《农场数据采集与互联融合技术规范》

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CI

团体标准

T/CIXXX-2023

农场数据采集与互联融合技术规范

TechnicalSpecificationforFarmDataAcquisitionandInterconnectionFusion

（征求意见稿）

2023-X-X发布2023-X-X实施

 中国国际科技促进会 发布

T/CIXXX—2023

农场数据采集与互联融合技术规范

1范围

本文件规定了农场数据采集与互联融合技术规范的术语和定义、智慧农场模式下分布

式多传感器部署、数据传输与通信方式、农场网络多源信息互联融合技术规范。

本文件适用范围为农业生产管理领域农场数据采集与互联融合技术的研究、设计、开

发和建设。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语与定义

3.1

卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork

是一种用于图像识别和处理的深度学习模型，通过卷积操作提取特征，用于图像识别

分类和处理。

3.2

多模态感知信息MultimodalSensoryInformation

从多种传感器获取的不同类型数据融合，提供综合视角，以此来提供更全面、准确的

情境认知。

3.3

时间戳Timestamp

一个标记或标识，用于表示特定时间点的时间值。它通常是一个数字或字符串，用于

记录某个事件发生的确切时间。

3.4

线性插值法LinearInterpolationMethod

一种数值分析方法，用于在已知数据点之间估算未知数据点的数值，适用于数据补全

和平滑，通过插值计算近似值，保持趋势和连续性。

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3.5

迁移学习TransferLearning

通过在源任务上学习到的模型或特征表示，来帮助改善目标任务的学习效果，尤其在

目标任务的样本相对较少的情况下，迁移学习能够起到很好的辅助作用。

3.6

鲁棒性Robustness

系统或模型对噪声、干扰和变化的抵抗力，保持稳定性和性能，实现可靠有效的运行。

3.7

图神经网络GraphNeuralNetwork

一种深度学习模型，用于处理图结构数据，通过节点和边的关系学习图中的复杂模式

和信息传递。

3.8

编码器Encoder

神经网络组件，将输入数据转换为高维表示，捕捉关键特征，适用于自然语言处理、

图像处理等任务，有助于信息提取和学习。

4总体设计

4.1基本原则

（1）符合国家的政策。贯彻国家的法律法规。认真贯彻国家有关法律法规和方针政策，

确保标准对国家发展和农业进步的积极作用。

（2）充分考虑使用要求。合理利用农业资源，因地制宜，加快实现智能管理决策与农

机作业协同优化，促进我国农业生产模式的智能升级。

（3）适时制定，协调配套。以时效性、协调性、综合性为目标，制定一个符合当下农

业技术需求、市场需求，更具有前瞻性和可操作性的标准。

4.2农业数据采集与互联融合技术规范总体思路介绍

在智慧农场中，以多传感器的农田地面、无人驾驶拖拉机、耕种机、施肥机可以实现

指定轨迹工作、自动驾驶、多种环境信息检测、存储信息等；在管理者的控制下，各个装

备，各个环境协同配合，确保农业数据的准确获取与智能融合，实现精准的农事活动。由

于我国的智慧农业正处于发展阶段，农作物的生长管理过程具有个性化、定制化、精细化

等特点，导致数据获取和互联信息融合成为一个动态、复杂的全局性难题。农场数据采集

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与互联融合技术规范不仅解决了在农事活动中全阶段的数据采集和互联融合的统一的问题，

而且为我国智慧农业向生产智能化、作业精准化、管理数字化、服务网格化方面的转型升

级给出了标准化的技术规范

如图1所示，总体路线图包括研究对象、传感器、传感器部署方法、通信传输和数据

融合五个部分。农场数据采集与互联融合技术规范应从关键农机设备及农田表面的分布式

传感器网络部署出发，实现传感器少重叠，动态传感设备调整的高效使用，结合数据传输

和通信协议，获得更全面、准确、有价值的数据，通过多源数据多层融合实现智能农机自

主协同安全作业。

图1总体路线图

4.3关键设备的分布式传感器网络部署策略

4.3.1关键农机的分布式传感器部署策略概述

智慧农业是一种利用现代信息技术和传感器技术来优化农业生产的创新农业方式。在

智慧农业中，使用以各自为独立的传感器存在着诸多不足，如收集能力有限、缺乏容错性、

不能适应多变环境、高成本和高能耗等。相比之下，分布式传感器能够克服以各自独立的

传感器的限制，它是由多个传感器节点共同组成的网络，每个节点相互通信和协作，将多

个传感器的数据进行集成和融合，从而提供更全面、准确的环境信息。这种集成能力使得

分布式传感器系统在监测复杂及多参数的环境下更加有优势。随着我国农业产业化结构的

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调整，精准化、自动化和智能化的农机装备是农业生产的重要工具，是实现智慧农业的前

提，因此分布式传感器与农业结合对于增加作业收益，减低劳动成本是至关重要的。在下

面将分别对关键农机及地貌分布式传感器部署进行讨论。

4.3.2无人驾驶拖拉机分布式传感器部署

无人驾驶拖拉机是一种自主的农用车，主要作用是在田间根据精准导航路径规划在预

作业区域与各项农机具配合完成耕作、播种、施肥及收获，在这些环节根据周围的环境及

工作情况进行路径跟踪、转弯掉头、紧急刹车、障碍避让、倒车、断点续行、机具升级等

功能。无人驾驶拖拉机主要由发动机、底盘、自动转向控制器、车载控制器、车载显示器、

液压控制阀、位姿测量仪等系统和装置组成。下面表1给出了无人驾驶拖拉机所需用的传

感器种类，其中图2、图3给出了穿梭车所需传感器的位置摆放。

（1）北斗定位用于精准的获取车辆的位置信息。通常会在拖拉机的顶部安装，当多个

智能设备协同作业，实时感知作业执行装置运动姿态，使协同设备与本地运动轨迹耦合协

同控制，以确保作业执行装置轨迹的准确性。

（2）摄像头置于车辆顶部与四周，用于监视无人驾驶拖拉机周围的环境情况。它相当

于车辆的“眼睛”，用于获取拖拉机周围前视摄像头使用频率最高，需要实现道路、障碍

物、行人识别等多重功能；后视摄像头主要用于倒车预警和后车防撞；环视摄像头对四个

方向的摄像头进行拼接实现车身周围障碍物的检测。

（3）毫米波雷达置于车辆前方与周围两侧，用于防撞、盲区检测、车道偏离预警。通

过探测周围车辆、行人、障碍物等物体的距离和速度信息，实现前向、后向、侧向等方向

的防撞功能。当车辆靠近其他物体或者有其他车辆或者行人进入盲区时，系统会发出警报

或者自动刹车，避免碰撞事故的发生。

（4）车辆动态传感器通常安装在车辆的前轮或/和后轮处，用于监测车的动态情况，

主要包括转角传感器、速度传感器、轮转传感器。转角传感器的主要作用是测量车轮的转

向角度并将这些信息反馈给无人驾驶系统，以帮助控制拖拉机的转向和导航；速度传感器：

用于测量车辆的行驶速度。它可以通过检测车轮的转速或车轮传感器来提供车辆的实时速

度信息，用于导航、车速控制和制动系统；轮转传感器用于监测车轮的转速和转动方向。

它们可通过感知车轮的转动来提供车辆的行驶状态信息，帮助车辆保持稳定性、进行牵引

控制和抓地力分配。

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图2无人拖拉机传感器位置

（5）机具的自动升降传感器通常安装在机具的升降部件上，用于监测和控制机具的升

降状态。机具可以在自动模式下根据作业需要自动升降，通过与地面或作业目标的距离来

确定机具升降的准确位置，从而实现精确的作业。当机具需要在不平整地形上进行作业时，

自动升降传感器可以帮助保持机具的水平和平衡，以确保作业质量和安全。

图3无人拖拉机传感器位置

表1无人拖拉机所使用的传感器总览

传感器种类应用数量传感器使用功能

北斗定位1个无人拖拉机及协同设备轨迹跟踪

摄像头5个监视无人拖拉机周围环境

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毫米波雷达4个无人拖拉机防撞、盲区检测、车道偏离

车辆动态传感器4～6个提供车辆动态行驶信息

机具的自动升降传感器3个控制协同机具的升降状态

4.3.3智能播种施肥器具分布式传感器部署

智能播种施肥器是一种结合先进技术的现代化农业设备，用于自动化地进行作物的种

植和施肥操作。围绕智慧农场典型作业智能决策、质量评价等需求，接入农机时空信息，

播种量、施肥量、喷洒量等作业信息，基于多传感器融合方法，构建种肥药施用量作业质

量实时评价模型，实现施用状态的判断和作业质量的实时反馈，建立作业均匀性和重漏检

测等农机作业质量评价模型；利用作业量、作业资源消耗、作业路径、补给点位、实时位

置等参数，动态预测种肥药及燃油等典型农机作业资源状态，构建农机作业资源自主补给

规划模型，实现农机作业资源的智能补给。下面表2给出了智能播种施肥器具所需用的传

感器种类，其中图4给出了智能播种施肥器具所需传感器的位置摆放。

（1）播种控制传感器安装在播种器具上，用于检测种子的投放量、间距和深度确保农

作物的均匀种植和优质产量。

（2）施肥控制传感器部署在施肥喷杆或施肥箱内，用于测量土壤养分含量。农作物需

要施肥时，根据实时数据精确控制施肥量。

（3）剩余物资存储部署在农机具里边，用于检测农机具中剩余化肥或种子的数量。当

农机具在农田进行工作时，可以实时掌握物资存储情况，确保及时补充和管理物资，避免

在作业过程中出现物资不足导致的中断和浪费，提高资源利用效率。

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图4智能播种施肥传感器位置

表2耕种器具所使用的传感器总览

传感器种类应用数量传感器使用功能

播种控制传感器2个检测种子投放量、间距

施肥控制传感器2个精准控制施肥的数量

剩余物资存储传感器4个检测农机具中剩余种子、肥料的数量

4.3.4智慧农场地貌分布式传感器部署

智慧农场地面分布式传感器是一类安装在农场里，并广泛分布于整个农场的传感器系

统。这些传感器使用分布式布置，以覆盖整个农场的不同区域，并实时监测多种环境参数

和农业指标。它们通过物联网技术将数据传输到农场管理系统中，为农民和农场经理提供

关键的决策支持和实时信息。主要通过农田表面、农作物植株、农场周围环境和土壤下层

四个方面对农场地貌分布式传感器的部署进行描述。下面表3给出了农场地貌中所需用的

传感器种类，其中图5给出了农场地貌中所需传感器的位置摆放。

（1）农田表面

a）土壤湿度传感器：埋入农田表面，部署在农场的多个地方。传感器通常通过检测土

壤中的电导率或介电常数来测量土壤湿度，帮助合理调整灌溉量。

b)土壤温度传感器：使用温度敏感元件测量土壤表面温度，用于了解土壤生态系统

的状况和作物生长条件。这些敏感元件在不同温度下表现出不同的电阻或电特性，通过测

量这些电阻或电特性的变化，传感器可以计算出土壤的温度。

c)土壤pH传感器：放置在土壤表面，监测土壤的酸碱度，帮助调整土壤酸碱平衡。

d)光照传感器：安装在农田表面或植物上方，可以有效地采集并分析光照强度、变

化情况、光线分布、照射时间等多项物理量变化，用于作物的光合作用和光周期管理。

(2)农作物植株：

a）蒸腾速率传感器：安装在植物周围，超于地面一米处，监测植物蒸腾速率，帮助合

理控制灌溉和水分管理。

b）病虫害监测传感器：安装在植株附近，监测植物是否感染病虫害，及早采取防治措

施。

(3)农场周边环境：

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a）风速传感器：安装在农场周边，监测风速，避免风灾对农作物的影响。

b）雨量传感器：安装在农场周边，监测降雨量，帮助农场管理者进行灌溉和排水规划。

c）气象站传感器（多参数综合传感器）：可以安装在农场周边或农田上空，提供综合

的气象信息，包括温度、湿度、光照、风速等。

（4）土壤下层：

a）土壤氮、磷、钾含量传感器：埋入土壤下层，测量土壤中关键养分的含量，用于精

确施肥管理。

b）土壤侵蚀传感器：埋入土壤下层，监测土壤侵蚀情况，帮助采取防止土壤流失的措

施。

图5农田传感器位置

表3农田所使用的传感器总览

传感器种类应用数量传感器使用功能

土壤湿度传感器若干检测电导率或介电常数测量土壤湿度

土壤温度传感器若干测量土壤表面温度

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土壤PH传感器若干监测土壤的酸碱度

光照传感器若干采集并分析光照强度、光照变化、光纤分布

蒸腾速率传感器若干监测植物蒸腾速率控制灌溉

病虫害监测传感器若干监测植物是否感染病虫害

风速传感器4～8个监测农场中风速

雨量传感器4～6个监测雨天的降雨量

气象站传感器2～4个提供综合气象信息

土壤氮、磷、钾含量传感

若干测量土壤中关键养分的含量

器

土壤侵蚀传感器若干监测土壤侵蚀情况

4.4基于虚拟力覆盖算法动态传感设备优化调度框架

随着科技的不断发展，无线传感器网络技术在农业方面变得愈加重要。传感器网络由

大量的节点构成，每个节点都具备采集数据和处理数据的能力。根据传感器所处位置的不

同，节点的布置也会有所区别。在一些特定的场合中，我们需要节点能够相互覆盖，以保

证数据完整性和准确性，但是也同样面临着多类传感器网络重叠，造成资源浪费，降低使

用效率。

本文件在面向复杂地貌特征、农场网格划分、机耕道建设等，关于多类传感器网络的

重叠、覆盖优化部署等问题，引入虚拟力覆盖算法探索局部/全局、时间/空间相结合的动

态传感设备优化调度策略，实现对农场的全面感知，优化部署过程如图6所示。

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图6农场全面感知优化部署过程

（1）首先，基于近端策略优化建立多类异构传感网络重叠、覆盖优化部署模型。根据

地貌特征、网格划分、机耕道建设等，将农场划分为个地块，每个

地块部署温度、湿度、光照等种不同的传感器，每种传感器

()的数量为。利用加权无向图表征传感器优化部署问

题，其中，表示传感器集合，表示传感器之间的连接关系，表示权矩阵，

表示传感器和传感器之间的距离。如图7所示。

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图

图7静态传感器最优部署方案

a）针对地块，状态表示第步传感器部署图，传感器的特征为

，其中，表示传感器的类型，表示传感器的状态，例如农田表面传感

器的位置、数据采集特性、传感器之间的距离、链路质量等；

b）将图中特征编码为初始的顶点嵌入表征和边嵌入表征

，利用Transformer更新获得顶点嵌入表征和边嵌入表征。

c）根据嵌入表征向量选择传感器部署策略，

，其中表示多层感知器。为了得到传感器部署

策略，利用图神经网络将策略参数化为，为图神经网络参数。

d）基于近端策略优化算法，训练得到最优的参数，即可得到网格地块的类传

感器优化部署模型。

f）根据不同网格地块的差异性，利用迁移学习生成每个网格地块的多类传感器局部优

化部署方案。为了避免不同传感器之间造成重叠问题，使用Voronoi图去除冗余节点，从

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而获得多类异构传感器的优化部署方案。

（2）其次，构建基于虚拟力覆盖算法的动态传感设备优化调度策略。随着农作物生长

态势演化，覆盖传感网络将退化为非覆盖网络，造成农场感知空洞，需要动态传感设备进

行必要补充。以最小化成本为目标，基于虚拟力覆盖算法建立动态传感设备实时优化调度

策略，形成动静态相结合的农场覆盖感知方案。

a）根据感知某特定信息的传感网络部署方案，假设传感器的位置集合为

，传感器的感知半径为，当玉米、小麦等农作物生长到一定高度

时，传感器的感知能力受阻造成感知空洞。

b）利用虚拟力覆盖算法，感知空洞可吸引田间信息车、无人拖拉机等动态感知设备，

引力为。其中，为吸引力系数，表示空洞的重要度；

为动态节点与感知空洞的距离；表示动态节点的感知半径。

c）被多个临近动态传感器同时覆盖的网格地块，传感器之间通过排斥力

减少覆盖冗余。其中，为排斥力系数；

为节点与节点的距离。则动态传感器的总虚拟力为

。

d）为了获得动态传感设备的调度策略，定义状态包含部署传感器位置、性能、农场

环境等信息，动作为动态传感设备的位移，即，表示的位移，是总

虚拟力的函数，定义收益为部署成本的相反数。因此，可定义损失函数：

其中，为折扣因子，为目标网络的参数。采用自适应梯度下降算法得到最

优参数。最后，使用-贪婪算法选择最佳策略，即可构建动态感知设备的优化调度策

略，形成动静态相结合的实时覆盖优化感知方案。

4.5智慧农场多源信息通信传输技术

4.5.1智慧农场多源信息通信传输技术概述

智慧农场多源信息通信传输技术，旨在实现农场内各种数据的高效传输和集成。通过

利用多种通信技术，如物联网、卫星通信和无线网络，该技术能够实时获取来自多个信息

源的数据，包括农场中气象信息、土壤状态、植物生长情况以及机械设备运行状况等。这

些数据经过整合和分析后，为农场主和农作物管理者提供准确的决策支持和智能化农业解

决方案，从而提高农业生产效率、资源利用率和农产品质量，实现可持续发展的农业经营

模式。

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4.5.2智慧农场中的数据传输

在智慧农场中，通过部署诸多不同作用的智能传感器，用以收集农场中各种各样的环

境信息。例如土壤水分、光照强度、二氧化碳浓度以及空气湿度等信息，可以用于判断作

物的长势以及生长情况。而农机设备上的传感器收集的信息主要是为了辅助农机设备的自

动行驶，防止在行驶过程中与障碍物发生碰撞。为了将所有的数据收集在一起进行传输，

在农场之中安置了多个数据采集节点，用来收集附近的传感器数据。

由于ZigBee技术具有能耗低且网络技术协议简单等特点，因此采用ZigBee数据采集

节点。这种传感节点在农场之中主要分为两类，一种是移动式的ZigBee数据采集节点，另

外一种是固定式的ZigBee数据采集节点。其中固定节点一般安装在农场中经过测量和定位

的监控点，而移动的ZigBee数据采集节点一般根据需要进行设置，比如根据种植的作物不

同增加或减少控制。因此，需要根据农场的实际情况来确定ZigBee无线模块安装的距离和

大小，确保农场区域可以被ZigBee无线模块完全覆盖。

针对农场内ZigBee数据采集节点数目繁多，分布范围大等特点，必须要采用GPRS技

术和ZigBee无线模块传感器网络技术相结合的形式进行数据传输。如图8所示，依据节点

的设计模式，将数据传输分为两部分。首先，是从节点传输到主节点的数据，就是利用

ZigBee传输模块把一个区域里的数据集中到一个中心点上；第二部分是将主节点的数据传

递到服务器，由于无线微波技术具有传输距离远、传输速率高等优点，故采用无线微波技

术将数据传输到服务器之中。这样能够很好的实现数据远程传递，不但可以从很大程度上

减少数据传输成本，而且方便快捷。

图8传感器数据传输简易流程图

4.5.3数据传输通信协议

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在智慧农场中，很多设备和传感器都是分布在广阔的农田中，使用最基本的通信协议

TCP/IP、DNS可以确保可靠的数据传输和高效的设备访问，提供稳定、准确和便捷的信息

交换和管理功能。使用无线通信技术可以解决布线和传输距离的问题。常用的无线通信技

术包括LoRaWAN、Zigbee、Wi-Fi等。这些技术具有低功耗、远距离传输和广域覆盖的特

点，适用于智慧农场中大规模、分散的数据传输需求。

(1)TCP/IP（传输控制协议/网际协议）是能在多个不同网络间实现信息传输的协议簇，

它是在互联网的使用中的最基本的底层通信协议，保证了网络数据信息及时、完整传输。

(2)DNS（DomainNameSystem）用于将域名解析为IP地址。给设备分配自己的域名，

有助于设备的标识和区分。设备的域名可以基于其功能、位置或其他特征命名，帮助管理

者更好地识别和管理设备。农场工作人员和管理者也可以通过域名轻松地访问各种设备和

系统，提高了网络访问的便捷性和效率。

(3)ZigBee是一种低速短距离传输的无线网上协议，常用于物联网设备和传感器网络，

支持较小的数据传输和长期低功耗运行。相较于传统网络通信技术，ZigBee无线通信技术

表现出更为高效、便捷的特征。通过ZigBee无线传感器网络，可以对农场环境进行实时的

监测，提供准确的实时数据，及时准确的掌握农场的环境条件，方便农业人员及时根据不

同的条件做出反应。

(4)LoRaWAN是一种适用于物联网设备的低功耗、长距离无线通信协议。常用于连接

远距离的传感器节点，监测土壤湿度、气象条件、环境参数等。相较于传统网络通信技术，

LoRaWAN拥有长距离传输、低功耗、低成本和多节点连接等特点，使其在远程监测中拥

有更大的优势。

(5)WIFI又称作“移动热点”，是一种标准的无线局域网技术。传感器通过串口将数

据传递到WiFi模组上，WiFi模组通过WiFi网络将数据传递到路由器上，路由器将传感器

数据上传云端，从而达到数据收集的作用。同时，作业人员也可以使用不同的便携式设备

通过WIFI连接到互联网，进而远程监控农场的设备和环境，实时查看农场的情况。

4.6农场多源信息互联融合技术

4.6.1农场的多源信息互联融合技术概述及框架

多源信息融合技术指利用相关手段将调查、分析将获取到的所有信息全部综合到一起，

并对信息进行统一的评价，最后得到统一的信息的技术。该技术的目的是将各种不同的数

据信息进行综合，吸取不同数据源的特点然后从中提取出统一的，比单一数据更好、更丰

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富的信息。

在农场中主要数据来源有无人拖拉机、耕种机及农田表面三大部分传感器的信息。从

功能上看，无人拖拉机主要在田间根据精准导航路径规划与各项农机具配合完成耕种、播

种、施肥等。耕种机主要与无人拖拉机协同完成作物种植、施肥等。农田表面则存在大量

的传感器，广泛分布于整个农场用于实时检测多种环境参数化和农业指标。这些传感器采

集信息和输出信息的方式不一样，要合理利用这些信息，就必须运用多传感器信息互联融

合技术。

在多传感器信息融合技术中由于数据量很大，所以会有一部分冗余信息，因此所有经

过传感器收集的信息都会经过预处理的操作，进行数据清洗，保留重要的信息。对清洗过

的数据使用卷积神经网络进行多模态感知信息特征提取，引入元路径图神经网络研究“网

格—区域—农场”三级信息融合策略，最后通过将三级融合特征与宽度学习得到的特征结

合在一起，做出最终的决策，根据这些信息，可以得到判断出农作物的生长态势、病况等

信息，方便农业人员做出相应的对策和判断。多源信息融合技术框架如图9所示：

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图9多源信息融合技术示意图

4.6.2多源数据融合数据预处理

在当今信息爆炸的时代，智慧农业迎来了前所未有的机遇和挑战。农场管理者面对着

大量来自不同传感器、设备和数据源的信息，这些数据涵盖了土壤、气象、作物、设施等

各个方面的信息。然而，这些信息分散、多样，每种数据源都只能提供有限的局部信息。

为了真正实现智慧农场的愿景，将这些来自多源的信息进行整合和处理，以获得更全面、

准确、有价值的综合信息。在农场不同时间和空间位置传感器的数据会有差异性，要使得

数据充分被利用，需要对数据进行对齐处理。

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（1）多源信息数据对齐是指将来自无人拖拉机、耕种设备及农田地面所部署传感器的

信息进行时间对齐和空间对齐，使得它们具有相同的时间戳和空间参考，以便进行有效的

数据融合和分析。

不同传感器和设备可能在不同的时间点进行数据采集，这样的数据需要通过插值、截

取或填充等方法，调整其时间戳，使得数据在同一时间点上是可比较的。比如一个传感器

每小时采集一次土壤湿度数据，而另一个传感器每天只采集一次土壤湿度数据。在数据对

齐时，可以将每天的数据进行线性插值，以填充每小时的数据点，从而使得两个传感器的

数据在时间上对齐。

（2）空间对齐与时间对齐类似，将来自不同空间位置的数据，进行坐标转换或者插值

等操作，将其映射到相同的空间参考上。在智慧农场中，存在无人拖拉机、农场地面等不

同位置的传感器网络或设备，它们采集的数据需要映射到同一坐标系统或同一地理位置上，

以便进行数据融合和分析。比如农场中的传感器网络可能覆盖不同的地块，每个地块具有

不同的坐标和空间参考。在数据对齐时，可以通过地图投影或坐标转换，将不同地块的数

据映射到统一的坐标系统上，使得数据在空间上对齐。

数