Evaluating fidelity of lossy compression on spatiotemporal data from an IoT enabled smart farm

•Major sensor data collected from IoT weather stations show spatiotemporal data patterns.•Transform-based lossy compressions can significantly reduce the volume of agricultural IoT data.•Agricultural IoT data exhibit a strong correlation between energy compaction and data fidelity.•Sensor sampling g...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Computers and electronics in agriculture Jg. 154; S. 304 - 313
Hauptverfasser:	Moon, Aekyeung, Kim, Jaeyoung, Zhang, Jialing, Son, Seung Woo
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Amsterdam Elsevier B.V 01.11.2018 Elsevier BV
Schlagworte:	Agricultural management Algorithms Analytics Big Data Classification Compression ratio Compression tests Data analysis Data compression Data fidelity Data management data quality energy Farms information management Internet of Things IoT Lossy compression prediction Sampling Signal processing Smart farm Smart sensors Spatiotemporal data weather Weather stations Lossy compression Data fidelity Signal processing Smart farm IoT
ISSN:	0168-1699, 1872-7107
Online-Zugang:	Volltext
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