土壤检测数据异常解释推理数据集

土壤检测数据异常解释推理数据集

V1.0
最新更新:2026-02-19 10:20:25
样本数:2000
文件大小:0
文件格式:
数据领域:文本
持有人:墨比乌斯公司
行业范围:
适用方向:
数据集介绍

在智慧农业场景中,土壤PH值、电导率、含水量等指标的精准监测是实现精准施肥、灌溉控制和作物健康管理的基础。但传感器布设深度、田间耕作干扰、局部环境变化等因素容易引起数据异常,从而干扰算法决策。本数据集聚焦“土壤检测数据异常解释”任务,构建多步推理链(Chain-of-Thought)样本,模拟农业工程师和系统后台如何定位数据偏差原因,提升监测数据可信度与系统自动诊断能力。

示例样本展示
{
  "id": "agriculture_soil_001",
  "industry": "农业",
  "domain": "种植业",
  "task_type": "土壤检测数据异常解释",
  "label": "传感器埋深变化引发PH值异常",
  "input": "近期一块地块的PH值数据显示显著偏碱性,与周边地块数据不一致。",
  "cot_steps": [
    "检查传感器布设方式,确认数据采样深度。",
    "浅层土壤可能因施肥残留或蒸发引发碱化表层。",
    "该地块传感器因机械耕作被提升至表层5cm以内。",
    "表层PH较深层偏碱,系统未更新埋深参数。",
    "应重设传感器深度并校准检测算法。"
  ],
  "answer": "为传感器埋深过浅导致PH偏碱,建议恢复标准采样深度。",
  "key_variables": [
    "采样深度",
    "耕作扰动",
    "表层PH波动",
    "传感器埋设校准"
  ],
  "difficulty": "中等",
  "source": "智慧农业传感器布设指南"
}
数据结构总览
字段类型描述
文件名string文件名
idstring数据唯一编号
industrystring所属行业
task_typestring任务类型
labelstring异常类型标签
inputstring观测问题描述,体现异常数据与环境之间的不一致
cot_stepsstring多步推理链(Chain-of-Thought),用于定位异常源与解释其产生机制
answerstring异常诊断结论与校准建议
key_variablesstring推理中涉及的核心变量
difficultystring难度等级
sourcestring数据来源
domainstring专业子领域
授权与合规说明
项目内容
授权类型CC-BY-NC-SA 4.0(非商业署名共享)
商业使用需申请专属订阅或授权合同(支持按月/按调用次数收费)
隐私与脱敏无PII,无真实公司名,模拟场景均符合行业标准
合规体系中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持

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