数据集概述
本数据集为论文研究配套数据，聚焦常春藤（Hedera helix）作为天然传感器的应用。通过植物可穿戴设备PhytoNode持续记录户外非受控环境下植物的电生理活动，结合天气数据，经自动化机器学习（AutoML）分析，构建环境监测模型。数据支持植物电生理信号与环境条件的关联研究，共包含3个压缩文件。
文件详解
- weather_data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含户外部署环境的天气相关数据，用于关联植物电生理信号与环境条件
- feature_selection.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含特征选择过程相关数据，用于优化机器学习模型的特征子集
- Plant_data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含通过PhytoNode设备采集的常春藤电生理活动原始记录数据
数据来源
论文"When Plants Respond: Electrophysiology and ML for Green Monitoring Systems"（提交至第14届国际仿生与生物混合系统会议）
适用场景
- 植物电生理监测技术研究: 分析植物作为天然传感器的电生理信号特征与环境响应机制
- 环境监测模型构建: 基于植物电生理数据与天气数据，开发可持续的绿色环境监测系统
- 自动化机器学习应用: 验证AutoML在植物电生理信号分析中的性能与优化效果
- 精准农业技术支撑: 探索植物生理状态与环境条件的关联，为精准农业决策提供数据参考
