14个免费机器学习农业数据集

14个免费机器学习农业数据集

人工智能为许多主要行业创造了机会,农业也不例外。将机器学习技术应用于传统农业系统可以为农民和决策者提供更快,更准确的决策。作为许多世界经济的基础,农业行业已经有了可用于机器学习的公共数据。这里为机器学习项目收集了最好的公开可用农业数据集:

机器学习农业数据集

USDA Datamart:USDA关于牲畜,家禽和谷物的价格数据。自2010年以来,包含对牲畜强制性报告(LMR)数据和乳制品强制性价格报告(DMPR)计划的汇总数据集的完全不受限制的公共访问。

全球粮食和农业统计数据:获得超过300万个与粮食和农业有关的时间序列和横截面数据。包含200个国家/地区的数据以及200多种主要产品和投入。

2010-2018年每日水果和蔬菜价格数据:此数据集具有2010年至2018年印度班加罗尔水果和蔬菜的历史价格。

印度的农作物生产:描述了2001- 2014年印度的农作物种植/生产。

中国农业和经济数据:中国农业和经济数据库是中华人民共和国官方统计出版物中与农业有关的数据的集合。

全球食物饲料的生产和分配:包含1961-2013年超过245个国家和地区的粮食和农业数据。该数据集提供了有关我们全球粮食生产的见解-着重于比较人类食用的食物和动物饲料的比较。

国家肉类摘要:由美国农业部发布,该数据集包含有关1930年以前肉类生产和质量的记录。

2008- 2017年玉米和大豆价格:USDA WASDE各种美国作物的月度价格预测。USDA数据是通过下载从2008-2018年开始的所有WASDE历史报告获取的。

农业中的农药使用情况:此数据集包括在美国连续种植的农作物上对423种农药(活性成分)的县级年度农药使用估计。

农业土地价值(1997年至2017年):国家农业统计局(NASS)发布有关农业产业各个方面的数据。自1997年以来,该服务收集了有关美国各州/地区每英亩耕地价值的数据。

V2植物幼苗数据集:包含12种植物的5539幅作物和杂草幼苗图像的数据集。每个类别都包含rgb图像,这些图像显示了处于不同生长阶段的植物。图像大小不一,呈png格式。

《 2018年食品环境图集》:包含275个以上变量的数据集,供研究人员研究使用健康食品选择,人口因素和经济指标之间的相互作用,以向决策者提供信息。

饲料谷物数据库:有关四种饲料谷物(玉米,高粱,大麦和燕麦),外国粗粮,干草和相关物品的统计数据

肥料的使用和价格:美国在1960-2012年间按植物养分和主要选定产品的肥料消耗量数据,以及混合肥料,次要养分和微量养分的消耗量。

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