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On 2024年10月21日 上午11:10:00 [+0800], ncblab7041 朱彥煒:

  • Updated description of Rice disease hyperspectral image dataset(水稻病害高光譜影像資料集) from

    # 水稻病害高光譜影像資料集 B150U 0034 說明文件 ## 1. 資料集概述 **B150U 0034.zip** 是一個針對水稻病害的高光譜影像資料集，資料集中的主要內容包括高光譜影像 (HDR 檔案) 與標註資料 (XML 檔案)。此資料集的目的是利用高光譜技術，針對波長範圍 **470 nm 至 900 nm** 的多個頻段進行感染水稻葉芽線蟲之種子的影像蒐集，並對病害進行標註。這些影像可用於分析病害發展的特徵，並支援病害預測模型的開發。 ## 2. 資料集內容 資料集包含以下主要檔案類型： - **高光譜影像檔 (RAW 檔案)**： - 每個檔案對應於不同波段下的水稻種子影像，這些影像捕捉了感染葉芽線蟲的種子在特定波長下的反射光譜信息。每個檔案均保存完整的光譜數據，包含可見光與近紅外波段（470 nm 到 900 nm），並依波長區分。 - **高光譜影像檔 (HDR 檔案)**： - 這是儲存raw檔裡面的詳細資料。 - **標註檔 (XML 檔案)**： - XML 檔案包含對影像中病害情況的標註信息，記錄了每個樣本的感染程度。標註的數據包括： - 種子是否被葉芽線蟲感染。 - 感染的嚴重程度，標註為輕度、中度或嚴重感染。 - **Meta數據檔 (metadata.csv)**： - 該檔案列出了每個樣本的詳細信息，包括樣本編號、拍攝時間、影像的波段範圍、影像拍攝條件以及感染標註等。 ## 3. 資料蒐集與處理流程 ### 3.1 影像蒐集 影像是透過高光譜相機在實驗室環境下進行拍攝，波長範圍從 **470 nm 到 900 nm**，涵蓋可見光與近紅外光譜。每張影像捕捉了特定波長下的種子反射光譜特徵，並針對水稻葉芽線蟲感染的不同情況進行蒐集，形成一個多維度的高光譜資料庫。 ### 3.2 標註資料 每個影像樣本根據種子是否受到葉芽線蟲感染，以及感染程度進行詳細標註： - **0**：未感染。 - **1**：輕度感染。 - **2**：中度感染。 - **3**：嚴重感染。 這些標註資料存放於 XML 檔案中，並以結構化方式儲存相關的標註信息，以便後續分析與模型訓練。 ### 3.3 高光譜數據處理 高光譜影像的每一個波段資料都需要進行校正與處理，以消除噪音與環境因素的影響。通常需要進行正規化與降噪處理，確保影像數據的準確性。後續可針對不同波段範圍的數據進行分析，以找出對於病害診斷最具代表性的波段。 ## 4. 資料應用場景 ### 4.1 病害預測模型訓練 本資料集可應用於機器學習或深度學習模型的訓練，尤其是在病害預測方面。研究人員可以利用高光譜影像的豐富數據，分析不同波段範圍內的光譜特徵，從而預測種子是否受到葉芽線蟲感染，並建立準確的病害預警系統。 ### 4.2 高光譜影像分析 透過分析不同波段範圍內的高光譜影像，可以進行水稻病害的早期診斷，並輔助研究人員深入理解葉芽線蟲感染的機制。這有助於開發病害預警系統，實現作物病害的自動檢測和實時監控。 ![範例圖片](https://i.ibb.co/q7mjHJp/message-Image-1729059337625.jpg) ## 5. 使用方法 ### 5.1 資料使用要求 使用本資料集時，建議使用具備高光譜數據分析功能的工具進行資料處理，例如 Python 的 `spectral` 庫或其他常用的影像處理工具（如 `OpenCV` 和 `scikit-image`）。對於進行深度學習訓練的研究者，可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架來進行高光譜數據的預處理與模型訓練。 ### 5.2 資料預處理建議 - 在分析前，建議對高光譜影像進行正規化處理，以確保數據的統一性。 - 根據研究需求，可篩選出對病害診斷較為敏感的波段範圍進行特徵選取與模型訓練。 ## 6. 可能的研究發展方向 - **病害影像檢測模型開發**：可以基於高光譜影像數據開發專門的病害檢測模型，尤其是針對水稻葉芽線蟲感染的早期診斷，從而提高作物產量並減少病害損失。 - **波段範圍篩選與優化**：透過分析不同波段對病害特徵的影響，研究人員可以篩選出對病害檢測最具敏感度的波段，並進一步優化模型的準確性與效率。 ---
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    # 水稻病害高光譜影像資料集 B150U 0034 說明文件 ## 1. 資料集概述 **B150U 0034.zip** 是一個針對水稻病害的高光譜影像資料集，資料集中的主要內容包括高光譜影像 (HDR 檔案) 與標註資料 (XML 檔案)。此資料集的目的是利用高光譜技術，針對波長範圍 **470 nm 至 900 nm** 的多個頻段進行感染水稻葉芽線蟲之種子的影像蒐集，並對病害進行標註。這些影像可用於分析病害發展的特徵，並支援病害預測模型的開發。 ## 2. 資料集內容 資料集包含以下主要檔案類型： - **高光譜影像檔 (RAW 檔案)**： - 每個檔案對應於不同波段下的水稻種子影像，這些影像捕捉了感染葉芽線蟲的種子在特定波長下的反射光譜信息。每個檔案均保存完整的光譜數據，包含可見光與近紅外波段（470 nm 到 900 nm），並依波長區分。 - **高光譜影像檔 (HDR 檔案)**： - 這是儲存raw檔裡面的詳細資料。 - **標註檔 (XML 檔案)**： - XML 檔案包含對影像中病害情況的標註信息，記錄了每個樣本的感染程度。標註的數據包括： - 種子是否被葉芽線蟲感染。 - 感染的嚴重程度，標註為輕度、中度或嚴重感染。 - **Meta數據檔 (metadata.csv)**： - 該檔案列出了每個樣本的詳細信息，包括樣本編號、拍攝時間、影像的波段範圍、影像拍攝條件以及感染標註等。 ## 3. 資料蒐集與處理流程 ### 3.1 影像蒐集 影像是透過高光譜相機在實驗室環境下進行拍攝，波長範圍從 **470 nm 到 900 nm**，涵蓋可見光與近紅外光譜。每張影像捕捉了特定波長下的種子反射光譜特徵，並針對水稻葉芽線蟲感染的不同情況進行蒐集，形成一個多維度的高光譜資料庫。 ### 3.2 標註資料 每個影像樣本根據種子是否受到葉芽線蟲感染，以及感染程度進行詳細標註： - **0**：未感染。 - **1**：有感染。 這些標註資料存放於 XML 檔案中，並以結構化方式儲存相關的標註信息，以便後續分析與模型訓練。 ### 3.3 高光譜數據處理 高光譜影像的每一個波段資料都需要進行校正與處理，以消除噪音與環境因素的影響。通常需要進行正規化與降噪處理，確保影像數據的準確性。後續可針對不同波段範圍的數據進行分析，以找出對於病害診斷最具代表性的波段。 ## 4. 資料應用場景 ### 4.1 病害預測模型訓練 本資料集可應用於機器學習或深度學習模型的訓練，尤其是在病害預測方面。研究人員可以利用高光譜影像的豐富數據，分析不同波段範圍內的光譜特徵，從而預測種子是否受到葉芽線蟲感染，並建立準確的病害預警系統。 ### 4.2 高光譜影像分析 透過分析不同波段範圍內的高光譜影像，可以進行水稻病害的早期診斷，並輔助研究人員深入理解葉芽線蟲感染的機制。這有助於開發病害預警系統，實現作物病害的自動檢測和實時監控。 <img src="https://i.ibb.co/q7mjHJp/message-Image-1729059337625.jpg" alt="範例圖片" width="500"> ## 5. 使用方法 ### 5.1 資料使用要求 使用本資料集時，建議使用具備高光譜數據分析功能的工具進行資料處理，例如 Python 的 `spectral` 庫或其他常用的影像處理工具（如 `OpenCV` 和 `scikit-image`）。對於進行深度學習訓練的研究者，可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架來進行高光譜數據的預處理與模型訓練。 ### 5.2 資料預處理建議 - 在分析前，建議對高光譜影像進行正規化處理，以確保數據的統一性。 - 根據研究需求，可篩選出對病害診斷較為敏感的波段範圍進行特徵選取與模型訓練。 ## 6. 可能的研究發展方向 - **病害影像檢測模型開發**：可以基於高光譜影像數據開發專門的病害檢測模型，尤其是針對水稻葉芽線蟲感染的早期診斷，從而提高作物產量並減少病害損失。 - **波段範圍篩選與優化**：透過分析不同波段對病害特徵的影響，研究人員可以篩選出對病害檢測最具敏感度的波段，並進一步優化模型的準確性與效率。 ---