数据集概述
本数据集围绕植物-土壤反馈（PSF）效应展开，通过无人机（UAV）光学传感器遥感技术，量化覆盖作物遗留效应对燕麦关键性状（高度、鲜生物量、氮含量、叶绿素含量）的影响，验证遥感技术在田间尺度PSF研究中的应用可行性，包含实验设计、实测数据及遥感模型参数。
文件详解
- README_for_van der Meij et al_Biogeosciences2017_data.pdf：PDF格式文档，可能包含数据集的实验背景、方法说明、数据采集流程、模型构建细节及使用指南等补充信息。
- van der Meij et al_Biogeosciences2017_data.xlsx：Excel格式数据文件，可能包含燕麦关键性状的实测数据（高度、鲜生物量、氮含量、叶绿素含量）、无人机高光谱原始数据、遥感模型校准与验证参数（如RMSE、R²值）等结构化数据。
适用场景
- 农业生态学研究：分析覆盖作物遗留效应对后续作物生长的影响机制
- 遥感技术应用：验证无人机光学传感器在田间植物性状监测中的准确性
- 植物-土壤反馈研究：拓展PSF效应在田间尺度的量化方法与应用场景
- 作物管理优化：为基于遥感技术的精准农业决策提供数据支持
