用于空气质量分析的户外图像数据集
当今时代，空气是我们健康生活的重要因素之一，我们呼吸的空气的质量对于成为健康的人变得非常重要。据 WHO 统计，全球约有 420 万例死亡与空气质量相关
基本信息
资源简介
用于空气质量分析的户外图像数据集
该数据集英文名为“OUTDOOR IMAGE DATASET FOR AIR QUALITY ANALYSIS”，在站内被归类于呼吸系统疾病与哮喘相关方向，来源站为 doi.org，作者包括 AMBETH KUMAR V D、Ankit Kumar Jha 与 Martin Lalnuntluanga，所属机构为 IEEE DataPort，发布时间为 2026 年，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。从源站描述来看，该数据集围绕空气质量分析展开，强调空气作为健康生活重要因素的意义，并引用世界卫生组织关于全球约 420 万例死亡与空气质量相关的数据，指出空气质量持续下降对敏感人群尤其是婴儿以及哮喘或其他呼吸系统疾病患者构成更严重的风险。数据集以户外图像为切入点，服务于空气质量分析这一主题，整体定位与呼吸系统疾病和哮喘的站内分类相呼应。
【数据集背景】
源站描述指出，在当今时代，空气是人们健康生活的重要因素之一，人们所呼吸空气的质量对于成为健康的人变得非常重要。根据 WHO 的数据，全球约有 420 万例死亡与空气质量相关。空气质量正在不断下降，对呼吸空气的人来说是一个严重问题。对于婴儿以及患有哮喘或其他呼吸系统疾病的人群等敏感群体而言，这一问题更加危险。源站还提到，空气质量问题自 13 世纪开始燃烧海煤以来便进入人们的视野，此后空气质量不断恶化，并在 18 世纪工业革命期间显著加剧。Mizoram 也面临同样的空气质量不佳问题，尽管该地区约 84% 的土地被森林覆盖，但快速的城市发展和岩石开采活动仍在产生影响。上述背景构成了该户外图像数据集用于空气质量分析的基本语境。
【数据内容】
该数据集英文名称为“OUTDOOR IMAGE DATASET FOR AIR QUALITY ANALYSIS”，从名称可以看出其内容为用于空气质量分析的户外图像。站内分类将其归入呼吸系统疾病 / 哮喘方向，说明该数据集在应用定位上与呼吸系统健康议题存在关联。源站描述围绕空气质量对健康的影响展开，并特别提及婴儿以及哮喘或其他呼吸系统疾病患者等敏感群体。除上述信息外，关于图像的具体数量、分辨率、拍摄地点、标注类别、文件格式、目录结构等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 doi.org，所属机构为 IEEE DataPort，作者为 AMBETH KUMAR V D、Ankit Kumar Jha 与 Martin Lalnuntluanga，发布时间为 2026 年。源站描述中提及 Mizoram 的空气质量问题，并提到该地区约 84% 的土地被森林覆盖，同时存在快速城市发展和岩石开采活动。除这些信息外，关于图像的具体采集设备、采集时间、采集地点、采集流程、采样方法以及数据来源的更多技术细节，源站未提供。
【适用场景】
基于站内分类与源站描述，该数据集可用于空气质量分析相关的研究与应用，并可与呼吸系统疾病、哮喘等健康议题建立联系。源站描述强调空气质量对敏感群体如婴儿以及哮喘或其他呼吸系统疾病患者的风险，因此该数据集可能适用于关注空气质量管理、环境健康影响以及敏感人群健康风险的分析场景。此外，源站提及 Mizoram 在森林覆盖率高的情况下仍面临空气质量问题，并涉及快速城市发展和岩石开采活动，这些内容可为区域空气质量分析提供背景参考。除上述方向外，关于该数据集的具体适用任务、模型类型、评估指标或应用案例，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括但不限于数据加载方式、预处理步骤、训练与测试划分、配套代码、基线模型或使用教程。该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，使用者应遵循该许可的相关要求。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量与限制的具体说明，包括但不限于数据规模、标注质量、图像清晰度、覆盖范围、偏差情况或验证结果。源站描述中提及 WHO 关于全球约 420 万例死亡与空气质量相关的数据，以及 Mizoram 约 84% 的土地被森林覆盖但仍面临空气质量问题，这些内容可作为背景信息，但不构成对该数据集自身质量与限制的评估。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。作者为 AMBETH KUMAR V D、Ankit Kumar Jha 与 Martin Lalnuntluanga，所属机构为 IEEE DataPort，发布时间为 2026 年，来源站为 doi.org。使用该数据集时，应按照 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可的要求进行署名与引用。除上述信息外，关于具体引用格式、DOI 编号或版权归属的更多细节，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.21227/e1mc-h093
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
在当今时代，空气是我们健康生活的重要因素之一，而我们呼吸的空气的质量对于成为健康的人变得非常重要。据世界卫生组织统计，全球约有420万人的死亡与空气质量有关。空气质量正在不断下降，对呼吸空气的人们来说是一个严重的问题。对于婴儿和患有哮喘或其他呼吸系统疾病等敏感群体来说，这变得更加危险。自13世纪开始燃烧海煤以来，空气质量问题开始进入人们的视野，从那时起空气质量变得越来越差，并在18世纪工业革命期间显著恶化。米佐拉姆也面临着同样的空气质量差问题，尽管米佐拉姆约84%的土地被森林覆盖，但快速的城市发展和岩石开采活动导致空气质量恶化。在我们的研究中，我们发现艾藻尔的AQI高达300，这可能对婴儿和患有呼吸系统问题的人造成严重问题。
此外，米佐拉姆邦监测站的缺乏使人们很难监测空气质量。截至目前，整个米佐拉姆邦只有一个连续监测站（CAAQMS），这使得人们难以获取当前的空气质量信息。为了解决这些问题，我们制作了这个包含1300张图像的图像数据集。该数据集可用于构建各种机器学习和深度学习模型，以预测该地区的空气质量。该数据集采集自艾藻尔Sikulpuikawn地区，CAAQMS监测站就位于该地区。该数据集包含一张图像和一个csv文件，csv文件包含AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等各种特征。该数据集在一天中的不同时间采集，如早晨、下午、傍晚。每张图像的名称标明了日期。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
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