摘要：边缘辅助农业传感器数据集是一个面向智慧农业监测、作物健康评估与5G边缘计算研究的多模态农业数据集。
数据集概述
边缘辅助农业传感器数据集是一个面向智慧农业监测、作物健康评估与5G边缘计算研究的多模态农业数据集。数据集包含 2000 条结构化传感器记录，融合土壤、气象、植被和网络通信状态等多源信息，并配套多种农作物图像。每条记录描述某一时刻的田间实时环境状态，例如土壤含水量、土壤温度、空气湿度、气温、太阳辐射、风速、NDVI以及5G传输时延等。目标变量 Crop_Health 用于表示作物健康状态，可划分为健康、中度胁迫和高胁迫等等级。
数据结构与关键特征
该数据集主要由表格传感器数据 + 农作物图像数据两部分组成。结构化字段包括 Record_ID、Timestamp、Soil_Moisture、Soil_Temperature、Soil_pH、Humidity、Air_Temperature、Solar_Radiation、Wind_Speed、NDVI_Index 和 5G_Latency_ms 等，可从土壤条件、气候环境、植被活力和通信性能多个维度刻画农田状态。图像部分覆盖约30类作物，包括樱桃、咖啡、黄瓜、柠檬、橄榄、香蕉、棉花、玉米、水稻、大豆、甘蔗、向日葵、茶叶、番茄、小麦等，可用于将视觉作物特征与传感器数据进行联合分析。
应用价值与研究方向
该数据集适用于作物健康分类、农业胁迫检测、精准灌溉、环境状态预测和边缘智能农业系统等研究。研究人员可以使用随机森林、XGBoost、LightGBM等方法分析传感器特征，也可以采用CNN、EfficientNet、Vision Transformer等模型提取作物图像特征，再通过多模态融合网络联合预测作物健康状态。进一步可研究5G时延对实时农业监测的影响、边缘端低延迟推理、NDVI与视觉健康特征融合、土壤—气候—作物状态关联、异常环境预警以及面向智慧农场的实时决策系统。
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-476
文件大小：79M
原创声明：本数据集为整理作品
