作物病害识别卫星遥感数据集CropDiseaseIdentificationSatelliteRemoteSensingData-shivaani123
数据来源：互联网公开数据
标签：卫星遥感, 农业, 作物病害, 植被指数, 机器学习, 遥感影像, 数据分析, 分类
数据概述：
该数据集包含来自卫星遥感影像的特征数据，记录了与作物病害识别相关的光谱信息和植被指数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为单期或多期快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为特定农田区域的遥感数据。
数据维度：数据集包含多个波段的反射率数据（B1-B12）和多种植被指数（NDVI, NDWI, FDI, PI, NDWI, WRI, AWEI, MNDWI, SR, RNDVI, ARI, MARI, CHL_RedEdge, REPI, EVI, EVI2, GNDVI, MCARI, MSI, NDMI, NBR, NDSI, SAVI, OSI, PNDVI），以及一个表示作物病害状态的标签（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为from gan1.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源可能为卫星遥感影像处理后的特征提取结果，具体来源未明确。
该数据集适合用于作物病害的检测、分类和预测，以及遥感影像在农业领域的应用研究。
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、作物病害识别、植被指数分析等领域的学术研究，如病害程度评估、病害区域定位等。
行业应用：为农业领域提供数据支持，尤其适用于精准农业、作物健康监测、产量预测等方面的应用。
决策支持：支持农业管理部门的决策制定，如病虫害预警、农业生产规划等。
教育和培训：作为遥感技术、机器学习和农业科学相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解遥感数据在农业中的应用。
此数据集特别适合用于探索植被指数与作物病害之间的关系，构建病害识别模型，提高农业生产效率和管理水平。
