由于大气中温室气体浓度的增加而逐渐形成的气候和天气异常可能对农民和资源管理者构成威胁。 越来越需要量化温度升高和气候变化对作物产量的影响，并在更精细的规模上评估影响，以便可以制定与该地点有关的具体适应战略。 我们的工作旨在使用不同的一般环流模型（GCM）及其集成的降尺度气候预测，在代表性浓度途径6.0和8.5下量化和评估未来气候异常对冬小麦（Triticum aestivum L.）产量的影响。 来自不同耦合模型比较项目GCM（CMIP5 GCM）的Marksim缩减的最高（TMax）和最低（TMin）气温，降雨量和太阳辐射（SRAD）每日数据用于模拟水和氮限制下和非限制条件下的小麦产量-未来2040-2060年的限制条件。 调查了气候变化对俄克拉荷马州冬小麦产量的潜在影响。 降级的GCM对气候变化的预测表明，气温升高，年降水量减少。 在俄克拉荷马州一个雨养半干旱的农业生态地区，这将是至关重要的。 与1980-2014年的基准年相比，在气候变化的预测下，2040-2060年的小麦平均预测产量增加。 我们的结果表明，缩小的GCM可以用于未来区域作物产量评估的气候预测方案。

农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。 农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。 农业作物图像数据集，此数据集（作物图像）包含每种农业作物（玉米，小麦，黄麻，水稻和甘蔗）的40多个图像。

11水果注释数据集(Yolov5格式)（苹果，鳄梨，蓝莓，辣椒，樱桃，猕猴桃，芒果，橙子，岩瓜，草莓，小麦）

基于yolov5+opencv小麦识别检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

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小麦种子品质检测数据集，数据集描述-第一个数据集包含硬粒小麦的视频;第一个视频中是玻璃硬粒小麦，第二个视频中是淀粉硬粒小麦，第三个视频中是异物(杂质)，第四个视频中是它们的混合物。-第二个数据集包含硬粒小麦的视频帧图片;第一个文件夹是玻璃质硬粒麦粒图像，第二个文件夹是淀粉质硬粒麦粒图像，第三个文件夹是异物(杂质)，第四个文件夹是它们的混合物，第五个文件夹是第四个文件夹中框架图像的标记图像。

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