茶寿山有机锌硒茶种植生长与智慧农事监测数据集合

（一）数据处理规则 采集规则：采用 5G + 无线局域网双链路传输，按照固定时间间隔定点采集，传感器异常时自动标记并单独上传告警数据。 数据清洗规则：通过阈值校验剔除超范围异常值，采用时序平滑、插值法补全缺失数据，过滤设备故障、外界干扰产生的无效数据，并统一加注数据质量标签。 标准化规则：严格遵循农业数据相关国家标准，统一字段名称、数据格式、计量单位，输出 CSV、JSON 通用格式文件，实现数据标准化。 存储管理规则：采用本地存储 + 云端分布式备份模式，按 “地块 — 生长周期 — 数据类型” 分级归档，设置分级权限管控，保障数据安全与可追溯。 （二）核心算法说明 土壤锌硒含量检测算法：结合近红外光谱技术与随机森林回归模型，实现土壤锌、硒元素快速定量检测，提升山地土壤检测效率。 茶树长势识别算法：基于 YOLOv8 视觉模型，识别芽叶、新梢等特征，自动判定茶树生长等级，为水肥管理提供依据。 病虫害智能识别算法：依托卷积神经网络（CNN），对茶园常见虫害、病害图像进行分类识别，自动匹配绿色防控建议。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦山地有机锌硒茶标准化种植与智慧农事全流程监测，涵盖茶园土壤锌硒微量元素、茶树全周期长势、田间气象环境、病虫害智能预警等数字化应用场景。数据采用5G与无线局域网双链路采集，经阈值校验、插值补全等清洗处理，并严格遵循农业数据国家标准进行字段、格式与计量单位的统一标准化。核心算法包括基于近红外光谱与随机森林的土壤锌硒检测、基于YOLOv8的茶树长势识别以及基于CNN的病虫害智能识别，为有机茶科研育种、绿色生态种植与品质溯源提供支撑。