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如何进行农业传感网络的数据差错分析算法研究
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农业气象观测要素精度的高低对观测效果有着重要影响，尤其是在野外复杂的环境下，影响温度变化的要素尤其多。目前大量用于野外温度观测的设备多为节点分散的无线传感网络，所用传感器为成本低、精度差的工业传感器，一旦出错，难以排查，且对后续分析工作影响巨大。为了降低出错无线传感器的排查难度，及时锁定出错数据，从农业传感网络数据的角度入手，对其进行差错分析，从而对野外的无线传感网络进行出错排查。通过对自动站的标准数据进行充分提取分析，发现以一年为周期，同一天不同地区之间的最高温度差成近似正态分布，类比自动站所采集的温度数据特性，通过对工业传感器采集的数据进行提取、平滑等分析，发现了该性质也适用于工业传感器，由此设计了一种数据差错分析算法，应用于野外的工业传感器的检错，通过温度这一农业气象观测的关键要素之一进行验证，验证结果证明了该算法的有效性。该检错方法不直接对现有无线传感网络进行操作，而是对其进行数据无量纲化处理，再对其进行提取、平滑和对比等处理来检错，节省了传感器检错成本，节省人力物力。
我国是农业大国，农业气象观测是我国农业气象服务的基础，也是地面观测的重要环节。农业气象观测数据的质量直接影响到作物的生命活动以及野外农业气候预测的准确性，同时也影响着作物的品质和产量以及病虫害的预防工作。随着我国社会经济和科学技术的不断发展，“高产、优质、高效”已经成为我国农业新的发展方向，这也就对气象为农服务提出了更高的要求，高精度、高密度、多要素、连续稳定的农业气象观测信息是现代农业快速发展基本保证。
随着传感器和无线通信技术的不断进步，现在的无线传感网络也大多由一些低功耗、体积小、功能多的传感器组成。但这种廉价微型的传感器，在野外复杂的环境下，容易造成磨损和测量不准，故传感器的检错至关重要。本文选取温度要素进行观测，提出一种通过对农业气象观测数据进行分析检测对应传感器的方法。
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