测土配方施肥是现代农业的一项关键技术，通过测试土壤养分含量，为作物量身定制施肥配方，能够显著提高肥料利用率，减少面源污染。但测土配方施肥需要分析海量土壤数据，而这些数据往往来源复杂、标准不一，异常值错误值在所难免，成为影响配方精准性和可靠性的"定时炸弹"。
近日，北京市农林科学院智能装备技术研究中心 于景鑫、杜森等6位科研人员自主研发的"测土配方施肥土壤全氮异常值检测方法及装置"获得国家发明专利授权，专利号为ZL 2022 1 0650110.7。这是国内首个专门聚焦测土配方领域数据质量控制的发明专利。
由于我国耕地地力长期透支，测土配方施肥被视为实现化肥减量、品质提升的利器。但海量、异构、低质的土壤数据是困扰业界多年的顽疾，其中异常值更是让专家头疼不已，常常严重干扰施肥方案的科学性。如何高效甄别土壤养分数据中的"害群之马"，成为土壤学家们亟待破解的难题。
北京市农林科学院团队瞄准这一技术痛点，经过多年攻关，终于研制出填补国内空白的异常检测"利器"。据发明人 于景鑫 介绍，这套技术犹如土壤养分数据的"CT"和"核磁共振"，借助多角度扫描和智能诊断，能够全面揪出隐匿的数据"疾病"，让测土配方的根基更加牢靠。
这项专利技术的创新之处，在于巧妙融合了多种前沿算法模型，构建起立体化、全方位的异常检测方案:
起点是基于农学机理的数据扩容。借助APSIM等模型模拟各种情景下土壤氮素的时空演变，研究人员生成了大量高质量的辅助数据，将样本容量扩大数十倍，异常数据无处遁形。
中流砥柱是从全局到局部的"组合拳"。团队分别搭建了基于机器学习的IForest全局筛查模型，和基于GIS的莫兰指数局部诊断模型。二者通力合作，跨时空、多角度地捕捉反常数据，构筑起天罗地网般的防线。
难点在于多模型的有机整合。研究人员另辟蹊径，提出了一套行之有效的判定策略，实现不同算法结果的深度融合，并对各类模型进行加速优化，大幅提升系统性能，让庞杂的算法实现了近实时的流畅运转。
据悉，这套智能异常检测系统已在国家测土配方数据库中试运行，取得了良好的应用效果。未来有望在全国推广，为精准农业保驾护航。期待在科技赋能下，我国测土配方的数据根基更加扎实，高标准的数字化服务覆盖到千家万户，以"工欲善其事、必先利其器"的实干担当，书写乡村振兴的时代华章。