GPR and EMI co-registered dataset

该数据集包含3472个在高尔夫球场上收集的共注册和地理定位的地穿透雷达（GPR）与电磁感应（EMI）数据样本，这些数据用于预测明显的电导率。该数据集支持两种场景：一种是来自第16球道的空间上相邻的训练和测试数据点，另一种是来自第14球道的空间上分离的训练数据和来自第16球道的测试数据。数据集规模为3472个样本，任务是通过GPR数据预测明显的电导率（Ecar）。This dataset contains 3472 co-registered and geolocated Ground Penetrating Radar (GPR) and Electromagnetic Induction (EMI) data samples collected on a golf course, which are used to predict apparent electrical conductivity. It supports two scenarios: one consists of spatially adjacent training and test data points from the 16th fairway, while the other uses spatially separated training data from the 14th fairway and test data from the 16th fairway. The dataset has a total of 3472 samples, and the task is to predict apparent electrical conductivity (ECa) using GPR data.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于土壤分析的共注册数据集，包含电磁感应（EMI）、地面穿透雷达（GPR）和GPS的现场测量记录，数据已重采样到GPR的时间采样率。它主要用于结合机器学习方法，预测表观电导率（ECa），旨在支持精准农业领域的高分辨率土壤参数研究。数据集附带代码和评估工具，以促进机器学习在农业中的应用开发。