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农作物（如玉米、水稻、甘蔗）图片数据集

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简介：
本数据集包含大量高质量的农作物图像，涵盖玉米、水稻和甘蔗等多种作物，适用于农业研究与机器学习模型训练。 该数据集包含玉米、水稻、甘蔗等30种不同类型的农作物图像，每类作物约有30张图片，并且这些图片被分别存储在单独的文件夹中。

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  • 农作物（如玉米、水稻、甘蔗）图片数据集
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    本数据集包含大量高质量的农作物图像，涵盖玉米、水稻和甘蔗等多种作物，适用于农业研究与机器学习模型训练。 该数据集包含玉米、水稻、甘蔗等30种不同类型的农作物图像，每类作物约有30张图片，并且这些图片被分别存储在单独的文件夹中。
     
  • 2017年东北农作物（玉米、水稻、大豆）分布数据集
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    该数据集收录了2017年东北地区玉米、水稻和大豆的主要种植区域及面积信息，旨在为农业科研与决策提供详实的数据支持。 2017年东北地区作物（玉米、水稻、大豆）分布数据集；时间：2017；分辨率：10米；原始数据来源：哨兵卫星；栅格值定义为：0-水稻，1-玉米，2-大豆，3-其他地类；坐标系：WGS_1984。
     
  • 水稻作物病害的图像数据集及识别方法
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    本研究构建了一个全面的水稻作物病害图像数据库，并提出了一种高效的识别方法，旨在提高对水稻疾病的早期诊断和防治效率。 水稻作物病害 许多疾病会对水稻的产量与质量造成严重影响。比如细菌性叶枯病是由水稻黄单胞菌（Xanthomonas oryzae pv. oryzae）引起的，它会在叶片上形成水渍状条纹，并使叶子变色和干枯。稻瘟病则由稻瘟病菌引起，在稻穗、茎节以及叶片上出现菱形斑块，这会导致灌浆不足及植物组织损失。褐斑病是由根腐病菌导致的疾病，会在叶片上产生微小圆形褐色病变，影响光合作用效率并降低水稻质量和产量。假黑穗病由一种特定真菌引起，在稻粒内部形成黄绿色孢子团块，并最终变为橙色或黑色，同样会对稻谷的质量和数量造成负面影响。 为了有效控制这些疾病的发生与传播，可以采取一系列措施：选择抗性品种、实施轮作制度、合理施肥以及使用合适的杀菌剂等方法。此外，该数据集包含200张水稻叶片病害图片，并根据病症类型将其分为四类（细菌性叶枯病、爆破型病变、褐斑病及假黑穗病），每种类型的样本数量均为50幅图像。
     
  • 玉米穗数据集.zip
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    《玉米穗数据集》包含了大量关于玉米生长的数据信息，旨在为农业研究和教育提供支持。数据涵盖从播种到收获阶段的各种参数，适用于模型训练与数据分析。 玉米果穗数据集.zip包含了用于智能筛分玉米果穗的数据集。
     
  • 基于无人机拍摄图片的甘蔗与杂草目标识别数据集
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    本研究构建了一个专为甘蔗田设计的数据集，包含大量由无人机获取的图像，用于精确区分甘蔗和杂草的目标识别任务。 该数据集为自建的甘蔗-杂草图像数据集，采用VOC格式进行标注，包含甘蔗和作物两类目标，共有1583张图像。每幅图像是从原始航拍图像裁剪而来，尺寸为512*512像素。此数据集可用于设计、评估和部署目标检测算法。
     
  • 玉米叶病害图像数据集，含4000余张照片
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    该数据集包含超过4000张玉米叶片病害的照片，旨在为农业科研人员提供一个丰富的视觉学习资源，促进植物病理学领域中疾病识别与诊断技术的发展。 玉米叶片病害数据集包含4000多张图片，其中包括： - 普通锈病：1306幅图像（标签为0） - 灰色叶斑：574幅图像（标签为1） - 枯萎病：1146幅图像（标签为2） - 健康叶片：1162幅图像（标签为3）
     
  • 《数据集》水稻叶片病害的目标检测数据集
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    本数据集专注于水稻叶片病害目标检测，汇集了大量标注清晰的图像样本，旨在促进农业领域机器学习模型的研发与优化。 该数据集包含YOLO和VOC格式的水稻叶片病害识别内容，共包括四类：BrownSpot、RiceBlast、BacterialBlight，总图片数量为1448张。文件中包含了图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件，并且有xml标签。已经将数据划分为训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本（如YOLOv10）等系列算法的训练。
     
  • 玉米与杂草的图像分类数据集
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    本数据集包含大量玉米和杂草的高清图片，旨在促进农业领域的图像识别研究，帮助精准除草、提高作物产量。 在当今的信息时代，数据集是机器学习、人工智能等领域中的重要资源之一。尤其在计算机视觉领域，图像数据集的作用尤为突出。作为基础任务的图像分类对于提高机器识别与理解图像的能力至关重要。杂草数据集便是此类应用的一个典型例子，它对农业自动化、植物学研究以及相关科技发展具有重要意义。 首先，该数据集的价值在于提供了大量细致分类的图像资源：玉米和杂草两大类别。这有助于研究人员在进行图像处理及模式识别时更精准地区分作物与杂草，并开发出高效的图像分类算法。这些技术尤其适用于提高农业生产效率、减少农药使用并降低环境影响。 此外，该数据集还具有实用性和教育价值。它为初学者和研究者提供了训练机器学习及图像处理算法的材料；通过测试不同模型在实际中的表现，可以帮助研究人员优化他们的方法，并提升模型性能。同时，在教学中也可以作为案例来帮助学生理解基本原理与技巧。 从技术角度来看，构建和应用杂草数据集涉及多个领域：包括高质量且多样化的图像采集、预处理（如增强及去噪）、特征提取选择以及分类器设计训练等步骤；常用算法有支持向量机(SVM)或神经网络。然而，在实际操作中仍面临诸多挑战——例如如何保证标注准确性，适应不同环境条件的变化，并提高模型泛化能力以应对真实场景中的复杂情况。 总之，杂草数据集不仅为研究者提供了宝贵的资源库，也推动了相关技术的发展并有助于实现农业自动化、提升作物产量和环境保护等目标。随着人工智能的不断进步，未来此类数据集的应用前景将更加广阔，能够解决更多实际问题。
     
  • 病害感染影响下的水稻叶片图像数据集
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    本数据集包含了多种病害条件下水稻叶片的图像，旨在为研究植物病害识别提供全面的数据支持。 该数据集包含120张水稻染病叶片的jpg图像，根据疾病类型分为三类，每类有40张图片。