deadtrees.earth-aerial：用于树冠与死树检测的多分辨率航空影像数据集

全球范围内的森林正日益受到气候变化和干扰（如火灾、害虫和病原菌）的威胁，迫切需要可扩展的树冠和死树监测。无人机和航空器拍摄的航空影像是进行详细大规模树冠和死树图测的关键数据源。然而，由于缺乏代表全球的、一致的用于树冠和死树联合分割的数据集，相关进展受到限制。我们引入两个新型、开放、机器学习就绪数据集，首次在全球尺度上实现从厘米尺度的航空影像进行树冠和死树联合分割。With DTE-aerial-train，我们提供由385K个1024x1024像素的图像块组成的训练数据集，分辨率范围为2.5至20厘米。包括多类专家标注和审阅的伪标签，用于树冠和死树。With DTE-aerial-bench，我们提供包含25个全球分布正射影像、总计525个具有高质量专家标注的基准测试集，同时覆盖树冠和死树。训练集和基准测试集涵盖热带、温带、苔原和干旱生态系统，涵盖广泛的森林结构和死亡模式。使用基准测试集进行评估，我们建立了强大的参考基线，在所有生态系统和尺度上显著改善了死亡分割，尤其是在苔原森林等具有挑战性地区，F1分数从0.40提升至0.58，约45%的相对提升。所有数据、模型和代码将在宽松的开源许可证下公开发布。基准数据集的交互式可视化可在deadtrees.earth/releases/dte-aerial-bench访问。