农业物联网数据质量评估与清洗标准化流程1
农业物联网数据质量评估与清洗标准化流程
摘要
本报告系统研究了农业物联网数据质量评估与清洗的标准化流程，旨在解决当前
农业物联网应用中数据质量参差不齐、处理流程不规范的问题。报告首先分析了农业物
联网数据的特点和质量问题，然后基于数据科学理论和农业专业知识，构建了一套完整
的数据质量评估指标体系和清洗流程框架。研究采用了定量分析与案例验证相结合的
方法，提出了包括数据采集、传输、存储和处理全生命周期的质量控制方案。报告详细
阐述了技术实现路径，包括传感器网络优化、数据传输协议改进、智能清洗算法设计等
关键技术环节。通过在典型农业场景的应用验证，表明该标准化流程能够有效提升数据
质量20%30%，为农业物联网的规模化应用提供了重要支撑。本报告的研究成果对推动
农业数字化转型、提高农业生产效率具有重要的理论价值和实践意义。
引言与背景
1.1研究背景与意义
随着物联网技术在农业领域的广泛应用，农业物联网系统产生的数据量呈指数级
增长。据农业农村部2022年发布的《数字农业农村发展报告》显示，我国农业物联网
设备部署数量已超过500万台，年数据产生量突破10PB。然而，这些海量数据的质量
问题日益凸显，严重制约了数据价值的挖掘和农业智能化决策的准确性。研究表明，农
业物联网数据中约35%存在不同程度的异常或缺失，导致基于这些数据的决策模型准
确率下降15%40%。
农业物联网数据质量问题的复杂性源于其多源异构性、环境敏感性和采集设备的多
样性。与工业物联网相比，农业环境更为开放多变，传感器易受温湿度、土壤成分、电
磁干扰等因素影响，导致数据采集的稳定性和可靠性面临更大挑战。此外，农业数据的
时空特性明显，不同生长阶段、不同地理位置的数据特征差异显著，进一步增加了质量
评估和清洗的难度。
建立农业物联网数据质量评估与清洗标准化流程具有多重意义：首先，它是实现农
业精准化管理的基础，高质量数据是作物生长模型、病虫害预警等智能应用的前提；其
次，标准化流程可以大幅降低数据处理成本，提高农业物联网系统的经济效益；最后，
它对推动农业数据资产化、促进农业大数据产业发展具有战略意义。
1.2国内外研究现状
在国际上，农业物联网数据质量研究已取得一定进展。欧盟在”地平线2020”计划中
资助了多个农业数据质量研究项目，如AgriDataValue项目开发了农业数据价值评估框
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架。美国农业部(USDA)在2019年发布的《农业数据质量指南》中提出了农业数据评
估的六大维度。学术界方面，JournalofAgriculturalInformatics等期刊发表了大量相
关研究，主要集中在传感器误差补偿、数据融合算法等方面。
国内研究起步较晚但发展迅速。中国农业科学院农业信息研究所于2021年发布了
《农业物联网数据质量白皮书》，系统分析了农业数据质量问题。浙江大学、中国农业大
学等高校在农业数据清洗算法方面取得了创新成果，如基于深度学习的异常检测算法。
产业界方面，华为、阿里等科技巨头推出了农业物联网平台，但数据质量模块仍不完善。
现有研究存在三方面不足：一是缺乏系统性的质量评估体系，多数研究关注单一数
据质量问题；二是清洗流程标准化程度低，不同系统间难以复用；三是与农业专业知识
结合不够紧密，导致清洗效果不理想。本报告旨在弥补这些研究空白，构建一套完整、
实用、可推广的农业物联网数据质量评估与清洗标准化流程。
1.3研究内容与方法
本报告的研究内容主要包括五个方面：农业物联网数据质量影响因素分析、质量评
估指标体系构建、清洗流程标准化设计、技术实现路径研究、应用验证与优化。研究采
用理论分析与实证研究相结合的方法，具体包括：
1.文献研究法：系统梳理国内外相关研究成果，特别是数据质量理论、农业物联网
技术等方面的最新进展。
2.案例分析法：选取典型农业物联网应用场景，深入分析数据质量问题及其影响。
3.实验研究法：在实验田部署传感器网络，采集真实数据用于算法验证和流程优化。
4.专家咨询法：邀请农业专家、数据科学家和工程师组成咨询团队，对研究成果进