: Object Detection.
IDTReeS
مجموعة بيانات IDTReeS في مجال البيانات الجغرافية والاستشعار عن بعد، نوع البيانات: صور. عدد العينات المسجل: 591. عدد الفئات: 33. المهام: Object Detection، Image Classification.
