津迪农作物检测最终表格数据集ZindiCropDetectionFinalTabularDataset-firasomrane
数据来源：互联网公开数据
标签：农作物检测，数据集，表格数据，农业，机器学习，图像识别，数据建模，人工智能
数据概述：该数据集来自津迪竞赛平台，主要用于农作物检测任务的表格数据部分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年到2022年。
地理范围：数据涵盖了坦桑尼亚的多个农业地区。
数据维度：数据集包括农作物的种植位置、种植类型、种植面积、作物生长阶段、土壤类型、天气条件、害虫情况等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于津迪竞赛平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业研究、机器学习及图像识别等领域，特别是在农作物生长监测、害虫识别和产量预测等方面具有重要价值。
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：适用于农业研究、作物生长监测以及害虫识别等学术研究，如农作物生长规律研究、害虫影响因素分析等。
行业应用：可以为农业机构、农场主提供数据支持，特别是在作物生长监测、产量预测和害虫管理等方面。
决策支持：支持农业生产和管理决策制定，帮助相关领域制定更好的种植和管理策略。
教育和培训：作为农业科学、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生长监测、害虫识别及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索农作物生长规律与害虫影响，帮助用户实现作物生长监测、害虫识别和产量预测等目标，为农业生产和管理提供数据支持。
