CGIAR木薯根体积估算挑战数据集-2011-papaseydouwane
数据来源：互联网公开数据
标签：CGIAR,木薯,根体积估算,图像识别,深度学习,农业研究,科学实验,数据集
数据概述：
本数据集包含用于估算木薯根体积的图像数据和相关标签信息，旨在支持CGIAR（国际农业研究磋商组织）发起的木薯根体积估算挑战。数据通过非侵入性方式使用地面穿透雷达（GPR）扫描木薯根，生成左右两侧不同深度或层次的图像。每个文件夹包含7株木薯植物的左右扫描图像，但实际可见的植物数量可能少于7株。图像文件名遵循格式：XXXXXX_S_NNN.png，其中XXXXXX为随机字符，S表示扫描方向（L或R），NNN表示扫描深度或层次。
数据集包括图像文件夹和一个CSV文件，后者提供了建议的图像层范围和最佳图像选择，但这些选择仅供参考。CSV文件中的变量描述如下：
- ID：每行的唯一标识符。
- FolderName：图像文件夹名称。
- PlantNumber：图像中的植物编号。
- Side：扫描方向，L表示左侧，R表示右侧。
- Start：最佳图像选择的起始层数。
- End：最佳图像选择的结束层数。
- Genotype：木薯类型。
- Stage：扫描时的生长阶段，Early表示早期，Late表示晚期。
- RootVolume：目标变量，即木薯根的体积。
数据用途概述：
该数据集适用于木薯根体积估算、图像处理、机器学习模型开发和农业科学研究等多种场景。研究人员可以利用这些数据训练和优化图像分割模型，以提高根体积估算的准确性。农业专家和研究人员可以通过分析这些数据来评估木薯根系的生长状况，从而优化种植和管理策略。此外，该数据集还适合用于教育和培训，帮助学生和研究人员理解图像处理和机器学习的基本原理和应用。
