印度特伦甘纳邦农田卫星影像数据分析数据集TelanganaFarmSatelliteImageryAnalysis-ihar23
数据来源：互联网公开数据
标签：卫星影像, 农田监测, 土地利用, 农业分析, 特征提取, 机器学习, 印度, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自印度特伦甘纳邦地区的农田卫星影像数据，记录了农田的多种光谱特征信息，用于农业生产状况分析和土地利用研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含“last_14days”字样，推测为14天内的卫星影像数据。
地理范围：数据覆盖印度特伦甘纳邦地区的农田区域。
数据维度：数据集包含多个波段的中值（median）信息，例如B11_median, B12_median, B2_median等，以及FarmID（农田标识）。
数据格式：CSV格式，包含img_stats_train_last_14days.csv, img_stats_test_last_14days.csv等多个文件，便于数据分析和模型构建。数据经过一定处理，包括“corrected”版本，可能进行了校正或预处理。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源未明确，但数据已经过初步处理，适合直接用于分析。
该数据集适合用于农田特征分析、作物类型识别、产量预测等农业领域的研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于农业遥感、土地利用、作物生长监测等领域的学术研究，如农作物分类、生长状态评估、产量预测等。
行业应用：为农业科技公司、农业管理部门提供数据支持，尤其在精准农业、农业保险、农业政策制定等方面具备实用价值。
决策支持：支持农业生产决策，例如优化灌溉、施肥策略，提高农业生产效率。
教育和培训：作为农业遥感、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解农业数据分析和应用。
此数据集特别适合用于探索农田光谱特征与作物生长状况之间的关系，帮助用户实现农业生产优化、提高土地利用效率等目标。
