数据集概述
该数据集包含基于智能手机LiDAR传感器的单图像树木直径自动估计相关数据，涵盖实验图像、深度数据及结果文件，用于验证复杂野外条件下树木直径估计算法的准确性与效率。
文件详解
- 图像文件（.jpeg格式）：
- 命名格式：Capture_Sample_{sample_number}_{unique_id}.jpeg
- 内容：野外拍摄的树木样本图像，用于算法测试与验证
- 深度图像文件（无扩展名）：
- 内容：手机深度传感器直接返回的像素数据，格式为（x坐标, y坐标, 深度测量值, 置信度值）
- 结果文件（.csv格式）：
- beechwoods_results.csv、laurel_creek_results.csv、van_cortlandt_results.csv
- 字段示例：idx（序号）、sample_number（样本编号）、reference_width_m（参考直径）、estimated_width_m（估计直径）、error_m（误差）、percent_error（百分比误差）
- 参考文件（.txt格式）：
- reference_widths.txt：存储各样本点手动测量的树木直径，格式为sample_number:diameter_in_m
- 说明文件（.txt格式）：
- README.txt：数据集结构及文件格式说明
适用场景
- 森林碳监测：支持地面森林资源调查与碳储量估算
- 林业生态研究：分析不同森林环境下树木直径自动测量技术的适用性
- 移动传感技术评估：验证智能手机LiDAR传感器在野外复杂条件下的性能
- 算法优化：为树木检测与直径估计算法提供真实场景测试数据
- 林业调查效率提升：探索低成本、高效率的树木测量替代方案
