基于物联网的多级多层次农作物产地环境数据融合算法研究
《基于物联网的多级多层次农作物产地环境数据融合算法研究》是依托中国农业大学，由高红菊担任项目负责人的面上项目。
项目摘要
基于物联网的产地环境监测系统中，一定空间范围内部署多个按周期采样的传感器，导致数据冗余现象；产地环境数据来源方方面面，拥有多个属性（参数），每个参数同时包含时间和空间特征，是典型的多源多维数据。通过数据融合，能够减少传输数据量，降低节点能量损耗；能够进行特征提取，获得对被测对象的一致性解释与描述，从而提高系统的可靠性，增强系统分辨能力。 本课题将基于物联网架构，结合产地环境监测系统，针对农业传感数据的特征，研究适合农产品产地环境数据的多级多层次融合算法。在感知层，在保留数据时间空间差异性的同时，拟通过消除一致性来实现网内数据融合。在应用层，则针对数据的多维度和多源，提出概率降维的特征级融合算法和基于组合分类器的决策级融合算法；并将结合实际数据进行算法验证，完成产地环境评价估计与优化决策任务。从而形成适合于产地环境数据融合的多级多层次算法体系，为产地环境监测和多因素动态综合评估提供理论基础。
结题摘要
无线传感器网络在农业中有着很广泛的应用，将传感器部署在不同区域获得多源多维数据，通过网络传输到物联网平台，并进一步应用多种数据融合算法进行数据处理和分析，提供面向农业问题的智能化解决方案。为了能够快速准确的获得数据，研究了快速检测与信息采集技术，包括基于时域传输的土壤水分测试技术和基于驻波比的玉米水分测试方法等。针对应用于农田监测的无线传感器网络，开发了新的EBGR协议（能量均衡的贪婪转发路由协议）并将该协议应用于实际农田环境监测，研究了基于时间序列预测的网络数据融合算法并在节点上实现，同时在簇头节点上应用聚类算法进行空间数据融合，并进一步提出基于自然最近邻居的自适应无参空间离群点检测算法来识别离群数据，从而有效减少数据发送量，提高数据质量，减少节点能耗。然后，研究了农业物联网实时监测技术，设计了农田环境监测平台并构建了面向实时复杂事件的处理引擎和时空事件模型，以满足物联网实时高速复杂事件检测需求。最后，针对应用层数据，研究了特征级和决策级数据融合算法，将多种特征提取方法、相关分析方法以及降维算法应用于数据前处理，并进一步将机器学习和数据挖掘算法与数据融合相结合，对选定区域的土壤质量、土壤养分、土壤重金属含量、农作物产量、化肥施用量等指标进行了系统全面的综合分析与评估。在逐步研究过程中，形成了比较适合产地环境数据的数据融合算法体系，算法实现效果较好，能够有效地解决农作物产地环境监测与综合分析评估问题。将机器学习与数据挖掘算法应用于数据融合中，效果良好，为进一步将这些算法应用于其他农业数据分析打下基础，以智能化的方式有效解决农业生产实践的实际问题。