空气质量与图片关联数据集PicturesandAirQualityDataset-yunzhenzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：环境监测，空气质量，图像分析，数据集，机器学习，视觉识别，数据分析，污染研究
数据概述： 该数据集包含来自多个来源的空气质量监测数据与对应环境的图片信息，记录了不同地点和时间的空气质量指标及其视觉表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的监测站点，包括城市中心、工业区、居民区等不同环境类型。
数据维度：数据集包括空气质量指标（如PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮、臭氧等）、图片文件、拍摄时间、地理位置坐标、天气状况等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式和图片文件（JPEG），便于进行多模态数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的环保监测机构、气象部门和社交媒体等，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于环境科学、机器学习、图像处理等领域，特别是在空气质量监测、污染源识别及环境视觉分析任务中具有重要应用价值。
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：适用于空气质量与视觉特征关系研究、污染源识别、环境变化趋势分析等学术研究，如空气质量对城市景观的影响、污染扩散规律等。
行业应用：可以为环保部门、城市规划、健康研究等行业提供数据支持，特别是在空气质量预测、污染控制、健康风险评估等方面。
决策支持：支持环境监测政策制定、污染治理措施优化、城市发展规划等数据驱动的决策过程。
教育和培训：作为环境科学、数据分析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空气质量监测与图像分析技术。
此数据集特别适合用于探索空气质量与视觉特征之间的关联规律，帮助用户实现空气质量可视化、污染源识别和预测模型构建等目标，为环境治理和健康管理提供数据支持。
