树木传感器数据与图像数据集TreeSensorDataandImages-alexgrebenshcikov
数据来源：互联网公开数据
标签：传感器数据, 图像数据, 树木, 运动传感器, 加速度计, 陀螺仪, 数据融合, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自树木传感器的数据与图像，记录了树木的传感器读数和相关图像。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从文件名“tree_spb”推测可能与圣彼得堡的树木相关。
数据维度：数据集包含两类主要数据：
传感器数据：包括时间戳(time)、照片标记(photo)、线性加速度(linAccX, linAccY, linAccZ)、低通滤波加速度(accLPX, accLPY, accLPZ)、角速度(gyrX, gyrX.1, gyrX.2)、旋转角度(rotAngleX, rotAngleY, rotAngleZ)以及四元数(q0, q1, q2, q3)等。
图像数据：包含以数字命名的JPEG格式图像文件，可能用于视觉分析。
数据格式：数据以CSV和JPEG格式提供，CSV文件名为tree_spb_sensors_1.csv，包含传感器数据；JPEG图像文件可能位于“good_version/images/”目录下。
来源信息：数据来源未知，但提供了传感器数据和图像数据，表明可能来自对树木进行的实验或监测。
该数据集适合用于传感器数据分析、图像处理、数据融合以及树木状态监测等研究。
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：适用于环境科学、计算机视觉和信号处理等领域的学术研究，如树木运动分析、传感器数据与图像数据的融合、树木健康状况评估等。
行业应用：可以为环境监测、智能农业和智慧城市提供数据支持，特别是在树木健康监测、环境变化分析等方面。
决策支持：支持城市规划、林业管理和环境保护领域的决策制定。
教育和培训：作为传感器数据分析、数据科学、计算机视觉等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解传感器数据处理和图像分析。
此数据集特别适合用于探索树木的运动模式、传感器数据与图像之间的关联，以及基于数据的树木状态评估，帮助用户实现对树木的深入理解和应用。
