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An aerial color image anomaly dataset for search missions in complex forested terrain

Amala Arokia Nathan, Rakesh John und Gessner, Matthias und Özkan, Nurullah und Bock, Marius und Youssef, Mohamed und Mews, Maximilian und Piltz, Björn und Berger, Ralf und Bimber, Oliver (2026) An aerial color image anomaly dataset for search missions in complex forested terrain. Scientific Data, 13, Seite 747. Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41597-026-07101-w. ISSN 2052-4463.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
3MB

Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s41597-026-07101-w

Kurzfassung

After a family murder in rural Germany, authorities failed to locate the suspect in a vast forest despite a massive search. To aid the search, a research aircraft captured high-resolution aerial imagery. Due to dense vegetation obscuring small clues, automated analysis was ineffective, prompting a crowd-sourcing initiative. This effort produced a unique dataset of labeled, hard-to-detect anomalies under occluded, real-world conditions. It can serve as a benchmark for improving anomaly detection approaches in complex forest environments, supporting manhunts and rescue operations. Initial benchmark tests showed existing methods performed poorly, highlighting the need for context-aware approaches. The dataset is openly accessible for offline processing. An additional interactive web interface supports online viewing and dynamic growth by allowing users to annotate and submit new findings.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/223665/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:An aerial color image anomaly dataset for search missions in complex forested terrain
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Amala Arokia Nathan, Rakesh JohnJohannes Kepler University, Institute of Computer Graphics, Linz, 4040, Austriahttps://orcid.org/0000-0001-5534-0182NICHT SPEZIFIZIERT
Gessner, Matthiasmatthias.gessner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-3328-0811217370057
Özkan, NurullahJohannes Kepler University, Institute of Computer Graphics, Linz, 4040, AustriaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bock, MariusMarius.Bock (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0000-6776-3203217370059
Youssef, MohamedJohannes Kepler University, Institute of Computer Graphics, Linz, 4040, AustriaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mews, Maximilianmaximilian.mews (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Piltz, Björnbjoern.piltz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4864-7159217370060
Berger, Ralfralf.berger (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1314-5554217370063
Bimber, OliverJohannes Kepler University, Institute of Computer Graphics, Linz, 4040, AustriaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:25 März 2026
Erschienen in:Scientific Data
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:13
DOI:10.1038/s41597-026-07101-w
Seitenbereich:Seite 747
Verlag:Nature Publishing Group
ISSN:2052-4463
Status:veröffentlicht
Stichwörter:aerial imaging, anomaly detection, annotated dataset
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - OPTSAL
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Weltraumforschung > Sicherheitsforschung und Anwendungen
Hinterlegt von: Berger, Ralf
Hinterlegt am:11 Jun 2026 10:26
Letzte Änderung:11 Jun 2026 10:26

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