地形地貌特征预测数据集_Terrain_Features_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：地形地貌, 土地覆盖, 遥感影像, 机器学习, 特征工程, 预测模型, 地理信息系统, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自地形地貌调查的数据，记录了不同区域的地形地貌特征，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态地形地貌特征快照。
地理范围：数据覆盖范围未具体说明，但数据集包含了多种地貌特征，可能涵盖不同区域。
数据维度：数据集包括“Id”（样本ID），以及“Elevation”（海拔）、“Aspect”（坡向）、“Slope”（坡度）、“x_dist_hydrlgy”（水平距水文）、“y_dist_hydrlgy”（垂直距水文）、“x_dist_rdwys”（水平距道路）、“Hillshade_9am”（9点阴影）、“Hillshade_Noon”（中午阴影）、“Hillshade_3pm”（15点阴影）、“x_dist_firepts”（距火点距离）、“Wilderness_Area1-4”（荒野区）、“Soil_Type1-40”（土壤类型）、“mnhttn_dist_hydrlgy”（曼哈顿距离水文）、“ecldn_dist_hydrlgy”（欧几里得距离水文）、“soil_type_count”（土壤类型计数）、“wilderness_area_count”（荒野区计数）等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为 tpsDecemberTestingDataPreprocessed_new.csv 和 tpsDecemberTrainingDataPreprocessed_new.csv，便于数据分析和模型训练。
数据来源于地形地貌调查，已进行预处理，包括特征缩放和编码。
该数据集适合用于地形地貌特征预测研究，以及土地覆盖分类和环境建模。
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、遥感影像分析与机器学习交叉领域的学术研究，如土地利用分类、地貌特征预测、环境影响评估等。
行业应用：为环境科学、土地规划、资源管理等行业提供数据支持，尤其适用于森林火灾风险评估、水土保持分析、生态环境监测等方面。
决策支持：支持城市规划、基础设施建设、灾害预警等领域的决策制定，助力优化资源配置与环境治理策略。
教育和培训：作为地理信息系统、遥感影像分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解地形地貌特征与环境要素之间的关系。
此数据集特别适合用于探索地形地貌特征与土地覆盖类型之间的关联，以及构建预测模型，帮助用户实现土地分类、环境风险评估等目标。
