遥感影像植被分类合成数据集RemoteSensingImageVegetationClassificationSyntheticDataset-shivaani123
数据来源：互联网公开数据
标签：遥感影像, 植被分类, Sentinel-2, 地理信息系统, 多光谱, 机器学习, 植被指数, 数据合成
数据概述：
该数据集包含基于Sentinel-2卫星影像生成的合成数据，记录了多种植被指数及光谱反射率信息，用于植被分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态影像数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但基于Sentinel-2卫星影像，理论上可应用于全球范围。
数据维度：包括Sentinel-2各波段（B1-B12）、多种植被指数（NDVI, FDI, PI, NDWI, WRI, AWEI, MNDWI, SR, RNDVI, ARI, MARI, CHL_RedEdge, REPI, EVI, EVI2, GNDVI, MCARI, MSI, NDMI, NBR, NDSI, SAVI, OSI, PNDVI）以及标签（label，表示植被类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为synthetic_data (2).csv，便于数据分析和处理。数据经过合成生成，可能包含模拟值。
该数据集适合用于植被分类、遥感影像分析和机器学习模型训练。
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：适用于遥感影像分析、植被生态学、环境科学等领域的学术研究，如植被类型识别、植被覆盖度评估、土地利用分类等。
行业应用：可为农业、林业、环境监测等行业提供数据支持，尤其在作物生长监测、森林资源管理、灾害评估等方面具备实用性。
决策支持：支持土地规划、环境保护、气候变化研究等方面的决策制定。
教育和培训：作为遥感影像处理、机器学习、地理信息系统等课程的实训数据。
此数据集特别适合用于探索植被指数与植被类型之间的关系，以及构建基于遥感影像的植被分类模型，帮助用户实现精准的植被信息提取和分析。
