2008-2017 年的天童演替系列样地数据，时间跨度长，样本连续稳定，适合做林地生态、遥感分类这类需要时序对比的项目。你要是做森林覆盖或者变化检测，这套数据用起来还挺顺手的。

天童的样地数据结构清晰，字段标注也比较标准，拿来就能跑。像用Pandas时序、配合Seaborn画图，都没什么门槛。你用df.groupby('year')分组后，自然。

而且这个数据集适合拿来练手做PCA降维、时序聚类之类的操作。数据规模不大但信息挺全，想练算法的你，可以直接上手试试。用StandardScaler标准化一下，再扔给sklearn就行。

如果你在搞可视化，像用Leaflet、D3.js或者echarts画图层变化，那这个数据也挺合适，定位信息清晰，年份一对一。嗯，做时间轴地图挺方便的。

哦对了，如果你之前用过像StormEvents或者PCA这类数据集，会发现这套森林演替数据在时间连续性上更有优势。适合做长期趋势建模。

如果你正在做森林相关的模型验证、生态预测之类的，可以试试这个数据。用熟了以后，直接接到你的train.csv里也没压力。