摘要：该数据集面向水稻精准种植与智能农业研究，融合无人机RGB及多光谱影像、Sentinel和Landsat卫星遥感观测、稻田物联网环境传感数据以及人工调查标签。。
数据集概述
该数据集面向水稻精准种植与智能农业研究，融合无人机RGB及多光谱影像、Sentinel和Landsat卫星遥感观测、稻田物联网环境传感数据以及人工调查标签。不同数据模态从冠层结构、植株密度、叶片颜色、病害症状、土壤墒情、气象条件和作物生长周期等角度描述水稻状态，可为水稻长势监测、病害识别、产量预测、灌溉管理和农业资源优化提供综合数据支持。
数据结构与关键特征
数据集主要包含水稻植株图像、图像标注、混合水稻植株图像、水稻成熟期图像、3000幅水稻图像子集、物联网环境监测CSV文件以及Sentinel-2多光谱遥感数据等内容。无人机与卫星影像可提取NDVI、GNDVI、SAVI和EVI等植被指数，物联网数据则记录土壤湿度、土壤pH、空气温度、湿度、降雨量、太阳辐射、水位和养分浓度等连续变量。各类数据通过地理坐标与时间戳进行时空对齐，并经过影像校正、云层掩膜、归一化、缺失值插补、噪声过滤和特征提取，形成包含生长阶段、健康状态、病害类别、灌溉状态及产量等级等标签的多模态样本。
应用价值与研究方向
该数据集可用于水稻病害分类、冠层分割、生长阶段识别、产量预测、水分胁迫检测、营养缺乏分析、精准灌溉和可持续农业管理等任务。研究人员可探索CNN、Vision Transformer、LSTM、时空网络及多模态融合模型，研究不同数据源之间的特征对齐、注意力融合、缺失模态处理、跨区域迁移和模型可解释性，并结合边缘计算、无人机巡田与物联网平台构建实时农业决策系统，从而提高水稻生产监测精度、降低水肥投入并增强农业系统的气候适应能力。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-709
文件大小：1.43G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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