1.好文推荐多源数据提取我国三大农作物收获面积●首次发展了一套自动、高效、大范围、长时间尺度的作物分类方法,建立了2000年—2015年我国三大作物公里网格数据集(ChinaCropArea1 km)。该数据集为提高区域农业估产的精度,以及为评估气候变化、社会经济等因素对农业生产系统的影响奠定了基础。 更多信息 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2MTM4MTYzOQ==&mid=2247499944&idx=1&sn=b4c70c411a2030a74e1524a33959f29a&chksm=fc7b28c0cb0ca1d69019500fefa466a5f26e12cebf230bb487d2f1ef6f6b6108228d8de9cdb8&scene=27

2.农作物分类数据集.zip农作物数据集资源标题中的“农作物分类数据集.zip”表明这是一个包含农作物图像数据的压缩文件,通常用于机器学习或深度学习项目,特别是农作物识别或分类任务。这类数据集是训练计算机视觉模型的基础,帮助算法理解不同农作物的特征。 描述中提到,“依据开源数据标注、整理所得数据集”,这暗示了数据集中的图片已经被专业人员或志愿者https://download.csdn.net/download/weixin_32393347/87423364

3.农作物数据集标准农作物 数据集本专题涉及农作物 数据集的标准有31条。国际标准分类中,农作物 数据集涉及到农业和林业、农业、软件开发和系统文件、信息技术(IT)综合、运输、农业机械、工具和设备、信息技术应用、字符集和信息编码。在中国标准分类中,农作物 数据集涉及到、电子计算机应用、基础标准与通用方法、农机具、信息处理技术https://www.antpedia.com/?action-antopdeclare-name-viewsj-id-759823

4.数据集农作物需水量数据集腾讯云开发者社区下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 包含了农作物在不同自然环境,天气条件下的需水量数据集。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。https://cloud.tencent.com/developer/article/1968073

5.中国三大作物1km分辨率种植面积数据集(2009–2015年)目前,国内外学者已将统计数据与遥感信息结合,实现了大范围的作物空间分布信息提取,生成了一系列基于统计数据和其他辅助数据开发的作物面积空间数据集[20],如MIRCA[23]、GAEZ[24]、SPAM[5,25]等。以SPAM为例,该模型考虑耕地分布、农业灌溉分布和农作物适宜性分布等遥感辅助信息,将统计面积数据分配至像元,生成了全球http://www.csdata.org/p/795/

6.GDHY1981该数据集全称为 The global dataset of historical yields for major crops 1981–2016,简称 GDHY,是一个全球性的数据集,提供了 1981 年至 2016 年期间全球主要农作物的历史产量数据。这个数据集是由农业普查统计和卫星遥感技术混合而成的数据产品,涵盖了玉米、水稻、小麦和大豆这四种主要的粮食作物。 GDHY 数据集https://hyper.ai/datasets/32833

7.基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统python源码+Pyqt本文使用的数据集为农作物幼苗与杂草图片,并使用Labelimg标注工具对每张图片中的目标边框(Bounding Box)及类别进行标注。一共包含2822张图片,其中训练集包含2469张图片,验证集包含235张图片,测试包含118张图片。 对每张图像进行如下预处理操作,用于增加样本数量,提高训练模型的检测泛化能力与准确率: https://developer.aliyun.com/article/1536744

8.科学网—从水稻病害识别出发探索农业数据共享新模式能否采集到农作物病虫害的数据,往往取决于农作物的生长周期内是否发生了病虫害;不同的病虫害往往发生在不同的地区,需要跨地区采集数据;同一种病虫害的不同阶段,农作物的表型也有区别。所以农作物病虫害数据集的构建过程,不仅需要耗费大量的人力物力成本,同时也难以采集到足够多的数据供模型学习使用。https://blog.sciencenet.cn/blog-2374-1422691.html

9.基于土壤数据广度与深度模型的作物推荐算法根据土壤信息进行数据挖掘,并在此基础上提出区域性作物的种植建议,不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益,还可以改善土壤肥力,促进可持续发展[3]。根据土壤种类、土地的类型,以及土壤养分元素[如:氮(N)、磷(P)、钾(K)、有机质(OM)等]的含量建立模型,分析并且给出精准预测,可以形成科学的种植方案。研究表明,http://www.jwit.org.cn/oa/pdfdow.aspx?Type=HTML&Sid=20210417

10.plantvillage番茄叶子数据集帕依提提* 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。 README.md plantvillage 番茄叶子数据集 同类数据 211植物幼苗数据集,处于不同生长阶段的农作物和杂草幼苗的图像 142plantvillage 番茄叶子数据集 123植物病虫害数据集,应用于从叶片分析植物的疾病 https://www.payititi.com/opendatasets/show-10304.html

11.国家综合地球观测数据共享平台数据集名称:基于MODIS的地表温度长时间序列数据集重建 作者:中国农业科学院农业资源与农业区划研究所毛克彪、赵冰、蔡玉林、施建成、李召良、覃志豪、孟祥金、沈心一、郭中华 简介:地表温度是高温干旱监测以及气候变化等研究中的关键变量,在农作物蒸散及长势监测、水循环、气候交化等应用研究中发挥着重要作用。当前热红外遥https://chinageoss.cn/news/showNewsById?id=621f6c0ba0cf3527bb1ecb87

12.基本数据集标准农、林、牧、渔业生产及辅助人员 36 274 - / - 50100 农业生产人员 50101 作物种子 (苗)繁育生产人员 50102 农作物生产人员 50199 其他农业生产人员 50200 林业生产人员 50201 林木种苗繁育人员 50202 营造林人员 50203 森林经营和管护人员 50204 木材釆运人员 50299 其他林业生产人员 50300 畜牧业生产人员 50301https://max.book118.com/html/2020/0605/7143154015002140.shtm

13.资源环境科学与数据平台中国多时期土地利用遥感监测数据集(CNLUCC)是以美国陆地卫星Landsat遥感影像作为主要信息源,通过人工目视解译构建的中国国家尺度多时期土地利用/土地覆盖专题数据库。数据包括20世纪70年代末期(1980年)、80年代末期(1990年)、90年代中期(1995年)、90年代末期(2000年)、2005年、2008年、2010年、2013年和2015年、2018年https://www.resdc.cn/DOI/DOI.aspx?DOIID=54

14.2023年南京农业病虫害图像识别数据集国家农业科学数据中心,北京 100081 摘要:农业病虫害对农作物的产量和品质造成了严重的威胁,因此准确,高效地检测和识别病虫害是农业生产中的重要任务. 本文介绍了一个综合的农业病虫害数据集,由农业虫害检测数据集,农业病害检测数据集,农业病害分类数据集和水稻表型 分割数据集组成,包含 55 个类别,48576 张,共 4.14 http://agbigdata.aiijournal.com/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=22747

15.番茄病虫害数据集标题和描述中提到的“番茄病虫害数据集”是一个专门针对番茄作物的病虫害图像集合,这对于农业研究人员、机器学习工程师以及农作物保护专家来说是一个宝贵的资源。这个数据集通常包含不同种类的番茄病害和虫害的高清图片,旨在帮助识别和研究这些疾病,以提高农业生产效率和质量。 在农业领域,识别病虫害是至关重要的,因为https://www.iteye.com/resource/tyuiouio-12928028

16.实验室研发数据集入选赠送联合国全球水资源数据产品全球水资源数据产品目录 一、全球陆表蒸散发产品(2000-2021年,1公里分辨率) 陆表蒸散发是陆表水循环和碳循环的关键过程,是陆地水资源的重要支出项。准确估算陆表蒸散发不仅对地球系统和全球气候变化研究具有重要意义,而且在水资源有效开发利用、农作物需水生产管理、旱情监测预测、天气预报等方面具有重要应用价值。http://www.slrss.cn/kydt/202303/t20230330_738564.html

17.渭河流域土地利用LC10米数据集(2020年)数据集摘要 该数据集具有高覆盖性、时效性好(2020年)、分辨率高(10米)的特点,以渭河流域为研究区域,提取基于机器学习方法对哨兵2遥感影像处理的土地利用数据,分为十大类(水体、树木、草地、被淹没的植被、农作物、灌丛/灌木、建筑区、裸地、雪/冰、云层)。https://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/eb0782b6-074c-4787-b703-de95effe6557