土地特征与覆盖类型预测数据集LandFeature-CoverageTypePredictionDataset-davidsonandrade
数据来源：互联网公开数据
标签：土地利用, 地理信息, 遥感, 机器学习, 土地分类, 环境监测, 森林植被, 空间分析
数据概述：
该数据集包含来自公开地理信息系统的数据，记录了土地的多种特征，用于预测土地覆盖类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态地理特征快照。
地理范围：数据覆盖特定区域，具体地理位置未在数据中直接体现，但数据特征与地貌、植被、土壤类型相关。
数据维度：数据集包含多个数值型字段，包括：高程（Elevation）、坡度（Aspect）、坡度（Slope）、与水文要素的水平和垂直距离（Horizontal_Distance_To_Hydrology, Vertical_Distance_To_Hydrology）、与道路的水平距离（Horizontal_Distance_To_Roadways）、不同时间点的山体阴影（Hillshade_9am, Hillshade_Noon, Hillshade_3pm）、与火点的水平距离（Horizontal_Distance_To_Fire_Points）、荒野区域（Wilderness_Area_0-Wilderness_Area_3）、土壤类型（Soil_Type_0-Soil_Type_39）等。
数据格式：CSV格式，文件名为test_data_students.csv，便于数值分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开地理信息数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于土地覆盖类型预测、地貌分析、环境建模等领域。
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：适用于地理信息科学、遥感、生态学等领域的研究，如土地利用变化分析、植被覆盖预测、环境影响评估等。
行业应用：可以为林业、农业、城市规划等行业提供数据支持，特别是在土地资源管理、环境监测、灾害预警等方面。
决策支持：支持土地利用规划、环境保护政策制定和资源管理决策。
教育和培训：作为地理信息系统、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解土地特征与覆盖类型之间的关系。
此数据集特别适合用于探索不同土地特征对土地覆盖类型的影响，帮助用户构建预测模型，实现土地类型的精准识别与分类。
