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《基于LSTM神经网络的果树蒸腾量数据集》是专为精准农业灌溉设计的标准化数据集，整合了多维环境监测数据（包括空气温度、空气湿度、土壤湿度、大气压强、光照、风速等），通过LSTM神经网络模型预测果树的实际蒸腾量，并结合彭曼公式计算参考蒸腾量，再乘以作物系数得出实际蒸腾量数据，支持实时生成灌溉建议，优化水资源管理，提升作物产量，并包含历史数据与实时更新机制，形成完整的果树需水状态评估体系。