加纳农作物病害检测元数据集GhanaCropDiseaseDetectionMetadataDataset-samwelobunde
数据来源：互联网公开数据
标签：农业，农作物，病害检测，数据集，机器学习，图像识别，农业技术，数据科学
数据概述： 该数据集包含来自加纳的农作物病害检测数据，记录了农作物病害的元信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了加纳的主要农业区域，包括多个省份的农田和农业研究机构。
数据维度：数据集包括农作物的种类，病害类型，病害严重程度，拍摄时间，拍摄地点，图像文件路径等变量。还包括病害的描述和分类标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加纳农业部门的公开报告和农业研究机构的实地调查，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业病害检测，图像识别和机器学习等领域的研究和应用，特别是在农作物病害分类，病害严重程度评估等技术任务中具有重要价值。
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：适用于农作物病害识别，病害传播规律研究等学术研究，如农作物病害的早期检测，病害防治策略研究等。
行业应用：可以为农业部门，农业企业等提供数据支持，特别是在农作物病害监测，病害防治和农业生产优化方面。
决策支持：支持农作物病害的早期预警和防治策略制定，帮助农民和农业部门制定科学的病害管理方案。
教育和培训：作为农业技术，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农作物病害检测和图像识别技术。
此数据集特别适合用于探索农作物病害的识别与分类规律，帮助用户实现准确的病害检测和分类，优化农作物病害防治策略，提高农业生产效率和质量。
