Karnataka Crop Advisory Dataset — 39 Crops, 31 Districts, Semi-Synthetic

A semi-synthetic crop advisory dataset built for Karnataka, India.Covers 39 crops across 31 districts, 3 seasons (Kharif, Rabi, Zaid),and 10 agro-climatic zones. Total 21,960 rows, 12 features, zero null values. Features: N, P, K (soil nutrients), temperature, humidity, pH, rainfall,soil_type, season, district, region, label (target crop). Constructed using verified primary sources:- IMD: District-level seasonal rainfall normals- NBSS&LUP 1998: Karnataka soil classification maps- ICAR 2017: Crop NPK requirements and production guidelines- UAS Bangalore / IISc: Agro-climatic zone classification Random Forest classifier trained on this dataset achieves 91.33% accuracyon stratified 80/20 test split. Built as part of BE Final Year Project — Smart Crop Advisory System,DSCE Bangalore, 2026. Guide: Dr. Nagarathna. https://www.kaggle.com/datasets/rmeghaganesh/karnataka-crop-dataset-for-ml-models本数据集为印度卡纳塔克邦（Karnataka）定制开发的半合成作物种植指导数据集。数据集覆盖39种作物，涉及该邦31个行政区、3类种植季（卡菲尔季Kharif、拉比季Rabi、扎伊德季Zaid）以及10个农业气候区，总样本量达21960条，包含12个特征字段且无空值。 特征字段包括：氮（N）、磷（P）、钾（K）三种土壤养分指标，气温、相对湿度、土壤pH值、降雨量、土壤类型、种植季、行政区、区域，以及标签（目标作物）。 本数据集依托经验证的一手数据源构建： - 印度气象部门（India Meteorological Department, IMD）：行政区级季节性降雨量气候基准值 - 1998年国家土壤调查与土地利用规划局（National Bureau of Soil Survey and Land Use Planning, NBSS&LUP）：卡纳塔克邦土壤分类图 - 2017年印度农业研究理事会（Indian Council of Agricultural Research, ICAR）：作物氮磷钾需求与生产指南 - 班加罗尔农业科学大学（University of Agricultural Sciences, Bangalore, UAS Bangalore）与印度科学学院（Indian Institute of Science, IISc）：农业气候区分类标准 基于本数据集训练的随机森林（Random Forest）分类器，在分层80/20训练测试划分下的分类准确率可达91.33%。 本数据集为班加罗尔达亚南达·萨加尔工程学院（Dayananda Sagar College of Engineering, Bangalore, DSCE Bangalore）2026届工学学士毕业设计项目——智能作物种植指导系统的配套数据集，指导教师为Nagarathna博士。 数据集公开链接：https://www.kaggle.com/datasets/rmeghaganesh/karnataka-crop-dataset-for-ml-models