野火分类与检测航空影像数据集

摘要：野火分类与检测航空影像数据集，是一个面向野火识别与检测任务构建的高分辨率航空影像数据集，主要用于计算机视觉和深度学习模型的火灾目标识别研究。

数据集概述

数据集共包含 8,600 张高分辨率航空影像，其中 5,000 张为火灾（Fire）图像，3,600 张为非火灾（No Fire）图像。数据主要从航空视角呈现森林、植被及其他地表区域中的火灾与非火灾场景，能够为野火自动识别、航空遥感监测以及智能火灾预警等研究提供图像数据基础。数据集同时提供适用于分类任务的 PNG 格式图像以及适用于检测任务的 JPG 格式图像。

数据结构与关键特征

数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，整体结构包括 train、valid 和 test 三个子目录，每个子目录下进一步划分为 fire 和 nofire 两个类别，形成典型的二分类数据组织形式。其核心特征是高分辨率航空视角、火灾/非火灾二分类标注以及适用于深度学习模型训练的数据划分结构，可直接用于图像分类模型的数据加载与训练，也可结合检测标注开展野火目标定位研究。

应用价值与研究方向

数据集适用于野火图像分类、航空火灾检测、森林火灾智能监测和无人机视觉感知等研究，可用于训练 YOLO、ResNet、EfficientNet、MobileNet、Vision Transformer 等深度学习模型，实现复杂自然环境下的火灾自动识别。进一步可以研究小目标火焰检测、烟雾与火焰联合识别、复杂背景下的误报抑制、无人机实时火灾监测、边缘设备部署以及智能森林防火预警系统，具有较强的计算机视觉与智慧林业应用价值。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-612
文件大小：3.5G
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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