农业作物产量预测数据集AgriculturalCropYieldPredictionDataset-roynjuguna
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 产量预测, 遥感影像, 机器学习, 时序分析, 土地利用, 气候因素, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含农业作物产量预测相关数据，结合了表格数据和遥感影像数据，旨在预测农作物的产量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了特定时间段内的农业生产信息，具体时间范围取决于遥感影像的时间戳，例如从2023年1月7日到2023年1月11日。
地理范围：数据覆盖了特定的地理区域，涉及农田、作物种植区等。
数据维度：数据集包括表格数据和遥感影像数据。表格数据包含农场ID、作物类型、种植时间、收获时间、种植面积、作物高度、灌溉方式、预计产量等字段。遥感影像数据为TIFF格式，包含了多个时间点的RGB图像，用于提取地物信息。
数据格式：数据集主要包括CSV、TIFF、JSON、IPYNB和DOCX等格式的文件。CSV文件用于存储结构化数据，TIFF文件为遥感影像数据，JSON文件可能包含元数据，IPYNB文件为Jupyter Notebook的分析代码，DOCX文件为变量定义说明。
来源信息：数据来源于公开的数据集，并可能经过了预处理和整合，以方便分析和建模。
该数据集适合用于农业产量预测、土地利用分析和遥感影像分析等领域的研究。
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：适用于农业科学、遥感技术、机器学习等领域的学术研究，如作物产量预测模型构建、土地利用变化分析等。
行业应用：可以为农业生产、农业保险、农业政策制定等行业提供数据支持，尤其在优化农业生产管理、提高产量预测精度等方面具备实用性。
决策支持：支持农业领域的决策制定，如农作物种植规划、风险评估、精准农业等。
教育和培训：作为农业数据分析、遥感影像处理、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业生产过程，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索农业生产与环境因素之间的关系，预测作物产量，优化农业管理，提升农业生产效率。
