引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、重要性及意义
农作物与杂草识别检测在农业生产中具有极高的重要性和意义。以下是一些主要的方面：
首先，从农业生产的角度来看，杂草的存在会对农作物的生长产生负面影响。杂草会竞争农作物的养分、水分和光照，从
为了构建针对柑橘病虫害的识别模型，首先需要收集并整理一个包含多种病虫害类别的数据集。该数据集应包含丰富的病
农作物苹果叶片病虫害数据集是农业智能化和数字化发展的重要基础资源之一。通过构建高质量的数据集并应用于相关领域，可以实现对苹果叶片病多力量。
CWD30数据集包含了超过219,770张高分辨率图像，这些图像覆盖了20种常见杂草和10种重要作物的不同生长阶段、多个视
（拉丁学名：Zea mays L.）是禾本科玉蜀黍属一年生草本植物。别名：玉蜀黍、棒子、包谷、包米、包粟、玉茭、苞米、珍珠米、苞芦、大芦粟，东北辽宁话称珍珠粒，潮州话称薏米仁，粤语称为粟米，闽南语称作番麦。玉米是一年生雌雄同株异花授粉植物， 植株高大， 茎强壮， 是重要的粮食作物和饲料作物， 也是全世界总产量最高的农作物， 其种植面积和总产量仅次于水稻和小麦。玉米一直都被誉为长寿食品， 含有丰富的
包含了农作物在不同自然环境，天气条件下的需水量数据集。
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2022-10-17 12:18:53
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1.农作物遥感分类 1.1 利用多时相环境星 CCD 数据作物分类识别实验 采用支持向量机分类器进行基于象素遥感影像分类方法。在分类过程中，分别对不同日期的单景环境星数据以及不同日期环境星数据的组合进行分类，以评价环境星在作物分类中的应用潜力，并确定利用环境星数据进行作物分类的最佳影像获取时期及最优时相组合。 对单时相及不同时相组合的环境星数据进行分类，结果如图 1 所示。 其中左下角
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业
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2022-05-29 00:11:57
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KASP的特点 在过去30 年中，分子标记从低通量限制性片段长度多态性（RFLP）开始，到最近达到的基于NGS 技术的SNP 标记，已经经历了三代。竞争性等位基因特异性PCR（kompetitive allele-specific PCR，KASP）是一种基于荧光的同质基因分型技术，最初由英国KBi
原创
2022-08-21 01:05:39
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数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片数据集编号：mbd.pub/o/bread/Zp6XmJdt图片数量(jpg文件个数)：829分类类别数：30类别名称:["almond","banana","cardamom","cherry","chilli","clove","coconut","coffee-plant","c
目录写在前面1.构建物候特征2.构建光谱特征3.将所有影像合并为一幅影像4.构建随机森林算法进行分类5.算法的存储6.面积统计 写在前面前段时间因为考研的原因一直没能更新，已经完成了农作物种植结构的提取，现在给大家分享一下。 主要也是结合前面写过的Google Earth Engine（GEE）使用土地利用数据（modis）上采样Landsat数据提取农田范围，将以上结果作为研究的基础，结合物候
目录 目录说明双目测距原理opencv实现双目测距的原理双目测距代码说明双目测距的代码和实现接下来 1 说明 怕以后忘了，现在总结一下前一段时间一直在弄的，有关双目视觉的东西。 双目视觉的原理网上有很多，我只简单记录一下我对于这个的理解。 具体的实现主要是参考大神的博客： 和这两篇博文： 运行环境： 1.wi
# 如何实现“农作物知识图谱”的Python实例
在数据科学领域，知识图谱（Knowledge Graph）被广泛应用于多领域的数据关联与关系展示。本文将带你一步步实现一个简单的“农作物知识图谱”实例。我们将使用Python及相关库（如NetworkX）来构建这个图谱。
## 流程步骤
以下是实现“农作物知识图谱”的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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"brown_marmorated_stink_bugs":"棕色土拨鼠蝽""colorado_potato_beetles":"科罗拉多马铃薯甲虫""wes
传统的农作物病害识别主要依赖于农业专家的经验判断和现场勘查，这种方法不仅耗时费力，而且容易受到主观因素的影响，导
生物农药作为化学农药的替代品，具有低毒、低残留、环境友好等优点，将逐渐替代部分化学农药，成为大豆病虫害防治的重要手段。针对
中国是世界人口最多的国家，在全球谷物生产方面排名第一。通过多样化作物种类的多熟制种植，可以显著增加
## 机器学习在农作物灌溉中的应用
随着人工智能技术的不断发展，机器学习在各个领域的应用也越来越广泛，其中农业领域也不例外。农作物的灌溉是农业生产中非常重要的环节，合理的灌溉可以提高农作物的产量和质量，同时减少资源的浪费。通过机器学习技术，我们可以根据农作物的生长情况和环境条件来智能地调控灌溉水量，实现精准灌溉，提高农作物的产量和质量。
### 机器学习在农作物灌溉中的应用
在农作物灌溉中，
1.背景与技术路线 统计资料表明，尽管我国粮食单产已由 50 年代初期的 1.2t/ha 增加到如今的 5.2t/h，粮食产量增加了 4 倍，但我国人口的增长速度与气候变化导致的农业生产的不确定性， 在水稻收获指数保持稳定的情况下，必须保证足够的水田面积才能保证水稻的产量。 粮食是农田生态系统最重要的产品，能够满足人类基本的生存需求，同时对社会稳定和经济发展有至关重要的影响。粮食一般包括谷
[toc] >搜集一些主要农作物的已定位、克隆的重要功能基因，以供应用开发。 参考一些
原创
2023-06-25 11:26:14
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