《Scientific Data》：BarkVisionAI: Novel dataset for rapid tree species identification
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针对现有树皮图像数据集物种覆盖有限、缺乏时间属性等问题，研究人员开展了名为BarkVisionAI的主题研究，构建包含156,001张印度13个树种树皮图像的新型数据集，通过图像分类模型验证表明该数据集能为自动化树种识别及环境变化监测提供可靠基础。
在森林资源管理与生态保护领域，准确识别树种犹如解开自然密码的钥匙。传统树种调查往往依赖叶片形态或花果特征，但当树木高耸入云或处于落叶期时，这些方法便束手无策。此时，树皮（bark）这种常年可见的生物标识符展现出独特价值——它不仅携带物种特异性纹理图案，还能反映树木健康状况与环境适应特征。尽管智能手机普及使地面树皮图像采集变得便捷，但科学界始终缺乏具有足够规模、物种多样性和时空连续性的标准化数据集。
现有树皮图像数据集普遍存在三大瓶颈：物种覆盖范围狭窄，难以支撑实际应用；缺乏时间维度标注，无法研究树皮随季节/树龄的动态变化；采集设备参数缺失，影响模型泛化能力。这些缺陷严重制约了基于计算机视觉（Computer Vision, CV）的自动化树种识别技术在森林普查、生物多样性评估和气候变化响应研究中的落地。
为突破这些局限，发表于《Scientific Data》的BarkVisionAI研究团队开展了一项跨越印度多类森林区的系统性数据采集工作。他们构建了包含156,001张高质量树皮图像的新型数据集，覆盖13个具有生态代表性的树种。每张图像均标注精确的地理位置（location）、物种学名（species name）、采集设备参数（device attributes）及时间戳（timestamp），形成迄今最丰富的树皮多模态数据库。研究人员进一步采用经典卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行基准测试，验证了数据集在机器学习模型训练中的实用性与鲁棒性。
关键技术方法包括：通过标准化流程在印度多种森林类型中采集树皮图像；构建包含物种标签、GPS坐标、采集时间、设备型号的元数据体系；使用ResNet、Inception等CNN架构进行图像分类性能验证。
研究结果
物种覆盖与地理分布
通过系统采集覆盖印度北部温带林至南部热带雨林的13个树种样本，证实数据集能够代表不同生态区的树种组成。其中珍贵木材树种如柚木（Tectona grandis）和生态关键种如印度紫檀（Dalbergia sissoo）的充分采样，为经济林管理与稀有物种保护提供了数据基础。
时空属性标注价值
对比仅含物种标签的数据，添加月度时间戳的图像显示出雨季与旱季树皮湿度变化的可识别特征。结合GPS坐标数据，成功演示了同一树种在不同海拔梯度下树皮裂纹模式的生态适应性差异。
设备兼容性验证
通过对比智能手机、数码单反相机等6类设备采集的图像，发现经过标准色彩校正后，不同设备所获数据在ResNet-50模型中的分类准确率差异小于5%，证明数据集支持跨设备部署的可行性。
模型基准测试结果
在156,001张图像上进行的10折交叉验证显示，Inception-V3模型取得最高87.3%的Top-1分类准确率，显著优于传统LBP（Local Binary Patterns）特征方法（61.2%），证实深度学习模型在该数据集上的有效性。
结论与讨论
BarkVisionAI数据集的建立填补了树皮图像研究领域长期存在的标准化数据空白。其核心价值体现在三个方面：首先，大规模时空标注数据为研究树皮表型（bark phenotype）与环境因子的互作提供了新途径；其次，标准化元数据体系使该数据集成为机器学习领域难得的可复现基准；最后，印度多森林类型的覆盖特点使其特别适用于发展中国家热带/亚热带地区的林业应用。
值得注意的是，尽管当前数据集已包含13个物种，但相对于全球数万树种而言，其多样性仍有扩展空间。未来通过国际合作增加跨大陆样本，将进一步提升其科学价值。此外，时间序列数据的长期积累有望揭示气候变化对树皮形态的慢性影响，为森林生态系统响应全球变暖提供新型生物指示器。
这项研究的意义远超数据集本身——它构建了一座连接传统林业调查与人工智能技术的桥梁。当护林员用手机拍摄一张树皮照片即可瞬间识别树种，当卫星遥感数据与地面树皮图像库联动监测森林健康，BarkVisionAI所代表的数据驱动范式将真正实现"一棵树到智能森林"的跨越。
