环境气象图像与观测数据融合数据集EnvironmentalMeteorologyImageandObservationFusionDataset-pavansarvaiya58
数据来源：互联网公开数据
标签：气象学, 图像识别, 气象观测, 环境监测, 图像分类, 多模态数据, 机器学习, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自特定地区的环境图像数据以及与之关联的同期气象观测数据，旨在为研究环境变化、气象预测等领域提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据集记录了从2013年开始的数据，具体时间跨度待定。
地理范围：数据覆盖了特定区域，具体地理位置信息需进一步确认。
数据维度：数据集包括图像数据（JPEG格式）和结构化气象观测数据。气象观测数据包含多个维度，如温度、湿度、风速、气压、降水、天气现象描述（Conds，如Light Snow）、以及图像特征（如Fog、Rain、Snow等二元变量）和图像语义标签（如sunny, clouds, fog, storm, snow, warm, cold等）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为filtered_dataset.csv，其中包含了与图像对应的气象观测数据。图像文件以JPEG格式存储，并通过文件名与CSV文件中的记录关联。数据已进行初步处理，包括气象数据的记录和图像特征的提取。
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：适用于气象学、环境科学、计算机视觉等领域的学术研究，如天气现象识别、图像与气象数据的融合分析、环境变化趋势分析等。
行业应用：可以为气象服务、环境监测机构提供数据支持，尤其在提升天气预报精度、改进环境监测模型的准确性方面具有价值。
决策支持：支持环境政策制定和城市规划，例如评估气候变化对特定区域的影响，优化城市环境管理策略。
教育和培训：作为气象学、数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析和图像识别技术。
此数据集特别适合用于研究图像特征与气象要素之间的关联，探索不同天气条件下图像的视觉表现，以及构建基于多模态数据的预测模型，帮助用户实现更精确的天气预测和环境监测。
