CGIAR地面观察挑战数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：农业保险,小农户,图像识别,干旱预测,人工智能,损失评估,风险管理和
数据概述：
该数据集由 ACRE Africa、国际食物政策研究所 (IFPRI) 和 Lacuna Fund 合作创建，旨在提供大量机器学习数据集，以提供对非洲小农户农田的近距离视图。数据集基于先前在基于图片的保险框架内的工作，包含数千张由农户通过智能手机拍摄的农作物图片，用于评估保险索赔和损失情况。数据集主要集中在干旱损伤预测上，包含过去几个季节中拍摄的农作物图片，数据值包括零（表示没有干旱损伤，无需保险赔偿）或正值（表示有干旱损伤，应按损伤程度进行相应的保险赔偿）。
数据用途概述：
该数据集适用于农业保险索赔自动化、干旱风险评估、精准农业管理等多个场景。研究人员可以利用此数据集训练和改进机器学习模型，以提高干旱损伤预测的准确性，帮助农户更快地获得保险赔偿。保险机构可以借助该数据集优化理赔流程，提高效率。政策制定者和农业管理者可以利用数据评估和调整农业保险政策，减少农户因干旱带来的经济损失。同时，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解农业保险和风险管理体系。
