Um conjunto abrangente de dados de rendimento de culturas do Reino Unido incorporando informações de satélite, clima e tipo de solo

Resumo A pesquisa agrícola depende cada vez mais de abordagens baseadas em dados para previsão de rendimento de culturas que complementam modelos de crescimento de culturas mais estabelecidos, incluindo técnicas de aprendizado de máquina. No entanto, essas abordagens dependem de grandes conjuntos de dados de treinamento. Aqui, apresentamos o conjunto de dados CYCleSS, um grande conjunto de dados de rendimento de culturas derivado de dados de rendimento de precisão para 934 campos em toda a Inglaterra onde uma variedade de culturas é cultivada. Além disso, os dados também contêm dados de sensoriamento remoto derivados de satélites, dados climáticos e dados sobre tipo de solo, todos alinhados a uma resolução de grade de 10 km. Os dados climáticos estão disponíveis em uma resolução temporal diária, os dados de satélite em resolução de 5 dias, enquanto os dados de rendimento de culturas estão disponíveis em resolução anual. Esse esforço foi possível por meio da cuidadosa anonimização dos dados de rendimento, preservando o alinhamento com dados de sensoriamento remoto, clima e solo. Esses dados serão úteis tanto para treinar modelos de aprendizado de máquina de previsão de rendimento quanto para parametrizar modelos mecanicistas de crescimento de culturas. Além disso, o procedimento de anonimização em si será de interesse para a comunidade de pesquisa, pois representa uma solução para um problema comum na interface da pesquisa agrícola e da prática agrícola.