柑橘类植物病害图像识别数据集CitrusPlantDiseaseImageRecognition-pdhai1
数据来源：互联网公开数据
标签：植物病害, 图像识别, 柑橘, 机器学习, 计算机视觉, 病害检测, 数据集, 分类
数据概述：
该数据集包含柑橘类植物叶片图像，并附带病害标注信息，用于训练和评估植物病害识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但图像内容聚焦于柑橘类植物，可能涵盖全球范围内的柑橘种植区域。
数据维度：数据集包含两类文件：
图像文件（JPG格式）：包含多个柑橘叶片的图像，用于视觉特征的提取。
结构化数据文件（CSV格式）：包含训练集和测试集的标注信息。训练集（traincsv）包含图像ID和四种病害（healthy, blackspot, canker, greening）的二元分类标签；测试集（testcsv）仅包含图像ID，用于模型预测。
数据格式：数据集以JPG和CSV格式提供，其中CSV文件便于数据处理和标签关联。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于植物病害识别研究。
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：适用于植物病害识别、图像分类、计算机视觉等领域的学术研究，例如，病害诊断模型、图像特征提取方法研究等。
行业应用：为农业领域提供数据支持，尤其是在智能农业、作物病害预警、精准农业等方面。
决策支持：支持农业生产中的病害监测和防治决策，帮助农民及时采取措施，减少损失。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实践素材，帮助学生和研究人员熟悉图像识别流程。
此数据集特别适合用于开发基于图像的柑橘类植物病害自动识别系统，帮助用户实现病害的早期发现和精准诊断。
