作物产量预测交叉图数据分析数据集CropYieldPredictionCrossplotDataAnalysis-kheyduzoomryou
数据来源：互联网公开数据
标签：作物产量预测, 数据可视化, 图像识别, 交叉图分析, 农业, 机器学习, 文本检测, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自农业领域的数据，记录了用于作物产量预测分析的交叉图及其相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但从文件名“20220810133916827345.png”推测可能来源于2022年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但数据集涉及多种作物，可能覆盖多个农业区域。
数据维度：
submission.csv：包含field_id（地块ID）和各作物（如Wheat小麦, Mustard芥菜, Lentil小扁豆, No Crop无作物, Green pea豌豆, Sugarcane甘蔗, Garlic大蒜, Maize玉米, Gram鹰嘴豆, Coriander芫荽, Potato马铃薯, Bersem紫花苜蓿, Rice水稻）的产量预测值。
train_labels.csv：包含sample_name（样本名）、title（图表标题）、x_axis_label（X轴标签）、x_axis_unit（X轴单位）、y_axis_label（Y轴标签）、y_axis_unit（Y轴单位），用于标注训练数据集的图表信息。
png图像：包含1500张交叉图，用于图像分析和文本检测。
数据格式：
submission.csv和train_labels.csv为CSV格式，便于结构化数据处理。
png图像为图像格式，用于视觉分析和模型训练。
该数据集适合用于作物产量预测、数据可视化、文本检测等研究，并可用于机器学习模型的训练和评估。
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、数据科学和计算机视觉交叉领域的学术研究，如作物产量预测模型、图像识别在农业中的应用、交叉图的自动分析等。
行业应用：为农业科技公司、农业研究机构提供数据支持，尤其在作物产量预测、农业决策支持系统开发、农业数据分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持农业生产决策，帮助优化种植方案、提高作物产量。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解作物产量预测和图像分析。
此数据集特别适合用于探索作物产量与各种因素之间的关系，以及开发基于图像的农业分析模型，帮助用户实现优化农业生产、提高预测精度等目标。
