农业传感网络数据差错分析算法研究

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。