智慧无人机滑坡监测-最准确、最典型的山体滑坡和泥石流航空影像和解释数据集。该数据集包含 107 张典型的滑坡和泥石流灾害图像、注释数据和描述文件涉及地震滑坡、降雨滑坡、沟壑泥石流和斜坡泥石流 4 类灾害空间分辨率为 0.2 m~0.9 m,图像分辨率1180*1180数据集共260MB项目详情数据集名称山体滑坡泥石流航空影像语义分割数据集图像总数量107张空间分辨率0.2m‑0.9m图像尺寸1180 × 1180 px标注类型像素级Mask语义分割附带灾害描述注释文件灾害类别4类地震滑坡、降雨滑坡、沟壑泥石流、斜坡泥石流标签earthquake‑landslide地震滑坡、rainfall‑landslide降雨滑坡、gully‑debris‑flow沟壑泥石流、slope‑debris‑flow斜坡泥石流、background背景数据划分可自行划分train/val/test应用场景1.遥感航拍地质灾害像素级识别、滑坡泥石流区域提取2.地质灾害应急研判、灾害面积统计评估3.无人机航拍地质巡检算法训练4.地质灾害早期识别、科研实验与模型对比5.滑坡泥石流灾害解译、国土灾害普查关键词中文滑坡泥石流分割航空遥感地质灾害无人机地质巡检灾害掩码数据集英文Landslide debris flow segmentationaerial remote‑sensing geological disasterUAV geological inspectionyaml配置YOLO‑segpath:./landslide_datasettrain:images/trainval:images/valtest:images/testnc:5names:0:background1:earthquake‑landslide2:rainfall‑landslide3:gully‑debris‑flow4:slope‑debris‑flow训练代码fromultralyticsimportYOLO#加载分割预训练权重modelYOLO(yolo11n‑seg.pt)resultsmodel.train(datalandslide_dataset.yaml,epochs120,imgsz1180,batch2,device0,projectgeo_disaster_run,namelandslide_train)metricsmodel.val()print(fmAP0.5:{metrics.seg.map50:.3f})推理代码fromultralyticsimportYOLO modelYOLO(geo_disaster_run/landslide_train/weights/best.pt)resultmodel.predict(disaster_test.jpg,conf0.3,saveTrue,save_masksTrue)forresinresult:ifres.masksisnotNone:print(f检测到灾害掩码数量{len(res.masks.data)})