农业种植产量预测数据集AgriculturalPlantingYieldPrediction-yvancarre
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 种植, 产量预测, 农作物, 空间数据, 时序数据, 机器学习, 农业大数据
数据概述：
该数据集包含来自印度农业种植区域的详细种植信息，用于预测农作物的产量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2023年至2024年。
地理范围：数据覆盖印度特伦甘纳邦（Telangana）的梅达克县（Medak）及下属区域。
数据维度：数据集包括农场ID（FarmID）、作物种类（Crop）、种植时间（SDate）、收获时间（HDate）、种植面积（CropCoveredArea）、作物高度（CHeight）、灌溉方式（IrriType）、灌溉水源（IrriSource）、灌溉次数（IrriCount）、灌溉覆盖面积（WaterCov）、预计产量（ExpYield）、季节（Season）以及空间几何信息（geometry）等多个变量。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含Train.csv和Test.csv两个文件，便于数据分析和建模。数据包含了不同农场的种植信息，可用于产量预测模型的训练和测试。
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：适用于农业经济学、作物生长模型、产量预测等领域的学术研究，例如研究灌溉对作物产量的影响，分析不同季节对作物生长的影响等。
行业应用：可以为农业科技公司、农业保险公司等提供数据支持，特别是在精准农业、农业风险评估、产量预测和作物规划方面。
决策支持：支持政府部门和农业管理机构制定农业政策，优化农业生产布局，提高农业生产效率。
教育和培训：作为农业科学、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农业生产过程和产量预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响农作物产量的关键因素，建立预测模型，提高农业生产的效率和可持续性，实现精准农业。
