摘要苹果树叶病数据集是一个面向苹果叶片病害识别、病害分类与智慧果园监测的农业图像数据集。数据集概述苹果树叶病数据集是一个面向苹果叶片病害识别、病害分类与智慧果园监测的农业图像数据集。所有图像均采集自西北农林科技大学位于中国西北地区的4个苹果试验示范站并使用荣耀 V10 手机拍摄。数据同时覆盖实验室环境和真实果园环境其中约51.9%的图像来自实验室、48.1%来自实际种植田并包含不同天气、光照和拍摄时间条件能够较好反映真实农业环境中苹果叶片病害在颜色、纹理和病斑形态等方面的变化。数据结构与关键特征数据集主要包含苹果叶片图像及其对应病害类别共覆盖 **Alternaria leaf spot互生斑病、Brown spot褐斑病、Gray spot灰斑病、Rust锈病和 Healthy leaf健康叶片**5类。不同类别图像表现出斑点、褐变、坏死、锈斑、颜色异常和纹理变化等典型视觉特征同时不同样本具有不同程度的病害表现。数据兼具实验室标准场景与自然果园复杂背景可用于分析不同病害之间的细粒度视觉差异并训练模型完成健康叶片与多种病害叶片的自动识别和分类。应用价值与研究方向该数据集适用于苹果叶片病害分类、病害识别、病情分析和精准农业监测等研究。研究人员可以采用 ResNet、DenseNet、EfficientNet、ConvNeXt、Vision Transformer 等深度学习模型开展多类别图像分类也可以结合 YOLO 等目标检测方法进一步研究病害区域定位。后续研究可重点关注复杂田间背景下的病害识别、小病斑与早期病害检测、不同光照和天气条件下的模型泛化、类别不平衡优化以及面向智能手机和农业无人机的轻量化苹果树病害诊断系统。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-505文件大小179M原创声明本数据集为整理作品