玉米大豆作物遥感光谱特征数据集CropRemoteSensingSpectralFeatureDataset-zanghf163com

数据来源：互联网公开数据

标签：作物, 遥感, 光谱, NDVI, 生物物理参数, 时间序列, 农业, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自Adams地区2018年的玉米（Corn_Adams_2018_time_series_5000.csv）和豆类（soybean_2018_NDVI_time_series.xlsx）的遥感数据，记录了作物生长期间的光谱反射特征。主要特征如下：时间跨度：数据记录于2018年。地理范围：数据来源于Adams地区，具体地理位置信息未在数据集中直接体现。数据维度： Corn_Adams_2018_time_series_5000.csv文件包含id、date、NIR、RED、GREEN、BLUE、SWIR1、SWIR2、GCVI、ndvi、ndbi、mndwi、dvi、evi、bsi、gemi、gari、gdvi、gli、gndvi、gdsave、ipvi、mnli、msavi2、msr、nli、rdvi、savi、sr、tdvi、vari、wdrvi、arvi、endvi、sipi、lswi等多种光谱指数。 soybean_2018_NDVI_time_series.xlsx文件包含的字段信息未明确。数据格式：主要数据以CSV和XLSX格式提供，方便数据处理和分析。CSV文件已包含35个字段，XLSX文件字段待确定。来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源信息未明确。该数据集适合用于农业遥感、作物生长监测、植被指数分析、以及数据驱动的农业管理等领域的研究。

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：适用于农业遥感、植被指数分析、作物生长模型构建等方面的学术研究。行业应用：可为农业科技公司提供数据支持，用于作物长势评估、产量预测、精准农业管理等。决策支持：支持农业管理部门的决策制定，例如优化灌溉方案、评估作物健康状况等。教育和培训：作为农业遥感、地理信息系统（GIS）等相关专业的教学辅助材料，帮助学生理解作物光谱特征与生长环境的关系。此数据集特别适合用于探索作物生长与光谱特征之间的关系，建立作物生长预测模型，提升农业生产效率和可持续性。