利用ArcView建立基于AutoCAD的可视化灌区研究

本文通过对灌区AutoCAD数据转换为ArcView视图数据的研究，提出了数据转换过程中需要注意的方面，并对AutoCAD数据转换前的规范化处理和如何配准到实际的地理坐标进行了详细的讨论。特别是World文件的建立，很少有资料对其进行详述，作者通过研究推导，给出了详细的实例说明。同时，阐述了利用现有地理数据和建立可视化灌区的意义。     

云南蒋家沟泥石流运动要素观测数据整编

根据中国科学院东川泥石流观测研究站所在地蒋家沟的多年观测数据，利用成熟的计算和分析方法，按建立数据库的要求对泥石流动要素的原始观测数据进行了计算机处理，提出了建立泥石流运动要素数据的内容及其指标和计算公式，并对数据库的编建原则，特点及结果表达进行了讨论。     

农产品区块链信息可信评估差异化共享模型设计与实现

针对现有的农产品区块链溯源系统中，数据差异化共享与追溯效率不高，难以保障上链数据可信性的问题。该研究通过分析农产品供应链各环节业务逻辑与数据组成，设计了农产品区块链信息可信评估差异化共享模型。提出了农产品区块链信息可信评估差异化共享架构，构建了农产品信息存储优化模块，基于区块链技术建立企业链、溯源链，将数据按隐私性分账本存储于企业链，全供应链公开数据存入星际文件系统（InterPlanetary File System，IPFS）后，返回的数据哈希值存储于溯源链，通过企业链账本维护策略实现了供应链数据的高效性共享与追溯；设计了基于层次分析法的企业信誉度评估机制，根据企业和消费者对链上数据可信度的评估结果对数据发布节点进行信誉积分奖惩，提升链上数据可信性；并通过智能合约实现了数据格式和内容的链前监管。基于Hyperledger Fabric平台研发农产品区块链信息可信评估差异化共享系统，在某茶叶供应链上进行应用与测试。测试结果表明，此模型与现有数据差异化共享模型相比，数据存储时间缩短16.7%，隐私数据查询时间缩短10.01%，公开数据查询时间缩短38.3%。该研究提出的方法能够实现农产品供应链数据差异化共享，提供高效可信溯源服务，为农产品可信溯源系统的设计提供参考。     

数据融合及其在农情遥感监测中的应用与展望

长期以来，由于对数据融合一直没有一个严格的统一的定义，对于数据融合的理解、表达存在各种差异，在一定程度上影响了学术交流的顺利开展和应用渠道的畅通。另一方面，数据融合在遥感领域的长期发展已取得了丰硕的成果，将这些成果应用于农情遥感监测中，是非常有意义的。该文详细介绍了数据融合的概念及其发展过程，包括数据融合的定义、数据融合层次和融合方法；分析了当前数据融合在遥感尤其农情遥感监测中的应用现状，并针对农情遥感监测的特点，展望数据融合在农情遥感监测中的应用前景。     

全国水文计算单元空间数据库的建立与应用

基于水文观测的径流和输沙量数据是区域水土流失定量评价的基础数据。宏观性的研究需要把点状的水文数据转换为所代表面内的信息。利用已经公开刊印的全国水文数据，通过划分水文计算单元，水文表格数据与计算单元图的链接，流域汇流关系确定和径流泥沙的平衡计算，得到各评价单元的径流量和输沙量数据，建立了全国单元空间水文数据库，为以后的空间分析提供了数据基础。最后以1955年水文计算为例，对全国单元水文空间水文计算数据库应用进行了初步分析。     

从GTOPO30到SRTM DEM精度研究——以西藏为例

地形数据对于我们了解全球气候变化、土地构成、大气变化，开展区域水土流失研究非常重要。最近，NASA发布了覆盖全球80％陆地面积的90m分辨率的SRTMDEM数据。在SRTMDEM之前，可以免费获得的精度最高的全球DEM数据是GTOPO30（1km）。由于SRTMDEM数据发布不久，对其实际精度缺乏客观了解，因此有必要对其精度开展研究。以广泛应用的GTOPO30为比较对象，对2种DEM的标称精度、生产方法作了介绍，并以西藏地区为例，利用图形和统计方法，分析、比较了2种DEM数据在1km分辨率下的精度。总的来说，SRTMDEM精度高于GTOPO30，研究对于SRTMDEM在其它地区的应用具有重要参考价值。     

基于MODIS数据设计的中国土地覆盖分类系统与应用研究

该文阐述了国内外主要土地覆盖分类系统及其土地覆盖产品在中国的表现，依据中国植被编码体系在MODIS数据试验的基础上，对现有国内土地覆盖分类系统进行了重新设计，包括7大类22个二级类别，并利用2001～2002年MODIS1km时间序列NDVI数据和多波段反射率光谱数据对中国区域进行了土地覆盖分类，结果显示分类产品能较为准确地描述中国区域土地覆盖的实际情况。     

农用墙排风风机性能参数的分析与选用

介绍了目前国内外常用的几种农用墙排风风机的性能数据，并用通风机相似理论进行了分析和计算，指出了厂家提供的数据中存在的问题，对畜禽舍怎样选择风机，厂家怎样高质量保证风机的特性提出了建议。     

单时相双极化ENVISAT ASAR数据水稻识别

许多研究已表明合成孔径雷达(SAR)对水稻识别及作物长势监测很有潜力。但是，以往的研究多是采用单极化多时相SAR数据进行水稻监测的。该文本着探讨多极化方式的优势以及降低数据购买成本和减少数据处理量的目的，对单时相双极化的ENVISAT ASAR APP数据的水稻识别能力进行了评价。在水稻生长季节，获取了覆盖江苏洪泽县的ASAR APP时间序列数据。首先，分析比较不同地物的后向散射系数，选择出最能区分水稻与非水稻的单时相数据；然后，采用决策阈值法将水稻信息从图像中提取出来；最后，利用DGPS实测的样地数据对水稻识别进行精度验证。结果表明，利用水稻齐穗期至近成熟期的HH和VV极化的ENVISAT ASAR APP图像能较好区分水稻与非水稻， 水稻识别精度可达86％以上。     

农用墙排风风机性能参数的分析与选用

介绍了目前国内外常用的几种农用墙排风风机的性能数据，并用通风机相似理论进行了分析和计算，指出了厂家提供的数据中存在的问题，对畜禽舍怎样选择风机，厂家怎样高质量保证风机的特性提出了建议。     

PHI-3高光谱数据预处理

主要介绍PHI-3高光谱遥感数据从原始数据到产品这一阶段的预处理情况。针对该数据的特点，对原始数据进行了完整性处理、格式转换、辐射校正、暗电流处理、几何校正等预处理，获得了较好的图像，为数据的进一步处理和应用奠定了基础。     

谷物联合收割机测产数据中的误差分析与处理

产量分布图作为实施精细农业的起点与农业生产管理决策的基础，其精度至关重要，而产量数据误差分析与处理则是提高产量分布图精度的关键。通过连续两年使用带有测产系统的联合收割机进行收获试验，并对得到的产量数据进行分析，发现产量数据中主要存在三类误差，即割幅宽度设置误差、填充时间误差和延迟时间误差。讨论了这三类误差的产生原因、识别和处理方法，并对小麦和玉米在不同收获条件下的误差进行了比较。分析结果表明，割幅宽度设置误差数据所占的比例一般小于6%，填充时间误差数据大于10%，延迟时间误差数据小于1%。     

集群式农产品供应链区块链密文策略可验多部门监管方案

集群式农产品供应链区块链上的数据逐渐采用加密存储模式，给跨企业、跨生产环节的监管带来挑战。为了适应集群式环境下的监管、减小监管带来的隐私泄露风险，该研究基于CP-ABE提出了集群式农产品供应链区块链密文策略可验多部门监管方案。明确划分监管部门的监管权限，根据链上数据的监管策略，企业用户基于CP-ABE加密数据，在保证数据隐私的同时实现数据对相关监管者的公开；设计基于CP-ABE的密文访问树验证方案，结合智能合约与监管策略，在数据上链前验证CP-ABE的访问树，以确保数据对指定监管者的公开。基于Hyperledger Fabric构建了测试原型系统，测试结果表明，监管策略中监管者数量每增加10个，系统上链时间延长约500ms，吞吐量约为438事务数/s(transactions/s)；安全性分析表明，系统具有较高的安全性。该方案实现了区块链密文条件下多部门的细粒度监管，减小了发生在监管端的隐私泄露风险，能够应对集群式农产品供应链区块链加密存储带来的监管挑战。     

基于近红外光谱和深度学习数据增强的大米品种检测

近红外光谱和深度学习结合的思路是大米品种检测的重要研究方向，其准确检测模型的建立依赖大规模的样本数据，然而采集和预处理样本耗时巨大，对准确性的提升造成限制。为解决上述不足，便于深入探究近红外光谱结合深度学习方法在大米品种检测领域应用的可行性，该研究提出基于近红外光谱结合改进型深度卷积生成式对抗神经网络（deep convolutional generative adversarial network，DCGAN）数据增强的大米品种检测方法。首先，在相同环境下采集4种大米品种的近红外光谱并对原始光谱数据进行预处理，使用去趋势校正（detrend correction，DC）和无信息变量消除算法（uninformative variable elimination，UVE）消除无用光谱特征点。然后，建立改进型DCGAN模型对预处理后的光谱数据进行数据增强，对比试验结果表明，改进型DCGAN相比与传统数据增强方法，改进型DCGAN生成数据的结构相似度指标更优。最后，研究不同数据增强方法结合不同分类方法建立大米品种分类模型的性能，对比试验结果表明，改进型DCGAN数据增强结合一维卷积神经网络（one-dimensional convolution neural network，1D-CNN）分类算法所建模型面向测试集的准确率最高，为98.21%，为简便准确的大米品种检测方案提供了新思路。     

智慧水土保持数据底板建设的原则与分工

近年来，水利部将智慧水利建设作为推动新时期水利事业高质量发展的实施路径和重要标志，并同步开展了智慧水土保持建设的相关工作，提出了水土保持数据底板建设的目标任务。介绍了水土保持专业数据底板建设的概念和内容，分析了数据底板现状存在的数据一致性较差、专题数据积累不多、数据更新维护不及时、信息化意识不强、共享程度低、需求不明确等问题，提出了数据底板的分级原则及分级初步安排、建设分工和管理维护要求，明确了近期建设的预期成果。     

农业监测应用数据评价

1999年成功发射的地球观测系统的第1个卫星Terra上搭载着先进星载热辐射与反射测量仪ASTER，其数据在可见光、近红外区的3个波段的空间分辨率为15m，具有与Landsat7 ETM数据相似的波段特征。由于ASTER数据价格低廉，将可能广泛应用于农业监测。该文以ETM融合图像为基准，从几何纠正精度、典型地物识别、地物面积量测、影像分类解译4个关键环节对ASTER数据进行了校验。结果表明，ASTER数据可以实现高精度的几何纠正，图像质量优于ETM融合图像，ASTER数据能够表达细小地物的纹理细节，更适合于地物的目视识别，ASTER图像内部几何畸变较小或较一致，量算地物面积准确，ASTER数据分类解译具有与ETM一样的效果，精度较高，是农业监测的又一个重要数据源。     

基于物候模型的作物种植面积变化监测方法

在利用多时相数据进行作物变化监测中，通常根据日历选取同一天或相近日期的遥感数据来减小植物季相变化所导致辐射差异所带来的“伪变化”。但是物候存在着年际变化，且与日历日期并不完全一致，不同年份的作物的生长发育状况可能不同。该文利用气候数据建立了作物物候指标模型，利用该模型计算出的熟度指数作为选择季相差别最小的两时期遥感数据依据，选择了用于顺义地区冬小麦播种面积变化信息提取的两时期数据，并利用NOAA AVHRR/NDVI序列数据对选择结果进行了验证。结果表明利用该物候模型选择的两时期遥感数据季相匹配较好。该方法为消除或减小变化监测过程中植被季相差异所导致的辐射误差提供了新思路并进行了有益探索。该文还利用该方法，以北京顺义地区为研究区，采用图像差值法提取1999～2000年冬小麦播种面积变化信息，其中变化像元提取精度达到90%。     

遥感和地面数据驱动下的农业气候环境信息网格化技术研究

随着GIS技术飞速发展和遥感的应用，使得大范围细小网格上的农业气候资源各要素的计算成为可能。论文提出构建农业气候环境信息网格的基本思想。首先借助ArcGIS平台，利用DEM数据，通过Kriging插值将地理、地形因子网格化和参数化，生成了中国地区1 km×1 km网格的海拔高度、坡度、坡向等地形因子数据。其次利用MODIS数据反演得到了全国2001年月均1 km×1 km网格的地表反照率数据和大气总透射率。在获取了这些基本参数后，考虑地形和大气衰减因子，定量分析了坡度、坡向、地形遮蔽因素对太阳辐射的影响，在此基础上建立了坡地太阳辐射计算模型，最终实现了中国地区气候环境信息空间网格化。这样不仅可以弥补地区气候观测资料空缺，避免了传统方法以点代面的局限性，还可以为农业生产和科学研究提供有关气候环境信息的基础数据。     

应用模糊回归技术预测第二代烟青虫发生动态

应用模糊回归技术，对山东省沂水县１９８７￣１９９３年共７年的第二代烟青虫发生动态的观测数据进行了数量分析，建立了模糊隶属函数集（预报模型）。经对历史资料的回报验证，其历史符合率为８５．７１％，将１９９４年观测数据作为独立样本进行试报，其预测结果与实际一致。     

全国土壤侵蚀遥感调查数据质量保证体系

根据第２次全国土壤侵蚀遥感调查工作质量要求，提出土壤侵蚀遥感调查的组织程序和作业数据流程及“全流程管理，分环节控制”的数据质量控制和质量保证体系。组织程序包括调查工作组织程序及调查作业数据流程。质量保证体系分为调查前技术培训、省（自治区、直辖市）调查中的质量控制和省级成果验收与全国数据集成等３大步骤。每个步骤中，又包括必需的环节和具体的内容。实践证明，该数据质量保证体系是行之有效的，基本满足本次调查工作对数据质量控制的要求，也保证了调查工作的顺利进展。