水稻是我国三大粮食作物之一，准确、高效、及时地预测水稻产量对品种选育和优化田间管理至关重要。无人机遥感系统凭借其快速、无损、成本低、通量高等优势，被广泛应用在作物病虫害识别、作物生长监测和作物表型分析等领域。为探究光谱数据在水稻产量估测方面发挥的作用,本数据集利用无人机遥感采集了水稻生长过程中的多光谱图像。选取106个1 m×1 m的样本点人工采样测产，同时在采样后采集了可见光图像，实现光谱图像和产量数据间的关联。经过人工检查和整理构建了本数据集。数据采集地点为黑龙江省，无人机在无云、光照充足的条件下进行数据采集，采集时间为2023年7月至2023年8月，共采集试验田内不同品种3天的多光谱数据和1天的可见光数据。本数据集各项数据完整，可为产量估测研究提供数据支撑。
数据摘要：
| 项目 | 描述 |
| 数据库（集）名称 | 2023年黑龙江水稻产量预测无人机遥感图像数据集 |
| 所属学科 | 农业科学 |
| 研究主题 | 计算机视觉 |
| 数据时间范围 | 2023年7月—2023年8月 |
| 时间分辨率 | 天 |
| 数据类型与技术格式 | .tif,.xlsx,.jpg |
| 数据库（集）组成 | 数据集由三部分数据组成，第一部分为水稻生长过程中多光谱图像数据，包括蓝（450 nm）、绿（555 nm）、红（660 nm）、红边1(720 nm)、红边2（750 nm）和近红外（840 nm）六个光谱通道，共计14226张，约32.6GB；第二部分为产量数据，以.xlsx格式保存；第三部分为用于标注采样点的可见光图像数据，共计746张，约18.9 GB。 |
| 数据量 | 51.5 GB |
| 主要数据指标 | 梯度设置，地块标号，产量，多光谱图像，可见光图像 |
| 数据可用性 | CSTR：https://cstr.cn/17058.11.sciencedb.agriculture.00131
DOI：https://doi.org/10.57760/sciencedb.agriculture.00131
NASDC访问链接： https://agri.scidb.cn/，限制性获取 |
| 经费支持 | 新一代人工智能国家科技重大专项（2021ZD0110901） |
