基于天地图的农业一张图系统设计与实现

该文在农业一张图的概念基础上,深入探讨了农作物遥感监测的技术流程,基于天地图调用高分辨率的影像地图服务,研发了农业一张图系统,集成近10年的信息数据提供信息共享服务。系统将数据采集、空间分析和决策过程汇聚于一个系统中,为农作物分类与识别、监测与展示提供新的技术手段。     

基于SOA的农作物病虫害监测预警系统设计

农作物病虫害监测预警是农业防灾减灾、确保主要农产品有效供给的重要组成部分和关键环节.中国病虫害监测预警工作的准确性和时效性因“信息孤岛”而受制约.提出了“基于AHP的CBR的预警决策”模型,采用Web Service技术,设计了基于SOA架构的安徽农作物病虫害监测预警系统.该系统实现了安徽省农作物病虫数据的采集标化、传输网络化、分析规范化、处理图形化、发布可视化、汇报制度化、管理自动化、决策智能化.该预警系统实现了安徽省6年实践运行结果表明,安徽省各级植保站的工作效率及预警决策准确度和时效性均有显著提高.     

天津农业信息化现状、问题及重点研究领域

分析了天津市农业信息化现状、问题，提出了未来5－10年内天津市农业信息重点工作领域：建立基层农业信息服务站，完善信息搜集与发布渠道；采取多种信息传播形式，实现信息入村、入户；建议以下五个方面为重点研究领域：农业基础数据库系统；农业数字化图书馆系统；农业专家决策系统；多媒体农业实用技术培训系统；农业自然资源监测与速报系统。     

农业信息化是新农村建设重要推动力

随着信息科技在农业生产中的广泛应用．我国农业机械化、智能化、自动化水平进一步得到提高。新疆生产建设兵团大部分团场从播种、施肥到管理、收获均实现了“精准化”作业。播种，采用气吸式精量播种机．用种量比过去节约了近一半；施肥，推广了微机决策平衡系统．点击鼠标就知道土壤的氮、磷、钾含量，大大提高了肥效；管理，推广了农作物病虫害自动监测系统；浇地，水渠闸点安装了红外线监测设备．自动测定土壤中水的含量，     

基于web的智能分析软件

天府农信智能分析软件是一套针对农产品电子商务交易平台的交易数据智能分析软件。它充分利用平台收集的农产品信息、农产品交易信息,帮助用户在主要农产品分品种分析、市场供求动态监测、农业预警等方面做深入的分析,分析结果不仅为各类农业经营主体方便快捷地提供准确、及时、系统的市场信息,而且可帮助其调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。重点描述了天府农信智能分析软件的技术方案和解决方案。     

基于国土资源“一张图”的应用研究

国土资源信息化的不断深入,给国土资源管理带来了技术变革:实行电子政务网上审批、数据中心统一管理数据、一张图辅助业务审批、电子行政效能监督等。基于国土资源"一张图"建立的数据汇总、预警预测、辅助决策、空间分析于一体的国土资源信息服务平台,实现了"以图管地、以图管矿、以图防灾",为科学规划、配置土地资源提供了决策支持。     

基于中间件的棉田土壤肥力施肥决策系统的研究

以新疆兵团农八师147、149、150团为例,采用中间件技术、数据库技术、JSP技术、SQLService等技术建立了基于中间件技术的棉田土壤肥力施肥决策系统;初步探讨了面向团场的网络化,信息化土壤肥力施肥决策系统建立的方法;为兵团一线农业生产单位提供区域土壤肥力状况及化肥利用率的动态变化信息进行监测;提供肥料生产、调拨、供销部门信息决策支持,帮助农户根据市场做出科学决策,实现农业生产、管理和经营的科学化,克服盲目性,实现农业增产增收和集约经营。     

薯类作物农情信息管理及运用

农情监测是对农作物全过程的监控,包括种植区的布局、规划、种植面积、作物品种结构、作物长势和灾害监测、灾害损失预测和作物产量的评估。农作物长势及灾害监测信息对于现代农业管理而言是非常重要的,有利于组织和引导农业生产管理。农业信息管理目前主要采取布点调查和取样分析,并利用遥感技术,通过掌握当季作物主要生育期生长状况来预估产量,并采取相应的管理措施来获得目标产量或降低损失,对于农作物生产具有重要意义。     

天津市农业信息化现状与发展重点

结合天津市农业信息化现状与国内外农业信息技术发展趋势，指出农业信息技术研究重点方向是农业基础数据库系统，农业数字化图书馆系统，农业专家决策系统，多媒体农业实用技术培训系统，农产品市场管理信息系统，农业自然资源监测与速报系统等。     

基于WebGIS的国土"一张图"管理系统研究与开发

基于全国国土资源信息化,结合地方土地资源信息化的相关需求,分析了国土资源"一张图"现状、业务流程以及数据需求,研究了国土资源"一张图"的数据库建设,并实现系统的研发.国土资源"一张图"的实施,可以有效帮助国家各部门直接准确、及时地掌握全国土地资源的利用状况和时空信息变化,是实现国土资源信息化管理的坚实基石,同时也是信息社会化服务和资源共享有力支撑,具有重要的研究意义.     

基于移动互联网的农作物种植智能预警系统设计

随着智能手机的普及,随时随地上网成为可能。农业生产受制于自然灾害,对农业生产的影响巨大,农民需要及时了解农作物的具体种植技术和病虫害诊断及解决方法。该文首先分析了基于安卓的农作物种植智能预警系统设计要求,详细介绍了基于安卓的农作物种植智能预警系统设计、数据库设计和系统接口方法。该系统的研究能及时将农业气象灾害预警信息和农作物病害诊断技术传递给广大农民,对提高农村和农民对灾害主动防御能力有一定的帮助。     

遥感技术在农业中的应用与发展

作为现代信息技术的前沿技术,遥感技术能够快速准确地收集农业资源和农业生产的信息,可以实现信息收集和分析的定时、定量、定位,客观性强。因此,在农业发展的新阶段,运用遥感技术开展农业资源调查、灾情监测与预报、农业环境保护以及农作物估产等方面的应用将促使农业决策科学化提高到一个新的水平,同时也将为农业生产提供高质量的服务。本文阐述了遥感技术在我国农业生产上的应用概况,探讨了遥感技术发展的新趋势。     

地质灾害“一张图”信息服务平台建设研究

"一张图"是高品质国土资源信息服务的通俗表达,在地质灾害信息服务体系建设中具有借鉴意义和实践价值。在梳理地质灾害数据类型、建立地质灾害本体数据库模型基础上,设计地质灾害"一张图"信息服务解决方案,并据此完成龙门山地区地质灾害信息服务原型系统。     

无线传感器在农业环境监控中的应用

采用无线传感器网络监控农田环境可以为精准农业提供决策支持。结合传感器网络、移动网络与远程数据库技术,设计和建立一个能够同时对大气温度、大气湿度、土壤温度、土壤湿度、水温、光照强度、CO2体积分数、pH值等8个环境参数进行监测的农田环境监测平台,通过对系统整体结构以及软硬件的设计,实现了对农作物各种生长情况信息的实时采集、传输、远程监测和预测分析。通过各项功能和性能测试,系统数据服务稳定可靠。     

无线传感器在农业环境监控中的应用

采用无线传感器网络监控农田环境可以为精准农业提供决策支持.结合传感器网络、移动网络与远程数据库技术,设计和建立一个能够同时对大气温度、大气湿度、土壤温度、土壤湿度、水温、光照强度、CO2体积分数、pH值等8个环境参数进行监测的农田环境监测平台,通过对系统整体结构以及软硬件的设计,实现了对农作物各种生长情况信息的实时采集、传输、远程监测和预测分析.通过各项功能和性能测试,系统数据服务稳定可靠.     

针对农业气象服务工作的现状需求和措施

针对农业对气象服务的需求及农业气象服务工作在农业生产的作用,在充分调研的基础上,分析气象服务在＂三农＂服务所面临的问题,提出了气象事业在农村建设、农业生产作用方面：加大和完善大气综合监测体系,提高气象预报预警服务水平,建立各类气象预警服务系统,建立和完善人工作业决策、指挥、决策系统,更好服务农业,为经济发展需求开发各类特色气象服务体系。     

移动智能终端“一张图”设计与关键技术研究

采用MVC架构模式构建了数据集成、辅助决策的离线版移动智能终端"一张图"系统,在概述系统主要功能的基础上,重点阐述了本系统开发过程中所应用的空间数据索引、数据离线查询和数据更新等关键技术.     

基于无线传感器网络的精准农业环境监控系统

本系统利用先进传感器技术精确、密集、灵活监测农作物生长的环境信息,通过无线传感器网络实现环境信息的传输、汇聚,经过区域管理设备实现海量数据的长期存储、管理及分析,利用区域集中控制设备实现农作物所处环境的智能控制,使农作物处于其适宜的生长环境．从而提高产量及品质。     

利用遥感技术和地理信息系统动态监测天山草地与农业资源研究

利用１９９３～１９９６年在中国新疆天山北坡不同草地类型上观测的牧草与作物产量、环境资料和气象卫星资料,进行了相关分析和草地类型图与产量分级图的制作,建立了ＮＯＡＡ卫片目视判读和计算机自动解译标志等,并使用遥感技术和ＧＩＳ系统结合的方法,对新疆阜康县草地与其它农业资源做了动态监测与分析．结果表明,１９９６年该县的草地与其它农业资源比１９８６年前有较大的变化,其中草地、森林面积比１０年前降低了１７．５％和５１．０％,研究证明该方法可用于草地与农业资源动态监测．该监测方法与结果对实现农牧业科学管理和决策具有重要的参考价值．     

移动农业信息推荐系统设计

设计了一个农业信息移动服务系统,该系统包括三个模块:农业信息展示模块、推荐系统模块和后台管理端模块,分别能够实现对农业信息的展示,农作物种子信息的推荐以及对整个系统信息的管理与维护。系统的移动端基于iOS系统采用Object-C语言进行开发;后台接口采用MVC架构模式,通过Java语言结合SpringMVC、Mybatis架构封装;推荐系统采用较前沿的协同过滤和Spark MLlib推荐系统技术,并且实现了推荐算法的参数调优。