2021植物病理学图像元数据及统计数据集-datasciencegeek
数据来源：互联网公开数据
标签：植物病理学，图像，数据集，机器学习，病害识别，农业，医学影像，计算机视觉
数据概述： 该数据集包含2021年植物病理学竞赛的图像元数据以及图像统计信息，记录了植物叶片病害的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据主要来自植物病理学研究，可能涵盖全球范围内的不同植物病害。
数据维度：数据集包括图像的元数据，如图像名称、类别（病害类型）、图像统计信息（如图像的色彩分布、纹理特征等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，已进行数据整理和标注。
该数据集适合用于植物病害识别、图像分析、机器学习等领域的研究和应用，尤其在病害分类、图像特征提取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：适用于植物病害诊断、病害识别算法开发等学术研究，如病害图像的特征提取、病害自动分类等。
行业应用：可以为农业、植物保护等行业提供数据支持，特别是在病害的早期预警、精准农业等方面。
决策支持：支持农业生产中的病害管理和决策，帮助农民及时采取措施，减少损失。
教育和培训：作为植物病理学、计算机视觉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病害识别、图像分析等技术。
此数据集特别适合用于探索植物病害的图像特征与识别方法，帮助用户实现病害的自动诊断、分类等目标，为农业生产和植物保护提供技术支持。
