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苗情監(jiān)測(cè)設(shè)備怎樣降低多源數(shù)據(jù)融合誤差?

時(shí)間:2025/6/9閱讀:80
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  苗情監(jiān)控站涉及土壤、氣象、作物生長(zhǎng)等多源數(shù)據(jù),降低其融合誤差對(duì)準(zhǔn)確評(píng)估作物狀況至關(guān)重要,可從以下方面著手。

  數(shù)據(jù)采集階段

  統(tǒng)一采集標(biāo)準(zhǔn):制定詳細(xì)且統(tǒng)一的采集規(guī)范,確保不同數(shù)據(jù)源的采集方式、時(shí)間和頻率一致。例如,土壤濕度采集時(shí),規(guī)定在每天上午 10 點(diǎn),使用相同規(guī)格的土壤濕度計(jì),在作物根系主要分布層(如 20 - 30 厘米)進(jìn)行測(cè)量。氣象數(shù)據(jù)采集也需固定時(shí)間,如每小時(shí)記錄一次氣溫、風(fēng)速等,避免因采集標(biāo)準(zhǔn)不同導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差。

  校準(zhǔn)采集設(shè)備:定期對(duì)各類(lèi)采集設(shè)備進(jìn)行校準(zhǔn),保證設(shè)備精度。比如,土壤養(yǎng)分速測(cè)儀使用一段時(shí)間后,其測(cè)量結(jié)果可能出現(xiàn)偏差,需按照設(shè)備說(shuō)明書(shū),用標(biāo)準(zhǔn)溶液進(jìn)行校準(zhǔn),使測(cè)量值更接近真實(shí)值,減少因設(shè)備誤差帶來(lái)的數(shù)據(jù)差異。

  數(shù)據(jù)預(yù)處理階段

  數(shù)據(jù)清洗:去除明顯錯(cuò)誤或異常的數(shù)據(jù)。例如,在土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)中,若某個(gè)測(cè)量值遠(yuǎn)超出該地塊土壤養(yǎng)分的正常范圍,可能是采集過(guò)程中出現(xiàn)失誤,應(yīng)將其剔除。對(duì)于氣象數(shù)據(jù),若某時(shí)刻的風(fēng)速數(shù)據(jù)突然出現(xiàn)極大值且與前后數(shù)據(jù)差異明顯,也需進(jìn)行核實(shí)和處理。

  數(shù)據(jù)歸一化:由于不同數(shù)據(jù)源的量綱和數(shù)值范圍差異較大,需進(jìn)行歸一化處理,將數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一區(qū)間。比如,將土壤濕度數(shù)據(jù)(范圍 0 - 100%)、氣溫?cái)?shù)據(jù)(范圍 -20℃ - 40℃)等,都?xì)w一化到 0 - 1 之間,便于后續(xù)融合分析。

  數(shù)據(jù)融合階段

  選擇合適融合算法:根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析需求,選擇恰當(dāng)?shù)娜诤纤惴?。如加?quán)平均法,根據(jù)不同數(shù)據(jù)源的可靠性和重要性賦予相應(yīng)權(quán)重,將各數(shù)據(jù)源的值加權(quán)平均得到融合結(jié)果。例如,在評(píng)估作物需水量時(shí),土壤濕度數(shù)據(jù)的權(quán)重可設(shè)為 0.6,氣象蒸發(fā)量數(shù)據(jù)的權(quán)重設(shè)為 0.4,通過(guò)加權(quán)平均計(jì)算得到更準(zhǔn)確的需水量估計(jì)。

  考慮數(shù)據(jù)時(shí)空關(guān)聯(lián)性:分析數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上的關(guān)聯(lián)性,提高融合準(zhǔn)確性。比如,相鄰地塊的土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)可能存在相似性,同一地塊在不同時(shí)間的作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)也有一定關(guān)聯(lián),在融合時(shí)充分考慮這些因素,可減少誤差。


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