植物叶片形态特征与物种识别数据集PlantLeafMorphologyandSpeciesIdentificationDataset-khaledtahaa
数据来源：互联网公开数据
标签：植物学, 叶片形态, 物种识别, 图像分析, 机器学习, 生物多样性, 特征提取, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自植物叶片的数据，记录了叶片的形态特征，用于物种识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，推测为多种植物物种的叶片样本。
数据维度：数据集包括叶片的ID，物种（species）标签，以及64个形态学特征（margin1-margin64），和3个形状特征（shape1-shape3）。
数据格式：CSV格式，文件名为merged_csv_omar.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于植物物种识别、叶片形态分析、图像识别等相关领域。
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：适用于植物学、生物多样性研究、计算机视觉、机器学习等领域的学术研究，如叶片形态特征分析、物种分类模型构建等。
行业应用：可为植物识别APP、植物病害诊断系统等提供数据支持，尤其在自动化物种鉴定方面具有实用价值。
决策支持：支持生态环境保护、生物多样性监测等领域的决策制定。
教育和培训：作为植物学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解植物形态特征与物种识别。
此数据集特别适合用于探索叶片形态特征与物种分类之间的关系，帮助用户构建植物识别模型，提升分类准确度。
