DB6111_T_197-2023_智慧农业园区数据处理技术规范_7页_385kb

ICS3524070CCSB07DB611111杨凌农业高新技术产业示范区地方标准DB6111/T197—2023智慧农业园区数据处理技术规范TechnicalSpecificationsforDataProcessingofIntelligentAgricultureParks2023-04-27发布2023-05-27实施杨凌示范区市场监督管理局  发布 DB6111/T197-2023I前言本文件规定了智慧农业园区数据处理的技术规范，适用于园区数据规范处理、数据分析及可视化管理。处理流程包括数据预处理、补全、融合、变换和规约，涉及数据清洗、异常值处理、重复值处理、不一致值处理、格式不一致处理、噪声数据处理等具体方法。数据分析技术涵盖描述性统计、探索性数据分析、假设检验、回归分析、聚类分析、主成分分析、时间序列分析、关联规则挖掘、决策树分析和神经网络分析。数据可视化要求通过图表直观展示数据信息，并支持交互式处理。

术语和定义中，农业大数据指在农业生产、经营、管理和服务中产生的海量、多样化且具有价值的数据集。数据处理包括数据采集、存储、检索、加工、变换和传输等活动。数据增强旨在利用有限数据生成更多有用信息。监测预警通过风险评估分析将结果展示给决策者。特征衍生和特征选择分别指构建新特征及选择最优特征的过程。

规范性引用文件包括GB/T36344-2018（数据质量评价指标）、GB/T37025-2018（物联网数据传输安全）和QX/T628-2021（高空气象数据处理方法）。数据预处理需遵循这些标准，高空气象数据处理应符合QX/T628-2021。数据规约需在保证完整性的基础上简化数据集，包括维度规约（PCA、LDA）、数值规约（归一化、标准化）、属性规约（逐步回归、决策树）、数据压缩（哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法）和随机抽样（简单随机、分层抽样）。数据变换包括图像数据按目标程度划分及小气候/种植环境数据的特征处理。数据可视化需明确对象，选择直观图表，并支持用户交互获取信息。

本文件由西北农林科技大学信息工程学院提出，杨凌示范区农业标准化技术委员会归口，起草单位涵盖多所高校、研究机构及科技企业，起草人包括刘斌、耿楠等。该标准首次发布，致力于规范智慧农业园区数据处理流程及技术要求。