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水稻分蘖数预测数据|农业科学数据集|数据分析数据集
收藏浙江省数据知识产权登记平台2024-09-14 更新2024-09-15 收录
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/61601
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水稻的分蘖数是影响其产量的重要因素之一，因为分蘖数与最终成熟稻穗的数量直接相关。预测水稻分蘖数可以帮助农户更精确地管理种植策略，优化田间管理，从而提高产量和作物质量。该模型解决了水稻生长状况与分蘖数之间的关系。通过理化实验以及调查获取水稻的数据,首先进行数据预处理，包括数据清洗和特征选择，然后对数据进行标准化。通过输入种植密度(株/亩),发病率(%),叶片颜色指数(SPAD),株高(cm),穗长(cm),病虫害类型,生育期(天),抗病评分到支持向量机模型中, 通过调整参数如正则化系数C和核函数参数来优化模型，使用交叉验证确保模型的泛化能力。最终，模型被用来预测新数据的分蘖数，帮助制定防治策略。
提供机构：
杭州帅程科技有限公司
创建时间：
2024-08-13
AI搜集汇总
数据集介绍
特点
该数据集由杭州帅程科技有限公司提供，包含702条水稻种植相关数据，用于预测水稻分蘖数。数据涵盖种植密度、病虫害类型、发病率、叶片颜色指数、株高、穗长、生育期和抗病评分等多个特征，通过支持向量机模型进行预测，旨在帮助农户优化田间管理，提高产量和作物质量。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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Mi1 (Imiq: 7873)
Timeseries data from \'Mi1 (Imiq: 7873)\' (imiq_7873_werc_mi1)cdm_data_type = TimeSeriesVARIABLES:time (seconds since 1970-01-01T00:00:00Z)latitude (degrees_north)longitude (degrees_east)z (Altitude, m)surface_snow_thickness (Snow Depth, m)surface_snow_thickness_qc_agg (Snow Depth QARTOD Aggregate Quality Flag)surface_snow_thickness_qc_tests (Snow Depth QARTOD Individual Tests)snow_water_equivalent (mm)snow_water_equivalent_qc_agg (Snow Water Equivalent QARTOD Aggregate Quality Flag)snow_water_equivalent_qc_tests (Snow Water Equivalent QARTOD Individual Tests)station (Mi1 (Imiq: 7873))
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我们用校准良好的红外和光学传感器构建了一个同步成像系统，并收集了一个多场景多模态数据集 (M3FD)，其中包括4个，177个对准的红外和可见光图像对以及23个，635个带注释的对象。该数据集涵盖了具有各种环境，照明，季节和天气的四个主要场景，具有广泛的像素变化范围。
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