地形地貌特征预测森林覆盖类型数据集TerrainFeaturesForestCoverTypePrediction-aftabashrafav
数据来源：互联网公开数据
标签：土地利用, 森林覆盖, 地理信息系统, 遥感数据, 机器学习, 分类预测, 环境科学, 地形分析
数据概述：
该数据集包含来自美国科罗拉多州部分区域的地形地貌数据，用于预测森林覆盖类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的静态数据。
地理范围：数据主要来自美国科罗拉多州，反映了该地区的地形地貌特征。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：
Id：样本的唯一标识符。
Elevation：海拔高度。
Aspect：坡向。
Slope：坡度。
Horizontal_Distance_To_Hydrology：到水文要素的水平距离。
Vertical_Distance_To_Hydrology：到水文要素的垂直距离。
Horizontal_Distance_To_Roadways：到道路的水平距离。
Hillshade_9am、Hillshade_Noon、Hillshade_3pm：不同时间点的山体阴影值。
Horizontal_Distance_To_Fire_Points：到火点的水平距离。
Wilderness_Area1-Wilderness_Area4：荒野区域的二元指标。
Soil_Type1-Soil_Type40：土壤类型的二元指标。
数据格式：CSV格式，文件名为train(1)csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于土地利用分类、森林覆盖预测、以及地理信息系统相关的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于地理信息系统、遥感、环境科学等领域的学术研究，例如土地利用分类、生态环境建模、森林资源评估等。
行业应用：为林业、土地管理、环境监测等行业提供数据支持，例如森林资源规划、生态环境风险评估等。
决策支持：支持政府部门和相关机构在土地利用规划、环境保护、灾害预警等方面的决策。
教育和培训：作为地理信息系统、机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用地理空间数据。
此数据集特别适合用于探索地形地貌特征与森林覆盖类型之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现森林覆盖类型的精准分类和预测。
