数据融合算法在畜禽舍环境监测系统中的应用
数据融合技术在环境监测中的应用
０ 引言
近 年来 ， 随着 自动 化技 术 的 发 展 ， 境 监 测 技 术 环
能 。人 类 运 用 人 体 器 官（ 、 、 、 和 四肢 ） 受 外 眼 耳 口 鼻 感
部 信 息 ， 而转 换 成 生 物 电信 号 ， 过 人 的 中枢 神 经 进 通
互 补 的数 据 ， 据 某 种 准 则 进 行 组 合 ， 获 得 对 被 测 依 以 对象 的 一致 性 解 释 和描 述 ， 而 得 出更 为 准 确 的可 信 从 的结 论 【 １ １ 。
１２ 数据 融合 的层次 －
个 多 变 量 、 惯 性 、 线 性 系 统 ， 且 有 耦 合 、 时 等 大 非 并 延
融合 、 征级 融合 和决 策级 融合 。 特 像 素级融合 是 最低层 次 的融合 技 术 。在 传感 器 的
原始 信 息未经 处理 之前 进行 信息 综合 分 析 ，以尽 量 多 地保 持 景物信 息 。此种 方 法 的优 点 是直 接融 合 现场 数 据， 失真 度小 ， 提供其 他 融合层 次 所不 能提 供 的 比较 能
了环 境 监 测 的 准确 度 。
关键词 ： 据融合 ； 数 环境 监 测 ； 自适应 加权 算 法 ； — Ｄ Ｓ证 据 理 论算 法
中 图分 类 号 ：Ｐ ７ ＋２ Ｔ ２４ ． 文 献 标识 码 ： Ａ ｄ ｉ１．９ ９ ．ｓ．０ ６ ７ ０ ． １． ．２ ｏ：０３６ ／ｉ ｎ１０ — ２ ５２ １ ４０ ８ ｊｓ ０ ０
现 象 ， 统 的控 制 系统 中 ， 常 都 是 用 大 量 的传 感 器 传 通
来 监 测 每 个 影 响 参 数 ，并 对 各 传 感 器 所 采 集 的信 息
资源环境监测中的数据融合技术
资源环境监测中的数据融合技术在当今社会，资源环境问题日益严峻，对其进行有效的监测和管理成为了至关重要的任务。
而在资源环境监测领域，数据融合技术正发挥着越来越关键的作用。
资源环境监测所涉及的数据来源广泛，包括但不限于卫星遥感、地面监测站点、传感器网络、无人机监测等。
这些不同来源的数据具有各自的特点和局限性。
例如，卫星遥感数据能够提供大范围的空间覆盖，但分辨率相对较低；地面监测站点的数据精度较高，但覆盖范围有限。
为了更全面、准确地了解资源环境状况，就需要将这些多源异构的数据进行融合。
数据融合技术并非简单地将数据堆砌在一起，而是一个复杂而精细的过程。
首先要进行数据的预处理，这包括对数据的清洗、筛选、格式转换等操作，以去除噪声和错误数据，确保数据的质量和一致性。
在这个阶段，还需要对不同数据源的数据进行时空匹配，使得它们能够在时间和空间上相对应。
在数据融合的方法上，有基于物理模型的融合方法。
这种方法是根据资源环境的物理过程和规律，建立相应的数学模型，将不同数据源的数据输入模型中进行融合计算。
例如，在对大气污染物的监测中，可以利用大气扩散模型，结合地面监测站点和卫星遥感的相关数据，来预测污染物的分布和浓度变化。
还有基于统计分析的融合方法。
通过对多源数据进行统计分析，找出它们之间的相关性和内在联系，从而实现数据的融合。
常用的统计方法如回归分析、主成分分析等，都可以用于数据融合。
另外，基于人工智能的融合方法也逐渐崭露头角。
例如，利用神经网络技术，对大量的多源数据进行训练，让模型学习到不同数据之间的复杂关系，从而实现准确的融合。
数据融合技术在资源环境监测中的应用十分广泛。
在水资源监测方面，可以融合地表水和地下水的监测数据，更全面地掌握水资源的储量和动态变化。
同时，结合气象数据和土地利用数据，还可以评估水资源的开发利用对生态环境的影响。
在大气环境监测中，融合卫星遥感的气溶胶光学厚度数据、地面监测站点的污染物浓度数据以及气象数据，可以更精确地分析大气污染的来源、传输和扩散规律，为大气污染的治理提供科学依据。
云计算技术在畜牧业的数据处理与分析中的应用
云计算技术在畜牧业的数据处理与分析中的应用目录一、报告说明 (2)二、大数据与云计算在疾病预警与防控中的应用 (2)三、智能养殖技术的概念解析 (5)四、智能养殖技术在畜牧业中的应用现状 (8)五、智能养殖技术推动畜牧业可持续发展的意义 (11)六、结语总结 (13)一、报告说明声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
智能养殖技术在畜牧业中得到了广泛应用，并取得了显著成效。
仍面临一些挑战和不足。
未来，需要进一步加强技术研发和应用，提高智能化系统的精准度、稳定性和数据利用率，以推动畜牧业的可持续发展。
智能养殖技术通过优化饲料配方、提高饲料转化率等措施，可以节约粮食资源。
通过实时监测和调控畜禽舍内的环境参数，可以确保畜禽在适宜的环境中生长，提高生产效率和产品质量，从而实现畜牧业的可持续发展。
智能养殖技术还注重废弃物的资源化利用。
通过精准调控养殖环境，减少水资源浪费和排泄物污染。
利用生物质能源转化技术，将养殖废弃物转化为有机肥料或生物质能源，实现了资源的循环利用，降低了环境污染的风险。
二、大数据与云计算在疾病预警与防控中的应用（一）大数据与云计算在疾病预警中的作用1、疾病预警模型的构建在智慧养殖中，大数据与云计算技术为疾病预警模型的构建提供了强有力的支持。
通过收集和分析动物的生理数据、行为数据以及养殖环境数据，可以构建出基于大数据的疾病预警模型。
这些模型能够识别动物疾病发生的高风险因素，预测疾病的发展趋势，从而提前采取预防措施，减少疾病的发生。
2、实时监测与分析结合机器视觉与AI算法，大数据与云计算技术能够实现对动物行为的实时监测与分析。
通过对动物行为的观察和分析，可以及时发现异常行为，如食欲不振、行动迟缓等，这些都是动物可能患病的早期信号。
通过云计算平台，这些异常数据可以迅速被处理和分析，为养殖者提供及时的预警信息。
多源数据融合技术在环境监测中的应用
多源数据融合技术在环境监测中的应用近年来，随着环境问题的日益严重，环境监测变得愈发重要。
环境监测涉及到多个方面，如大气污染、水质检测、土壤污染等。
为了有效地监测环境情况并采取相应的措施进行治理，多源数据融合技术被广泛应用于环境监测中。
多源数据融合技术是指将来自不同传感器、仪器和数据源的信息进行整合和分析的过程。
在环境监测中，各种设备和传感器可以提供关于环境的不同信息，如大气中的气体浓度、水质中的重金属含量等。
通过将来自不同数据源的信息进行融合，可以更全面地了解环境变量的分布和变化，为环境监测和决策提供更准确的依据。
首先，多源数据融合技术可以提高环境监测的精度和可信度。
传统的环境监测通常仅利用单一的传感器或数据源进行监测，容易因为某个传感器的故障或误差而产生数据不准确的情况。
而多源数据融合技术可以通过对多个传感器的数据进行融合和校正，消除单一传感器的误差，提高数据的精度和可信度。
例如，在大气污染监测中，可以结合不同传感器测得的气体浓度数据，利用数据融合算法估计空气质量指数，从而更准确地评估空气污染程度。
其次，多源数据融合技术可以提供更全面的环境监测信息。
通过结合多个数据源的信息，可以获取到环境变量在不同空间和时间尺度上的分布和变化。
这有助于识别环境中的异常情况和趋势，以及预测未来的环境变化。
例如，在水质监测中，可以融合来自水质传感器、卫星遥感数据和实地采样数据等多种数据源，分析水质的空间分布和流动，提供全面的水质状况评估和预警。
这样，政府和相关部门可以及时采取措施，保护水资源并防止水质恶化。
此外，多源数据融合技术还可以实现环境监测的自动化和实时化。
传统的环境监测需要人工采样和数据处理，工作量大且周期长。
而多源数据融合技术可以将传感器和数据处理技术结合起来，实现环境监测的自动化。
数据融合算法可以实时地将传感器获取到的数据进行处理和分析，并输出监测结果。
这样，可以实现对环境污染源的持续监控和实时预警，提供及时的环境信息，为环境管理和决策提供有效支持。
生态环境监测中的数据融合方法使用方法
生态环境监测中的数据融合方法使用方法随着环境污染问题日益凸显，对生态环境进行监测和评估已成为保护生态系统健康的重要手段。
然而，生态环境监测所涉及的数据种类繁多，包括遥感数据、地理信息系统数据、环境监测数据等，这些数据往往来自于不同的传感器、设备和监测平台，因此如何将各种数据进行有效融合，更好地揭示环境变化的趋势和特征，成为了当前生态环境监测中的重要问题。
数据融合是指将多源、多时空的数据结合起来，通过使用适当的方法和技术，生成一组具有更高精确度、更全面信息的数据。
在生态环境监测中，数据融合可以提高监测结果的准确性，解决数据不连续性和不完整性的问题，提供更全面的环境信息，为环境保护和决策提供科学依据。
下面，我们将介绍一些常用的生态环境监测数据融合方法及其使用方法。
1. 加权平均法加权平均法是最简单直接的数据融合方法之一。
该方法将不同数据源的数据根据其可靠性和权重进行加权平均。
可靠性较高的数据将以较大的权重参与融合过程，而可靠性较低的数据则以较小的权重参与融合过程。
数据融合后的结果为不同数据源的加权平均值。
使用加权平均法进行融合时，首先需要对数据源的可靠性进行评估，确定权重分配。
常用的评估方法包括误差分析、相关性分析等。
然后，根据权重进行加权平均计算，得到融合后的数据。
具体计算公式为：融合数据 = (权重1 * 数据1 + 权重2 * 数据2 + … + 权重n * 数据n) / (权重1 + 权重2 + … + 权重n)2. 主成分分析法主成分分析法是一种基于统计学原理的数据融合方法。
该方法通过分析数据之间的相关性，将原始数据转化为一组相互独立的主成分，从而达到降维和去除冗余信息的目的。
使用主成分分析法进行融合时，首先需要将不同数据源的数据进行预处理，包括去除噪声、标准化等。
然后，进行主成分分析，得到一组主成分。
根据主成分的权重和系数，对原始数据进行加权和线性组合，从而得到融合后的数据。
3. 支持向量机法支持向量机法是一种基于机器学习的数据融合方法。
《基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统的研究》范文
《基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统的研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，畜禽养殖业正逐渐步入智能化、信息化时代。
为了更好地保障畜禽的健康生长，提高养殖效率，环境监测系统在畜禽养殖中显得尤为重要。
本文将重点研究基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统，通过综合利用多种信息源，实现对畜禽养殖环境的实时监测和智能管理。
二、研究背景与意义畜禽养殖环境对畜禽的生长、发育和健康具有重要影响。
传统的养殖环境监测方法主要依靠人工巡检，不仅效率低下，而且难以实现实时监测和精准管理。
因此，研究基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统具有重要意义。
该系统能够实时获取养殖环境中的多种信息，如温度、湿度、光照、氨气浓度等，通过数据融合技术，实现对养殖环境的全面监测和智能管理，从而提高养殖效率，降低疾病发生率，为畜禽养殖业的可持续发展提供技术支持。
三、系统架构与设计1. 系统架构基于多源信息融合的畜禽养殖环境监测系统主要包括数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层。
其中，数据采集层负责采集养殖环境中的多种信息；数据传输层负责将采集到的数据传输到数据处理层；数据处理层负责对数据进行融合、分析和处理；应用层则根据处理后的数据，提供实时监测、智能管理、预警预报等功能。
2. 数据采集数据采集是整个系统的核心之一。
通过布置在养殖场内的各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、氨气传感器等，实时采集养殖环境中的多种信息。
此外，还可结合视频监控、图像识别等技术，实现对畜禽行为的实时监测。
3. 数据传输采集到的数据需要通过稳定可靠的数据传输方式，传送到数据处理层。
目前，常用的数据传输方式包括有线传输、无线传输和光纤传输等。
在实际应用中，需要根据养殖场的实际情况和需求，选择合适的传输方式。
4. 数据处理数据处理层负责对采集到的数据进行融合、分析和处理。
通过采用数据融合技术，将不同来源、不同类型的数据进行整合，提取出有用的信息。
多模态数据融合技术在环境监测中的应用研究
多模态数据融合技术在环境监测中的应用研究随着工业化、城市化进程不断推进，环境污染逐渐成为全球关注的话题。
如何准确监测环境污染及其传播规律，并针对不同类型的环境污染制定相应的治理措施，成为了环保领域研究的重点。
多模态数据融合技术在环境监测中的应用，能有效提高环境污染监测和预警的准确性和实时性，降低环保领域的数据信息采集、分析和应用成本，为环保决策提供科学支持。
一、多模态数据融合技术概述传统的环境监测主要依赖单一传感器或者手工采集样本数据，以及复杂的专家经验判断，无法准确、实时地捕捉环境污染的各类信息。
多模态数据融合技术可以有效解决这一问题，该技术利用多个传感器捕捉环境各项指标信息，并通过数学模型、智能算法等方法，将这些信息进行合理的融合和分析，从而得到更加准确完整的环境污染情况。
多模态数据融合技术的实现需要设备和传感器进行信息采集，也需要计算机技术进行数据算法和模型构建，其中涉及到的技术包括数据融合方法、数据挖掘、模式识别、图像处理等，这些技术的广泛应用，促进了多关键信息数据的高效整合。
二、环境监测中多模态数据融合技术的应用1. 空气质量监测空气质量是环境监测的重要参数之一，但仅依靠单一的传感器进行监测显然是不够准确的。
多模态数据融合技术在空气质量监测中的应用，可以同时收集PM2.5、PM10、SO2、NO2等多种空气污染物数据，并结合气象数据、交通流量等信息，建立起全方位的污染模型，提高了空气质量监测的精度和实效性。
2. 水质监测随着水质监测技术的不断发展，多模态数据融合技术在水质监测中也得到了广泛的应用。
该技术能够综合各类传感器获取的水质监测数据，包括PH值、溶解氧、COD、氨氮等参数，建立水质模型，从而达到污染源和污染物的快速检测和预测目的。
3. 声环境监测声环境监测是我们周围噪音环境的一种重要参数，应用多模态数据融合技术，利用超声传感器、视频监控等多种技术，结合气象、交通等信息，对城市噪声进行全面监测和分析，评估噪声对人类健康和生态环境的影响，为环境污染监测和预测提供了新的思路和方向。
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析随着我国经济的快速发展，环境污染问题也越来越受到人们的关注。
为了实现对环境的全面监测，各地建设了大量的环境监测网络。
然而，由于环境的复杂性和监测数据的众多性质，单一的监测手段往往无法满足监测要求。
数据融合技术的应用为环境监测提供了一种有效的解决方案。
数据融合技术是指通过将多种具有不同特点的数据集合成一个完整的数据集，以提高信息的可靠性、准确性和可用性的技术方法。
在环境监测网络中，数据融合技术可以通过对不同类型数据的融合来提高环境信息的质量和完整性，从而为环境监测提供更加全面、准确的支持。
一、传感器数据融合传感器是环境监测网络中最常用的数据采集方式，但是由于监测点之间的距离、采样时间和采样频率等因素的影响，传感器数据通常存在数据缺失、噪音和误差等问题。
数据融合技术可以在传感器数据缺失时，利用其它采集系统的数据来填充缺失值；在存在噪音和误差时，利用多源数据的逻辑关系进行数据融合，剔除噪音和误差，从而提高数据的准确性和可靠性。
环境监测网络中的监测数据种类各不相同，包括气象、水文、大气、环境等多种数据类型。
数据融合技术可以将这些数据类型融合在一起，从而更加有效地分析和预测环境变化。
例如，通过将气象数据和水文数据融合，可以更准确地预测水文变化；通过将大气污染数据和气象数据融合，可以更好地判断大气污染原因和程度。
环境监测网络中的监测点分布在不同位置，数据的采集和分析也存在空间上的差异性。
空间数据融合技术可以将不同位置的监测数据整合到同一坐标系下进行分析，从而提高了数据的可用性和横向比较能力。
综上所述，数据融合技术在环境监测网络中的应用非常重要。
通过数据融合技术的应用，可以在提高环境监测网络的实时性和精度的同时，还可以为环境保护和环境管理提供更加全面、准确的数据支持。
基于多源数据融合的鸡舍环境智能监控技术研究
山东农业工程学院学报2018 年第35卷 第7期基于多源数据融合的鸡舍环境智能监控技术研究谢苗苗！，李华龙"(!安徽大学江淮学院理工部，安徽省合肥市230031;2.中国科学院合肥智能机械研究所，安徽省合肥市230031)摘要：适宜的鸡舍环境对于提高蛋鸡产蛋量、减少发病率，起到至关重要的作用。
文中将自适应融合算法和多源数据融合技术引入鸡舍环境监控系统中，先对鸡舍关键环境参数监测传感器采集的同类数据，采用分组自适应融合算法，计算出某一类环境因子的，再结合多源异类传感器融合算法，融合鸡舍环境参数相互作用的影响，从而提高整合输出结果的精确性。
在安庆某蛋鸡养殖场开展验证实验，采集鸡舍内的四类关键环境因子包括温度、湿度、光照强度和氨气浓度，对采集的四类传感器数据进行多源数据融合处理后，实时给出智能决策结果，实现对鸡舍环境的精准控制。
，基于多源数据融合的鸡舍环境智能监控技术具有广泛的应用前景。
关键词：自适应融合；多传感器数据；鸡舍环境因子；多源异类融合中图分类号：s"4 文献标识码：A文章编号：2095-7327 ("018 $-07-0054-05Real-time Monitoring of Intelligent Chicken House Environment Based onMulti-source Data FusionX IE M iaom iao1,L I H ualong2(l.Jia n g h u a i C ollege of A nhui U n iv ersity,H efei A nhui 230031;2.Institute of Intelligent M achines !C hinese A cadem y of S cien ces,H efei A nhui 230031) Abstract：T he suitable ch icken coop environm ent plays a vital role in the growth of laying hens, laying eggs and reducing diseases. T he adaptive fusion algorithm and m u lti-so u rce data fusion technology w ere used in the control system of the h en house environm ent. Firstly, adaptive fusion w as used in the grouping of sim ilar sensors w ith estim ate calculation. Secondly, couple w ith m u lti-so u rce heterogeneous sensor fusion algorithm fusion, hen house environm ent p aram eters interaction effect w as considered. T his m ethod can im prove the accuracy of the integration output results,A n experim ent w as carried out on egg chicken farm in A nqing, four key environm ental factors including of tem perature,hum idity,light intensity and N H3 concentration w ere processed w ith m u lti-so u rce fusion,and the re a l-tim e intelligent decision result w as given ,thus the precise control of the henhouse environm ent w as achieved. T he experim ent shows that the intelligent m onitoring technology based on m u lti-so u rce data fusion has a w ide application prospect.Key words：Adaptive fusion % M ulti-sensor data % Environmental factors of chicken coops ;M ulti-source heterogeneous fusion作者简介：谢苗苗(1985-)，女，安黴大学江淮学院讲师，硕士研究生，研究方向：嵌入式系统及信息处理技术。
数据融合技术在环境监测网络中的应用与思考
数据融合技术在环境监测网络中的应用与思考随着我国经济的快速发展，国家越来越重视数据融合技术在环境监测中的应用工作。
为了进一步的提高环境监测的高效率，必须要根据实际情况将地理信息系统，卫星定位系统等相应的技术创新化并应用于环境监测中，了解数据结构的多元性和异构性特点，构建相应的互联网系统，提高数据处理的精确性。
因此本文主要针对数据融合技术在环境监测网络中的应用与思考进行简要分析并提出合理化建议。
标签：数据融合技术;环境监测网络;应用思考1.前言随着信息技术的不断进步，人们的生活水平不断提高，生活需求不断加大，对于环境的要求提出了新的标准。
为了能够进一步的提高对环境的监测效率，必须要将现有的科学技术与环境保护相结合，通过数据网络的形式将环境的污染状况以图像的形式显现出来，提高监测效果，为后期的环境保护做好参考依据并制定对应的政策。
2.数据融合技术内容2.1概念数据融合技术是对数据信息进行采集与核实的一种新技术，人们可以利用设备工具对周围的环境参数进行获取，并将其用于与标准数据比对、判断、探测和验证，使这种技术可以利用传感器收集信息，保证信息来源的精确性。
在这信息进行处理时，不仅要对所传输的信息准确分析，还必须要对原信息进行加工，通过波形和图像的形式体现出来。
该项技术最早被应用于军事领域，是遥感技术与数据融合技术所共同合成的一种智能化信息处理，在战争中可以为人们提供准确的数据基础，从而帮助领导者做出决策。
数据融合技术相当于在地理坐标中合理的检测所需要的数据目标，将所采集到的数据利用专业性的算法融合处理，形成一种简单易懂的图像结构，使得整体的内容更加的简洁化，在时间紧迫的基础上可直观的得出适用性的数据结果，提高决策的高效率。
2.2数据融合原理数据融合一般分为两个步骤，即为预处理和数据融合。
在预处理过程中，必须要将遥感影像的结合图像进行比对和纠正，定时的对立体空间调节和匹配。
遥感影像在进行调节和匹配时，必须要选用合适的数据对其进行融合，调整最终的检测结果。
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析随着环境污染问题的日益严重，环境监测任务变得越来越重要。
环境监测网络是实现环境监测的重要手段，已经在许多领域广泛应用。
环境监测网络通常由多个节点组成，每个节点负责收集环境数据，如气象数据、水质数据和大气数据等。
这些数据需要及时、准确地传输到中央处理站，以便及时发现和采取措施应对环境问题。
然而，由于监测节点数量的增加、传感器类型和数量的增加以及数据传输的效率等方面的限制，监测网络的大规模部署和实时数据采集和监测变得更为困难。
数据融合技术的应用可以帮助解决这些问题。
数据融合技术是指将多个传感器或监测站收集到的数据集成成一个完整的数据集，并综合分析这些数据。
数据融合技术可以提高环境监测数据的质量和可靠性，并减少数据丢失和传输延迟。
数据融合技术包括传感器节点控制、传感器数据处理和推理算法等技术，可以提高监测网络的信息处理能力和监测效率。
数据融合技术在环境监测网络中的应用可以大大改善数据采集和信息处理过程。
下面是几个实际应用案例：1. 水质监测水质监测是环境监测网络重要的任务之一。
传统的水质监测通常需要在水源采集点附近安装许多传感器。
这些传感器通常是单个传感器，只能测量单个参数，如水温、pH 值、水位、浊度等。
但这些数据的分别处理效果相当差，而且会浪费数据采集和通信资源。
数据融合技术可以将这些单个传感器的数据集成起来，得到一组相对于单个传感器更为全面、精准和可靠的数据，同时还可以将监测网络的数据传输量减少。
在城市环境中，空气质量监测是另外一个重要的任务。
监测站通常会安装在不同的区域内。
每个监测站可以测量多个参数，例如二氧化硫、氮氧化物和颗粒物。
但由于监测站的分散以及数据量的增加，监测网的信息处理和数据传输方面的成本也会大大增加。
使用数据融合技术可以对每个监测站所收集的数据进行整合和分析，这可以减少数据丢失和传输延迟，同时增加数据的准确性和重复性。
3. 森林火情监测森林火情监测往往需要大规模安装监测设施来检测大面积的森林。
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析随着科技的不断发展，数据融合技术在各行各业都得到了广泛的应用。
在环境监测领域，数据融合技术的应用也变得越来越重要。
数据融合技术能够将来自不同来源的数据进行整合和处理，从而提高数据的可靠性和准确性，为环境监测工作提供更加有效的支持。
本文将就数据融合技术在环境监测网络中的应用进行分析，并探讨其在该领域中的重要性和发展前景。
一、数据融合技术在环境监测中的意义环境监测是指利用各种技术手段对环境中的各种指标进行监测和评估，以了解环境的变化和趋势，保护环境资源，预防环境污染。
而数据融合技术则是指利用多源异构的数据，通过各种技术手段将这些数据进行整合和集成，以生成更加全面和准确的信息。
数据融合技术在环境监测中的应用，可以帮助监测人员更全面、更准确地了解环境的状况，及时发现问题并采取相应措施，保护环境和人民的生命财产安全。
数据融合技术在环境监测中的应用主要体现在以下几个方面：1. 多源数据整合：通过数据融合技术，可以将来自不同传感器、监测设备和数据平台的数据进行整合和融合，形成更加全面和完整的数据信息。
这些数据信息可以包括环境空气质量、水质监测、土壤污染等多个方面的信息，为环境监测提供更为全面和细致的数据支持。
2. 数据质量提升：不同的数据源可能存在着不同程度的误差和不确定性，而数据融合技术可以通过数据滤波、融合算法等手段，对这些数据进行质量校准和提升。
从而提高监测数据的可靠性和准确性，为环境监测提供更加可靠的数据支持。
3. 网络化监测平台：数据融合技术可以将分布在不同位置的监测设备进行网络化整合，形成全面、多样化的环境监测网络。
这样一来，监测人员可以通过一个综合性的监测平台，对环境各个方面的数据进行实时监测和分析，及时提供预警和决策支持。
数据融合技术在环境监测中的应用，可以帮助监测人员更全面、更准确地了解环境状况，提高监测数据的可靠性和准确性，促进环境监测工作的现代化和网络化发展。
基于多尺度信息融合的猪舍环境控制系统设计
基于多尺度信息融合的猪舍环境控制系统设计基于多尺度信息融合的猪舍环境控制系统设计在农业生产中，猪舍环境对猪的生长和发育起着至关重要的作用。
随着农业科技的不断发展和进步，基于多尺度信息融合的猪舍环境控制系统的设计逐渐成为猪舍管理和环境监测的重要手段。
本文将介绍一个全面的基于多尺度信息融合的猪舍环境控制系统设计，以提高猪舍环境的稳定性和可控性。
一、猪舍环境参数的采集与监测为了实现多尺度信息融合的猪舍环境控制系统，首先需要对猪舍环境参数进行采集与监测。
传感器被广泛应用于环境监测中，可以实时监测猪舍内的温度、湿度、气体浓度等参数。
此外，还需采集猪舍内外的光照强度、二氧化碳浓度等参数。
这些传感器可以以有线或无线方式与监测系统进行连接，实现数据的实时传输。
二、猪舍环境信息的融合与处理将采集到的猪舍环境参数进行信息融合与处理是提高环境控制系统效果的关键。
在本系统中，采用多尺度信息融合的方法。
具体来说，采用不同传感器进行采集的数据，经过数据融合算法进行处理，得到更准确、更全面的环境参数。
例如，在温度传感器和湿度传感器的数据融合中，可以采用加权平均法进行处理，根据不同传感器的重要性，给予不同的权重。
通过融合后的数据，可以更好地反映猪舍环境的实际情况。
三、环境控制策略的制定与实施基于多尺度信息融合的环境控制系统设计的一个重要目标是能够根据实时的环境参数，制定出合理的环境控制策略。
为了实现这一目标，系统需要建立一套完整的控制策略，并对其进行自动化控制。
在具体的实施中，可以根据温度、湿度、光照等参数的变化情况，配合猪舍的运营要求，制定出相应的控制策略。
例如，如果监测到猪舍内温度过高，可以通过风扇或空调等设备进行降温控制。
四、猪舍环境控制系统的优势与应用前景基于多尺度信息融合的猪舍环境控制系统具有以下优势： 1. 提高环境控制的精度与准确性：多尺度信息融合的方法可以更好地反映环境参数的真实情况，提高环境控制的准确性和精度。
环境监测中的数据融合算法研究
环境监测中的数据融合算法研究近年来，随着环境保护意识的不断提高和环境污染问题的突出，在环境监测领域中需求逐渐增多。
而环境监测所产生的数据也越来越多，涉及到的参数十分复杂且数据来源也不同，如气体监测、水质监测、土壤监测等，这些数据来源之间的差异导致数据信息的复杂性增加，而相应的处理尤为困难。
因此，研究如何进行有效的数据融合成为了环境监测领域的重要问题，而数据融合算法也成为一个热点研究领域。
1. 数据融合的概念及意义数据融合是指将多源、多尺度、多种类的数据有效地进行合并，从而得到比单一源数据更准确、更全面的信息。
在环境监测领域中，数据融合的意义非常重要。
首先，数据融合可以提高环境监测数据的准确性和可靠性。
由于单一数据存在着很多不确定性和误差，而多源数据融合可以消减各个数据之间的误差，提高环境监测数据的精度。
其次，数据融合可以增强环境监测的全面性。
不同来源数据的融合可以覆盖更广泛的监测区域和监测参数，使监测结果更加全面，从而提高环境监测的效率和效果。
最后，数据融合可以提高数据的利用率。
通过多个来源数据的融合，可以将各个来源数据的优点有效地进行整合，利于在后续的环境保护决策上进行分析和利用。
2. 数据融合的方法（1）加权平均法加权平均法是将多个数据源的数据进行加权平均，从而得到一个综合值。
此方法计算简单，但是对权重的确定十分重要，过高或者过低的权重都会导致融合结果的偏差。
（2）主成分分析法主成分分析法是先对各个数据源进行位置调整和标准化，然后通过主成分分析方法进行数据融合。
该方法可以有效地降低数据的冗余度和维度，提高数据的精度和表达能力。
（3）神经网络法神经网络法是运用人工神经网络模型来学习数据间的关系，从而实现数据融合。
该方法可以较好地模拟多源数据之间的复杂关系，并能够根据实际情况对网络模型进行微调，提高数据融合的准确性和可靠性。
3. 数据融合中需要注意的问题（1）不同数据源之间的差异性虽然不同数据源之间存在差异，但是各自的数据都有着其独特的价值。
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析1. 引言1.1 背景介绍随着全球环境问题日益突出，环境监测网络的建设和完善已经成为当今世界各国环境保护的重要任务。
环境监测网络可以通过实时监测环境参数，提供准确的数据支持，为环境保护和治理提供可靠的依据。
随着监测网络规模的不断扩大和数据量的不断增加，单一数据源所获取的信息存在着不足以全面反映真实情况，甚至出现了信息冗余和数据矛盾的情况。
为解决这一问题，数据融合技术应运而生。
数据融合技术可以将来自不同传感器和监测设备的数据进行整合和分析，提高数据的准确性和可靠性，全面展现环境监测网络的真实情况。
探究数据融合技术在环境监测网络中的应用具有重要意义，旨在提高环境监测的效率和精度，为环境保护工作提供更加有力的支持。
【210字】1.2 研究意义数据融合技术在环境监测网络中的应用分析，具有重要的研究意义。
数据融合技术可以帮助环境监测网络实现各类监测数据的整合和优化，提高数据的准确性和可靠性。
通过数据融合技术的应用，可以有效提升环境监测网络的监测效率和响应速度，及时发现环境问题并采取相应措施。
数据融合技术还可以实现对复杂数据的分析和处理，为环境监测网络提供更全面、更准确的信息支持。
研究数据融合技术在环境监测网络中的应用对于提升环境监测水平、保障人类生存环境具有重要的意义。
1.3 研究目的数据融合技术在环境监测网络中的应用已经得到广泛关注，仍然存在许多问题和挑战需要解决。
本文旨在通过分析数据融合技术在环境监测网络中的具体应用情况，深入探讨其优势和存在的挑战，为进一步推动数据融合技术在环境监测领域的应用提供参考和借鉴。
具体研究目的如下：1. 探究数据融合技术在环境监测网络中的具体应用情况，包括其在不同环境监测领域中的应用案例及效果评估。
2. 分析数据融合技术在环境监测网络中的优势，探讨其对环境监测网络提升效率、减少成本等方面带来的益处。
3. 讨论数据融合技术在环境监测网络中存在的挑战，包括数据稳定性、安全性、隐私保护等方面的问题，提出相应的解决方案。
面向畜禽养殖温度监测的数据融合技术研究
现代电子技术Modern Electronics TechniqueJul.2023Vol.46No.142023年7月15日第46卷第14期0引言我国是畜禽养殖大国，饲养的畜禽数量大、品种繁多，畜禽健康与否和畜禽舍环境状况有着极其密切的关系。
养殖过程中要想保证畜禽健康，保证一年四季畜禽的产量，就要实时地对畜禽养殖环境各个参数进行监测和控制[1]，使畜禽舍环境保持在适宜的范围内。
在畜禽舍环境监测方面，吴志东等基于LoRa 无线通信技术设计了一种环境无线监测系统，实现同时采集二氧化碳和氨气浓度、温度以及相对湿度数据[2]；B.Wfpa 等采用物联网对家禽养殖场的温度、相对湿度、光度和氨气浓度进行监测[3]；赵寿培等对羊舍温度、二氧化碳（CO 2）浓度、氨气（NH 3）浓度、风速和光照进行定点定时检测[4]；黄光日等设计了基于窄带物联网（NB‐IoT ）和云平台技术的猪舍环境智能监控系统，利用多种环境监测传感器采集畜禽舍环境数据[5]。
以上研究对畜禽养殖环境监测技术的进步都做出了较大的贡献，但采用的传感器数量少导致监测结果与实际情况存在一定的差距。
为了更加准确地监测畜禽养殖环境状况，本文采用多传感器数据融合技术对畜禽养殖环境温度进行监测。
近年来，无线传感技术快速发展，无线传感技术与数据融合技术结合被应用到环境监测、智能家居、智慧农业等很多方面。
多个传感器采集的数据经过数据融合技术处理后比单一传感器采集的数据更接近现实数据[6]。
目前，贝叶斯估计[7]、DS 证据理论[8]、模糊推理法[9]、神经网络法[10]及人工智能类算法是常见的数据融合方法。
杨金鑫等采用改进的格拉布斯准则对自适应加权DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2023.14.027引用格式：庄佳境，高丙朋，陈浩辉.面向畜禽养殖温度监测的数据融合技术研究[J].现代电子技术，2023，46（14）：157‐162.面向畜禽养殖温度监测的数据融合技术研究庄佳境，高丙朋，陈浩辉（新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐830017）摘要：针对畜禽养殖过程中环境参数监测不准确导致的畜禽类流行性疾病爆发和传播的问题，文中以多传感器网络为基础，提出一种改进卡尔曼滤波算法来解决温度传感器在采集数据过程中产生噪声干扰的问题；通过改进自适应加权融合算法将去噪后的数据进行融合。
大数据分析在家禽养殖过程监控与管理中的应用
大数据分析在家禽养殖过程监控与管理中的应用随着科技的不断进步，大数据分析在各个领域中的应用越来越广泛。
家禽养殖业作为农业领域的重要组成部分，也在逐渐引入大数据分析技术以提高养殖过程的监控与管理效率。
本文将从数据采集、数据分析和决策支持三个方面，探讨大数据分析在家禽养殖过程监控与管理中的应用。
一、数据采集家禽养殖过程中需要采集的数据包括环境数据（如温度、湿度、光照等）、饲料投放与消耗数据、禽类生长数据等。
传统的数据采集方式往往需要人工监测和记录，存在着工作量大、数据容易遗漏等问题。
而引入大数据分析技术后，可以利用物联网、传感器和自动化设备等技术手段实现数据的自动采集。
以温度数据为例，通过在禽舍内布置温度传感器，实时采集禽舍内各个区域的温度数据，并通过云平台进行存储和处理。
这样的自动化数据采集方式可以大大提高数据的准确性和时效性，并降低劳动成本。
二、数据分析在家禽养殖过程监控与管理中，大数据分析可以从多个维度来分析数据。
首先，可以将大量的养殖数据进行整合和分析，通过对历史数据的统计和比较，找出不同养殖条件下禽类生长的规律和趋势，提供科学的养殖方案。
其次，可以利用大数据分析技术对禽舍环境数据进行监测和预警。
例如，当温度超过一定阈值时，系统可以及时发出警报并采取相应的降温措施，以保证禽类生长环境的稳定性。
此外，还可以通过大数据分析探索饲料投放和消耗之间的关系，合理调整饲料配比，提高饲料利用率。
三、决策支持大数据分析技术不仅可以为家禽养殖过程提供数据支持，还能够为决策提供科学的建议和指导。
在家禽养殖过程中，经营者需要进行各种决策，例如灭菌处理方式、饲料供应商选择等。
而通过对大数据的分析，可以为这些决策提供依据。
比如，通过分析各种灭菌方式对禽类生长的影响，可以选择最适合自己养殖场的灭菌方式。
此外，还可以与其他禽类养殖场进行数据比对，了解同行业的平均水平，并将其作为参考和参照。
综上所述，大数据分析在家禽养殖过程监控与管理中的应用已经展现出巨大的潜力。
数据融合技术在环境监测中的应用
数据融合技术在环境监测中的应用摘要：随着我国信息技术的不断发展，人们将更多的科学技术，运用在我们的日常生活和工作过程中。
将数据融合技术运用在环境监测工作中，针对于不同环境指标下的数据，在信息描述上和信息采集上有着不同的差别。
并且环境目标监测这一过程，具有较高的复杂性和特殊性。
因此，本文将数据融合技术与环境监测工作，进行紧密的结合，通过自适应加权算法和 D-S 推理算法，将影响环境因素的数据进行数据的融合，得出综合环境监测的结果，帮助环保部门的环境监测力度，加快实现我国可持续发展的战略目标。
关键词：环境监测;数据融合技术;自适应加权算法;D-S 推理算法一、数据融合技术概述(一)数据融合技术的概念数据融合技术是对数据源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、以及相关合成，便于人们进行环境判断、规划、探测、验证、诊断等。
数据融合的目的是收集各类传感器采集的信息，将各种传感器直接给出的信息称作源信息，源信息是信息系统处理的对象，该系统下的功能就是把各种各样的传感器提供的信息进行加工处理，以便直接使用某种波形、数据和结论。
数据融合技术最早被应用于军事领域，通过遥感技术与数据融合的智能化合成系统，为作战管理系统提供了重要的数据技术基础。
数据融合技术，实际上就是在一般的地理坐标系当中，将对相同的检测目标以及不同的遥感图像数据使用更加专业的算法和技术，从而就能够生成一幅图像信息，这样的图像信息更加具有表现力，在很大程度上提高数据的使用质量以及效率。
(二)数据融合原理及过程在通常情况之下，遥感影像所测得的数据进行融合分为预处理和数据融合两个步骤。
首先进行的是预处理，主要包括纠正遥感影像的几何图像、进行大气订正、辐射校正及立体空间上的调节和配准。
遥感影像的空间调节和配准时进行遥感影像数据融合，通常情况之下可以分为几个不同的步骤，包括选择特征、匹配不同影响的特征、空间上的变换配备、插值和调节。
在与配准的两幅影像内容上，选择边界以及线状物交叉点、区域轮廓线等非常明显的特征，采用专业的配准技术和算法，找到多幅的影象，对应出非常明显的特征点，作为影像空间调节配准的控制内容和控制点。
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析
数据融合技术在环境监测网络中的应用分析随着环境问题日益严重，环境监测网络的建设不可或缺。
而数据融合技术的应用，则可以将各种不同来源、不同类型的环境数据整合在一起，形成更完整、更准确的数据，对于环境监测网络的建设具有重要意义。
1.数据融合技术的原理数据融合技术是指将来自不同来源、不同类型、不同精度等多个数据源的数据，经过处理、整合、优化后形成的一个整体数据。
它可以单独运用或与其他数据进行组合，来解释原有数据中的信息、增强或改进原有数据。
数据源可以来自于传感器、监测仪器、卫星监测等。
融合后的数据可以更准确、更全面地反映实际情况，可以提高环境监测的精度和可靠性。
(1) 数据整合环境数据的来源和获取形式多样，数据融合技术可以将各种不同的数据源进行合并，形成完整的数据集，以提高数据的全面性和可靠性。
(2) 空间分析传统的空间分析方法是基于点的，而数据融合技术可以将多个传感器或仪器采集的数据进行整合，形成多维数据，可以进行复杂的空间分析，如卫星遥感数据和GPS数据的融合可以分析某地区的地貌、地质和地形等信息。
数据融合技术还可以用来分析数据的时间属性，通过整合来自不同传感器的时间序列数据，可以对环境的长期趋势和短期变化进行分析，如分析气象信息、空气质量变化、水质变化趋势等。
(4) 数据挖掘和预测由于数据融合技术可以获取更全面的数据，因此还可以用于数据挖掘和预测。
比如通过整合卫星遥感数据、GPS数据和气象数据，可以对农作物的生长和产量进行预测和评估。
(1) 提高数据准确度和可靠性。
通过多个数据源的整合，可以更全面、更准确地反映实际情况，降低误差，提高数据的可靠性。
(2) 提高数据的采集效率。
通过各种传感器和采集设备的组合和整合，可以提高数据采集的效率，节省时间和成本。
(3) 提高数据分析的效率。
通过数据融合技术，可以得到更全面、更准确的数据，从而提高环境数据的分析效率和预测能力。
(1) 数据融合技术需要针对不同数据源采集到的数据进行整合处理，存在一定的技术难度。
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图 １ 系 统 软 件 结 构 不 葸 图
Ｕ Ｄ Ｐ通讯 协议通 讯 简单 ， 容 易 管理 ， 非 常适 用 于畜 禽舍 内部 局 域 网 系统 的应 用 程 序 。 由于 Ｕ Ｄ Ｐ是 一 种
法整合各环境因子 ， 从而提高了畜禽 舍内环境监测 的 准确度。
作者 简介 ：邵
林（ １ ９ ８ ８ 一 ） ， 女， 河 北保定 人 ， 硕 士研 究生 ， （ Ｅ — ｍ ａ ｉ ｌ ）
采用多测点分 布式 传感器体 系结 构对畜禽 舍进行实
时监 测 ， 其 融合 模 式如 图 ２所 示 。
ｓ ｈ ａ ｏ ｌ ｉ ｎ１ ９ ８８ １ ０２ ０＠ ｓ ｉ ｎ ａ ． ｃ ｏ ｎ。 ｒ
为本系统监测的主要环境参数 。 以Ｓ Ｔ Ｃ ８ ９ Ｃ ５ ２ 单片机为核心 ， 使用温湿度 传感器
（ Ｌ Ｔ Ｍ ８ ９ ０ １ ） 、 光照度传感器 （ Ｄ Ｚ Ｄ — Ｔ ） 和二氧化碳传感
器（ Ｓ ＿ １ ０ ０ ） 共 同完成下位机数据采集 ， 使用 Ｌ ａ ｂ Ｗｉ ｎ — ｄ ｏ ｗ ｓ Ｃ Ｖ Ｉ ８ ． ５作为开发平 台， 采用 Ｕ Ｄ Ｐ （ Ｕ ｓ ｅ ｒ Ｄ ａ ｔ ａ ｇ ｒ ａ ｍ Ｐ ｒ ｏ ｔ ｏ ｃ ｏ １ ） 通信协议 ， 完成下位 机与上位机之 间的数 据 通信。系统软件结构图如图 １ 所示。
无链接 的协议 ， 可随时ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ发数据 ， 因此速度非常快 ， 但
随之带来 的是 长 时间收 发数据 容 易使 某 些 字节 流 失 中
１ 畜禽舍环境监测 系统 的构成
针对 畜 禽 生长 环境 的监 测 主要 分 为 两 部 分 ： 一 是
断延误 ， 产生异常数据。为 了进一步提高监测 系统 的 精确性 ， 需要使用数据融合算法 ， 消除异常数据对整体
估 计 的影 响。
监测畜禽舍 内的生态环境 ； 二是监测畜禽舍 内的空气 质量 。所以， 待监测环境 因子 的选取要综合考虑以上 两个方面。本文选择 了表征生态环境 的温度 、 湿度 和 光照度 ， 以及 表征舍 内空气质 量 的二氧 化碳 浓度 作
收 稿 日期 ：２ ０ １ ２ — １ １ 一 Ｏ ８
２ ０ １ ３年 ８月
农 机 化 研 究
第 ８期
数 据 融 合 算 法 在 畜 禽 合 环 境 监 测 系 统 中 的 应 用
邵 林 ，刘 淑 霞 ，霍 晓静 ，赵 晓顺 ， 王 辉
（ 河北 农 业 大 学 机 电工 程学 院 ，河北 保 定 摘 ０ ７ ０ ０ ０ １ ）
要 ： 针对 畜 禽舍 饲 养 环 境多 变 量耦 合 的特 点 ， 提 出 了一 种 多 测 点 传 感 器 监 测 方 案 ， 以适 应 其 复 杂 的 饲 养 环
ｃ ｏ ２ 浓度 传感 嚣组
１
湿度 传 感器组
——ｔ＝＝ ——— ＝＝＝ ｒ一
——ｃ＝＝ ——— ＝： ｒ
： Ｉ ！ ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． 一
单 一性 ， 避 免 了 分别 处 理 各环 境 因 子信 息 数 据 的不 确 定性 ， 增 强 了畜 禽舍 环 境 监 控 系 统 的 鲁棒 性 。实 验 表 明 ， 将 该 算法 应 用 于畜 禽 舍 环境 监 测 系统 后 ， 监 测 结果 的可 靠 性 与准 确 度 均有 明 显提 高 。 关键词 ：畜禽舍 ；数据融合 ；Ｄ — Ｓ证据理论算法
２ ０ １ ３年 ８月
畜禽舍
农 机 化 研 究
第 ８期
根据 拉 格 朗 日求 极 值公 式 建 立 辅 助 方程 ， 必 然
光熙度储感嚣组
１ 垦 竺 ！ 竺 璺ｌ
— — ｃ ： ＝ ± — — ＝ ＝ ＝ ｒ — ～
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存在 最小 值 ， 此时 的加权 因子为
境 。该 方 案采 用 最 优 加权 算 法 对 同类 传感 器 数 据 进行 融 合 ， 并通 过 改进 的 Ｄ — ｓ （ Ｄ ｅ ｍ ｐ ｓ ｔ ｅ ｒ － Ｓ ｈ ａ ｆ ｅ ｒ ） 证 据 理 论 算 法 将 不 同传 感 器 的多 个 参数 整 合 ， 并 根据 整 合 结果 对 舍 内 环境 状 况做 出准 确 判 断 。 该 方 案 克服 了传 统 监 测 手 段 的
中图分类号 ：￥ ８ １ ５； Ｔ Ｐ １ ３ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ３ － １ ８ ８ Ｘ（ ２ ０ １ ３） ０ ８ － ０ １ ６ ２ － ０ ４
０ 引 言
近年 来 ， 自动 化 技 术 发 展 １ ３趋 成 熟 ， 并 日渐 广 泛 地 应用 于畜 禽 生 产 领 域 。 由于 畜 禽 舍 是 个 相 对 封 闭
的空间 ， 与外 部环境相 比更 加复杂多 变 ， 需要 实时监 测各环境 因子的变化 ， 以便于更好 地观察控制畜禽 的 生长 、 发育 、 繁殖及健康状 况。畜禽舍 内的环 境监测 系统不能仅 限于独立处理加 工从 各传感器 处采集 到 的数据 ， 因为此种做法 只重视 了单一环境因子对 畜禽 舍的影响 ， 而忽 略了不 同环境 因子间 的相互影 响 ， 失 去了有机组合 中包含的信息特征 ＿ １ ］ ， 所 以依靠单一手 段对舍 内小气候进行监测往往加重了信 息处理负荷 ， 无法对畜禽舍环境进行准确 的识别 。 为解决上述问题 ， 本文提 出一种适用于畜禽舍环 境监测系统采集数据 的多测点传感 器结构 ， 采用基于
２ 数据 融合技术在畜禽舍 内的应用
畜禽舍环境情况较为复杂 ， 影 响舍 内生态环境及 空气质量等畜禽饲养标准 的因素多种多样 ， 需要使用
传感 器 组对 各个 因素 进 行 实 时 监测 。针 对 这 一 情 况 ，
基金项 目 ：河北省科技厅项 目（ １ １ ２ ２ １ ０ ０ １ Ｄ）