土壤湿度对农作物的生长、灌溉管理以及环境保护都具有重要影响。土壤温度对土壤湿度有较大影响。通过物联网设备采集同一地块的土壤温度、土壤湿度数据。结合土壤温度以及历史土壤湿度相关数据，建立土壤湿度预测模型，可以帮助预测土壤湿度变化趋势，指导农业生产和土壤管理。
第一，在某一地块选定多个点位，部署物联网传感器，采集土壤温度、土壤湿度数据。共五个点位，五组传感器，每天早中晚三个时间点，将采集到的土壤数据，通过网络传送到服务器。 第二，同一个点位，同一天的不同时间点的土壤温度数据求和平均，得到日均土壤温度。同一个点位，任一个时间点的土壤湿度，减去前一天同一时间点的土壤湿度，得到日均土壤湿度差。 第三，基于支持向量机（SVM）方法，构建土壤湿度模拟与预测模型。使用历史土壤湿度、日均土壤温度、日均土壤湿度差数据，训练模型，预测土壤湿度变化趋势。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
土壤温度 |
-- | -- |
土壤湿度 |
-- | -- |
标位 |
-- | -- |
时间 |
-- | -- |
日均土壤湿度差 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 土壤温度 | 21.1 |
| 土壤湿度 | 31.3 |
| 标位 | 1 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/2796