在智慧农业的赛道上，传感器就像农作物的 “环境监测官”，实时捕捉土壤湿度、空气温湿度等关键数据，为灌溉、施肥、病虫害防治等决策提供科学依据。但农田里的风吹雨打、设备老化，温室中的环境波动、人为干扰，都可能让传感器数据 “失真”—— 哪怕是微小的异常，都可能导致决策偏差，让农户蒙受不小损失。

如今，一项名为 LGCA-Net 的智能检测技术横空出世，专为农业传感器数据 “排雷” 而来！它凭借全局与局部特征融合的创新设计，在田间和温室场景中都交出了亮眼成绩单，为精准农业筑牢数据根基。

农业数据异常：隐形的生产 “绊脚石”

农业生产环境远比工业场景复杂：田间的土壤湿度会受灌溉、降雨、季节更替的多重影响，温室的温湿度则随通风、作物生长动态变化。这些数据既有短期的剧烈波动（比如暴雨后的土壤湿度骤升），又有长期的周期规律（比如四季温度变化），使得 “正常波动” 与 “数据异常” 难以区分。

传统的异常检测方法早已力不从心：阈值法依赖专家经验，换个作物、换个地区就 “失灵”；移动平均法会丢失细节，复杂环境下误判率飙升；单一的机器学习模型要么抓不住短期突变，要么忽略长期趋势，难以适配农业数据的双重特性。

更棘手的是，农业传感器数据往往存在 “样本不平衡” 问题——正常数据占比极高，异常数据寥寥无几，这让传统模型容易 “偏向” 正常数据，导致异常漏检，最终可能引发灌溉过量、施肥不当等生产风险。

LGCA-Net：三重核心设计，精准捕捉异常

针对农业数据的复杂特性，LGCA-Net 模型，通过 “局部特征提取+全局特征捕捉+跨注意力融合” 的三重设计，实现异常检测的精准突破：

1. 多尺度卷积网络：捕捉短期波动细节

模型采用多尺度卷积神经网络，通过 3 种不同大小的卷积核，像 “放大镜” 一样挖掘数据中的局部特征——无论是突然降雨导致的土壤湿度突变，还是温室通风引发的温度波动，都能被精准捕捉。同时，Residual Block（残差块）设计确保关键信息不被深度卷积 “平滑”，让短期异常信号无处隐藏。

2. Transformer：看穿长期周期规律

借助 Transformer 的多头自注意力机制，模型能跨越时间跨度，捕捉数据的全局相关性。比如它能关联 “夏季高温” 与 “冬季低温” 的季节规律，识别出偏离长期趋势的异常变化，避免因局部波动误判整体趋势。

3. 交叉注意力机制：让全局与局部 “双向校准”

这是 LGCA-Net 的核心亮点！它通过 “全局→局部” 和 “局部→全局” 的双向交互，让两种特征相互校准：

• 全局信息指导局部判断：比如暴雨导致的土壤湿度骤升，会被全局气候规律判定为 “正常波动”，避免误报。

• 局部细节补充全局认知：比如短期频繁的小波动若与长期趋势不符，会被判定为设备异常，避免漏检。

这种融合方式彻底解决了单一模型 “顾此失彼” 的问题，让异常检测既精准又全面。

实测封神：田间温室双场景表现亮眼

为验证模型效果，研发团队在田间和温室两大典型场景开展实验，用真实数据检验 LGCA-Net 的实力：

1.性能全面领先

• 田间场景 F1 分数达 0.9580，温室场景更是高达 0.9721，综合精度与召回率双优；
• 异常样本识别准确率比单一结构模型平均提升 6.65%（大田）和 6.67%（温室）；
• 假阳性率（FPR）低至 0.0012（大田）和 0.0000（温室），几乎没有无效预警。

2.实时性拉满

未来可期：从实验室走向田间地头