图神经网络与农业数据融合数据集GCN-AgData-clecust
数据来源：互联网公开数据
标签：图神经网络，农业数据，数据集，机器学习，农业技术，数据分析，人工智能，农业信息化
数据概述： 该数据集结合了图神经网络（GCN）与农业领域的数据，记录了农业环境中的多源信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了中国多个农业主产区的农田，温室和农业园区。
数据维度：数据集包括农作物的生长环境数据（如温度，湿度，光照，土壤养分），农作物的生长状态数据（如生长周期，病虫害情况），农业管理数据（如施肥，灌溉，农药使用）以及图结构数据（如作物间的关联关系，地块间的空间关系）。
数据格式：数据提供CSV和Graph格式，便于进行数据分析和图神经网络模型训练。
来源信息：数据来源于中国农业科学院的公开研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于农业信息化，智能农业管理，农业预测等领域的研究和应用，特别是在图神经网络模型的训练与应用中具有重要价值。
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：适用于农业生长模型，病虫害预测，农业资源优化等学术研究，如作物生长规律的建模，病虫害传播路径分析等。
行业应用：可以为农业企业，科研机构提供数据支持，特别是在智能农业管理，精准农业，农业资源优化等方面。
决策支持：支持农业生产的科学决策和资源优化，帮助农民和农业管理者制定更好的种植，施肥，灌溉和病虫害防治策略。
教育和培训：作为农业信息化，智能农业管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解农业数据分析，图神经网络模型等技术和方法。
此数据集特别适合用于探索农业领域中的复杂关系与规律，帮助用户实现精准农业管理，病虫害预测和资源优化等目标，推动农业信息化和智能农业的发展。
