政策·数字农业部：启动农业物联网区域试验工程

4月23日,农业部印发了《农业物联网区域试验工程建设工作方案》。《方案》提出,在天津、上海、安徽三省市率先启动农业物联网区域试验工程。安徽大田生产物联网试验区以大田作物“四情”（苗情、墒情、病虫情、灾情）监测服务为重点,通过远程视频监控与先进感知相结合的农情数据信息实时采集、高效低成本信息传输和计算机智能决策技术的集成应用,实现大田作物全生育期动态监测预警和生产调度。该试验区将建设大田作物农情监测系统、基于感知数据的大田生产智能决策系统、基于物联网的农机作业质量监控与调度指挥系统、集成于12316平台的大田生产信息综合服务平台等。     

基于语义Web的农业生产协同决策服务机制研究

针对分布式农业知识资源异构、自治和难以实现共享服务的问题,采用语义Web技术,提出了基于Web本体建模语言的异构农业知识资源描述模型和决策服务形式化表达模型.以模型为基础,将农业协同决策服务需求分解为多个决策流程片段,设计了基于上下文感知计算的农业问题协同决策服务机制,实现对多个决策流程任务和知识资源的按需调度,提高了农业知识资源的利用效率和协同推理效率.与其他方案不同,该机制进一步考虑了任务均衡分解与知识资源智能调度对协同决策服务机制的影响,并通过生猪疾病协同诊断决策系统的搭建进行了应用实例验证.实验表明,该方法在求解精度、决策效率方面优于传统农业智能决策方法.     

基于知识网络的农业信息服务系统研究

目前,我国虽然建立了一些农业信息网站,但面临提供的农业信息服务质量不高及信息获取、信息组织与信息检索效率低等问题。为此,将农业知识分为农业组织知识、农业个体知识、农业方法知识以及运用本体论方法构建了农业知识本体,提出了一种基于知识网络的农业信息服务系统模型,并深入研究了构建农业知识网络系统的关键处理过程,从而揭示了农业知识存在、组织、应用和变化情况,为实现农业知识的有效管理和高效应用提供了支持。     

智慧农技推广平台系统框架研究

针对农业技术推广工作普遍存在的技术推广方式单一、农民接受技术渠道少等问题,采用互联网思维,建立起精准化个性化智慧农技推广平台。平台总体框架由数据采集/自动控制层、数据管理/运算层和应用层3层结构组成,并根据模块功能不同搭建起12个模块框架,集成知识技术、农技服务和农情监测功能,通过数字化应用管理和多形态终端利用,为用户提供农业知识服务、农技指导服务及农情监测服务。     

北京市设施农业产业智慧监管和服务体系建设与应用

着眼于北京市设施农业产业监管与服务需求，应用物联网、大数据、人工智能等技术，构建了北京市设施农业产业监管和服务体系，夯实了全市设施农业数据底数，实现了全市18.2万栋设施和3万个设施经营主体的“一棚一码、一主体一码”动态管理。构建了全方位的数据采集模式，汇聚全市设施农业数据资源，通过数据综合分析利用，为政府决策、行业监管、生产主体提供一张图、数据画像、补贴管理、种植服务等精准化、定制化的综合信息服务，产生直接经济效益达5.49亿元，有效解决了设施底数不明、监管不清、数据分散和服务不精等问题，提升了设施农业产业监管和服务效率，助推北京市设施农业高质量发展。      

融合时间感知和增强过滤的农业知识推荐模型

[目的/意义]农业场景下的知识服务具有周期性长、活动时间长的特点。传统推荐模型无法有效挖掘农业场景下的基于农时的隐藏信息。针对上述问题,提出一种融合时间感知和增强过滤的农业知识个性化推荐模型(Time-aware and Filter-enhanced Sequential Recommendation Model for Agriculture Knowledge,TiFSA)。[方法]首先,基于时间感知的位置嵌入方法,将农户交互的时间信息与位置嵌入相结合,帮助学习农业情境下基于农时的项目相关性。其次,在时间感知位置嵌入的基础上,引入滤波器过滤算法,自适应地衰减农户情境数据中的噪声。最后,引入时间信息的多头自注意力网络,实现对时间、项目和特征的统一建模,对农户随时间变化的偏好特征进行情境表示,从而为用户提供可靠的推荐结果。[结果和讨论]根据“全国农业知识智能服务云平台”中的用户交互序列数据集进行实验。结果表明,该模型在农业数据集上的命中率为45.79%,归一化折损累计增益为53.52%;与近几年性能最佳的模型Ti-SASRec相比分别提升16.19%和14.02%。[结论]该模型能够...     

智慧农业技术在农业发展中的实践与应用

智能农业破坏了我国传统农业的种植模式、生产经营方式和农业产业结构，实现了田间生长条件的实时动态观察、有效感知和有效控制，为作物种植环境奠定了更加科学的基础，从而促进了农业经营互联网智能化管理、高效化经营、多元化发展，大幅提高了农业产量与质量，推动了农业现代化发展。比如，使用卫星遥感、物联网设备可以更有效地采集农作物数据信息，从而提高农作物产量；运用人工智能、物联网等前沿科技，可以开展精细化栽培、生长环境监测等，并可以利用大数据分析了解市场需求，进行差异化定位，实现服务的网络化发展。     

基于农业物联网技术的智能温室系统实现

农业物联网技术应用到农业管理中能够实现农业数字化和精准化,达到增产增效的目的.通过分析温室大棚监控的指标提出基于农业物联网的智能温室标准架构方案:感知控制层由无线传感器模块检测土壤水分、环境温湿度和光照度,利用数据融合的相关知识,并提出无迹卡尔曼(UKF)算法用于感知数据的处理,启动滴灌、喷灌、补光或通风等控制设备;网...     

基于网格的农业知识服务机制研究

为了解决网络中知识资源的共享和利用问题,在分析农业网络服务需求的基础上,给出了农业知识服务在网格中的应用模式。同时,提出了由代理封装层、服务工具层和应用层组成的农业知识服务网格架构,并描述了各个逻辑层的主要功能。基于该架构探讨了以本体知识作为桥梁,基于资源描述框架（RDF）的知识表示模型,以及知识服务转接的工作机制、知识服务Web Service封装等关键问题,为最大程度地实现农业知识资源的共享奠定了技术基础。     

基于GIS的农田小气候环境可视监测系统

根据农田小气候环境监测的特点,分析了利用多传感器采集的小气候环境参数的时间、空间分布特性。针对小气候环境监测环节中对地理空间分析和数据可视化的具体需求,研究了农业物联网信息感知、物联网资源与地理信息系统(GIS)融合、感知数据可视化等技术,建立了物联网资源与GIS融合的统一接口规范,并以GIS为基础,设计了多种可视化方法对采集到的多维小气候环境数据进行同步展示和可视分析。在此基础上,研发了Web GIS平台,集成了地理空间分析组件、可视化监测服务组件和基于地理位置的智能移动端应用。实现了基于GIS的农田小气候环境可视监测系统,通过不同终端设备提供可视监测服务,方便农业参与者随时随地掌握农田的小气候环境。     

智慧农业发展现状及战略目标研究

随着现代信息技术在农业领域的广泛应用,以智慧农业为表现形态的农业智能革命已经到来。智慧农业是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段,对农业发展具有里程碑意义,已成为世界现代农业发展的趋势。分析了日本、欧盟、英国、加拿大、美国等国家和地区政府针对智慧农业发展相继出台的政策、措施和发展规划,并分析了中国农业1.0到4.0的发展历程和近年来智慧农业的发展现状。围绕发展过程中存在的各种问题和需求,阐述了突破智慧农业核心技术、实现农业“机器替代人力”、“电脑替代人脑”、“自主技术替代进口”的三大转变,提高农业生产智能化和经营网络化水平,加快信息化服务普及,降低应用成本,为农民提供用得上、用得起、用得好的个性化精准信息服务,大幅度提高农业生产效率、效能、效益,引领现代农业发展的战略目标。最后并提出了8个重点任务建议和推动智慧农业发展的5项政策建议。     

我国智能农机装备发展思考

智能农机是集合计算机技术、电控技术和人工智能等技术的高新技术产品，是发展智慧农业的重要生产力要素。推进农机装备智能化是农业生产现代化水平迭代升级的重要突破口，具有强烈的现实需要。梳理了智能农机装备共性关键技术，分析了我国智能农机装备发展现状及趋势，并对推进智能农机装备发展提出建议。      

大数据在农业物联网中的应用现状和改善策略

农业发展是乡村振兴战略的重要支撑。伴随着互联网等新技术的加速涌现,数字农业和智慧农业应运而生,农业发展迈入了新的春天。智慧农业具有高效率、智能化和精准化等一系列特点,对解决我国人多地少的实际国情和全面建成小康社会具有重要的现实意义。近年来,大数据技术发展迅速,并被积极的应用于农业物联网之中。该文对大数据技术在农业物联网中的应用现状进行分析,找出存在的问题和不足之处,并积极地寻求相应的改善策略。      

农业文本语义理解技术综述

随着互联网和人工智能技术的发展,农业知识智能化服务逐渐承担起为农业生产管理提供有效技术指导的作用。本文对农业文本语义理解中的关键技术及应用进行综述。首先按照自然语言处理中基于规则、机器学习和深度学习的语义处理方法介绍其在农业领域应用的进展;然后阐述了针对农业知识特性的语义分析方法,涵盖农业文本分析主要过程的储存、表达、计算,包括农业知识图谱的知识抽取、融合、表示、推理,TF-IDF、Word2Vec、BERT等农业文本表示模型与CNN、RNN、Attention等分类模型;阐述了可用于分词、向量化表达等的通用语料库和农业领域常用语料库;从农业智能问答、农业语义检索、农业智能管理决策方面阐述语义理解在农业领域中的应用;最后从农业语料库标准化构建、语义理解模型复杂度、多模态语义处理、多区域多语言语义理解等方面对农业文本的语义理解研究趋势进行了展望。     

农业物联网技术研究进展与发展趋势分析

以人力为主的现有生产模式与劳动力持续减少、人均农业资源匮乏与农业资源利用率低、新农民年轻化与劳动力老龄化是阻碍我国农业实现现代化的主要矛盾。依赖智能装备实现精准化、自动化和智能化的农业生产,提高农业生产率、资源利用率和土地产出率,是解决以上矛盾的重要途径。农业物联网是以挖掘农业生产力、提高农业装备精准化水平、实现农业生产智能化的新兴技术,集农业信息感知、数据传输、智能信息处理技术于一体,并根据大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖以及农产品物流的重大需求,形成典型的产业应用。本文重点总结了近年来农业信息感知方向在农业个体标识研究与感知机理及工艺的最新发现、农业信息传输方向在低功耗广域网的最新成果、农业智能信息处理方向的农业大数据技术与农业人工智能技术的重大突破,提出以农业业务模型驱动农业业务控制、以设备管理设备的农业物联网架构,人的主要角色是实时数据与价值信息的消费者,农业物联网驱动的农机装备智能化作业是最主要的劳动力来源;进而对比国内外农业物联网技术应用与集成现状,分析农业物联网发展的制约因素,提出我国农业物联网发展策略,最终得出农业物联网技术的未来研究重点与发展方向。     

核心技术原始创新引领智慧农业健康发展

智慧农业是充分运用人的智慧发展农业的新形态,它是农业发展的新阶段、新模式和新业态。农业信息技术的发展是智慧农业发展的必然要求,以农业大数据、云计算、物联网、人工智能、农业等离子体等新一代技术可以赋能智慧农业,为智慧农业的健康发展提供了新技术、新手段和新方案。农业信息化标准化是引导农业科技进步与创新的前提,是智慧农业发展的迫切需要;农业物联网与农业专用芯片是智慧农业发展的核心技术及装备;农业大数据与云计算是海量复杂农业信息处理的有力技术支撑;农业信息安全与区块链是保障农业信息安全、农产品质量认证与农业安全的关键;农业人工智能是提高农业劳动生产力、降低资源消耗、智能高效生产的必然选择;农业等离子体技术是发展健康农业、提升农产品品质切实有效的新手段。智慧农业核心关键技术原始创新自主可控,必将引领智慧农业健康发展。     

农业产业数字化转型的难点及对策分析——基于枣庄市143家新型农业经营主体的调研

农业产业数字化是发展数字农业的重要内容,新型农业经营主体是推进农业产业数字化转型升级的主体,是推进现代农业、实现乡村振兴的生力军。本文通过对枣庄市42家新型经营主体农业产业数字化转型升级情况的实地调研和101家新型农业经营主体的网络调研,统计分析了当前新型农业经营主体在农业产业生产、经管、管理、服务等全产业链中的数字化转型发展现状。(1)新型农业经营主体有数字化转型的主动和尝试,但当前转型发展链条较短。在调研的143家新型农业经营主体中,有45%开展了生产数字化,30%开展了网络化营销,50%实施了内部管理数字化。(2)新型经营主体数字化转型发展还面临人才、资金、技术、价值发挥等方面的难点。新型经营主体负责人40岁以上、大专以下学历的高达78.4%,82.5%的新型经营主体投入数字化转型发展的资金不足投入生产经营资金总额的10%,经营主体享受过政府扶持资金的仅占17.5%。以农业新型经营主体为实施主体,加快全程数字化转型升级,助推我国农业大国向数字农业强国转变,政府要加快规划引领、平台搭建、政策扶持,要加快5G、遥感卫星、冷链仓储等农业数字基建建设,要创新数字农业技术,探索项目持续运维模式,提升数据要素价值驱动能力,提升农民信息素养。     

农业拖拉机关键技术发展现状与展望

拖拉机作为农业装备的核心,其技术发展水平体现着国家农业机械化程度和农业现代化发展水平。近年来,拖拉机在广泛应用新技术的同时,不断涌现出新结构和新产品,技术含量不断提高,产品性能持续增强。本文分析了当前国内外拖拉机产品的技术发展情况,以及农业拖拉机实现自动化、智能化和信息化的紧迫性和必要性;归纳了拖拉机在发动机排放控制、新能源应用、动力换挡、无级变速、悬浮前桥、驾驶室、电液悬挂、电子控制、总线网络以及整机信息化等关键技术方面的最新研究进展,结合产品应用阐明了各系统相关技术的基本原理和特点;最后,纵观拖拉机技术发展历程,结合我国国情,对农业拖拉机技术的未来发展方向进行了总结和展望,提出在互联网高速发展的时代,云计算、大数据、物联网开始与农机装备制造业相结合,集高效、节能、环保、智能为一体的精准农业系统代表了未来农业生产的新型模式,智能拖拉机作为精准农业系统中的重要节点,其智能感知、智能决策、高效驱动以及远程管控技术将成为技术发展的未来方向。     

基于大数据时代的农业信息化应用体系创建

大数据时代背景下，我国农业逐渐向信息化、自动化及数字化方向发展，创建具有大数据特征的农业信息化应用体系能够为提高农业经济发展水平、实现农业生态圈的创建奠定坚实的基础。分析了农业大数据的特点，探究大数据时代农业信息化应用体系的关键技术，并对基于大数据的农业信息化应用体系构建要点进行重点研究，希望能够为推动我国农业信息化、数字化及智能化发展作出贡献。      

陕西省低碳农业发展改革路径

陕西作为西部农业大省，农业发展存在着资源消耗高、环境污染重、农业竞争力弱化的不足。发展低碳农业具有提升陕西省的农业竞争力、推进农业转型升级和增加农民收入的重要作用。从政府治理层面入手，加强政府治理体系的顶层设计，建立强有力的统筹协调机构；提升政府的监管水平，实现对于低碳农业全方位和全过程监督管理；推进政府治理的科学化水平，提升政府决策质量；提升政府的公共服务水平；构建政府治理的责任制陕西省推动低碳农业发展的有力切入点。