基于Morton码的土地空间网格数据组织与检索

为了更好地解决农业应用中空间信息的共享和利用问题,该文提出基于Morton码的空间网格数据的组织与编码方法。将宁夏自治区的土地利用现状图划分为3个层次的空间网格,通过3层编码使得最终的网格精度达到1 m2,并基于二维游程码对空间数据进行无损压缩。同时,在总结了空间网格在各应用领域的一般性检索要求的基础上,通过关系型数据库设计了索引结构。最后利用VS2010.net4.0与SQL Server 2008进行验证。试验表明,基于Morton码的空间网格数据的组织与检索方法节省了存储空间,能够使网格数据压缩到总网格数目的1/10。同时,提高了对空间数据的检索速度,克服了每个图斑的二维游程数不固定的技术困难,查询的速度可达到每秒检索数万条记录。该文对于农业空间信息资源的组织与管理提供了一种较为有效的方法。     

基于Java手机的野外农田数据采集与传输系统设计

为了解决“数字农业”中对野外农田数据采集传输的机动性，跨平台与经济性，在分析当前农田数据野外采集现状的基础上，提出基于Java手机平台野外农田数据采集与传输系统的设计方案。在B/S网络构架下，详细分析客户端与服务端系统设计：客户端设计主要包括农田数据采集、数据传输、信息查询、定位导航；服务端设计主要包括数据接收与传输，数据存取，数据检索以及地图服务等。通过试验，结果表明基于Java手机的野外农田数据采集与传输系统设计切实可行，在野外数据采集方面具有良好的移植性，数据传输较快，费用较低，具有较大的研究与实用价值。     

网络农业信息资源共享与开发利用研究

自然资源与农业生产要素在利用中表现为消耗和占有，而农业信息资源具有明显的共享性，且可以与非信息生产要素结合加速农业生产力的发展。高效共享与深层开发是农业信息资源利用的核心。当前网络已成为农业信息资源的重要载体，研究网络环境下农业信息资源的高效共享与深层开发已成为一个重要课题。以网络环境下农产品供求信息资源为例，分析得出网络农业信息资源具有更新快、数据存储分散等特征，并指在共享与开发网络农业信息中存在的问题；最后利用Browser/Server结构和ActiveX组件等技术，给出了一种能克服问题，实现网络农业信息资源高效共享与深层开发利用的解决方案。     

农田土地精细平整施工测量网格间距的适宜性分析

基于不同测量网格间距得到的典型田块地面相对高程试验资料，利用统计学方法对数据进行分析处理，通过测量人力投入、田块微地形表述程度和平地土方量估算精度的对比，探讨小田块土地精平作业中适宜采用的施工测量网格间距。结果表明：平地土方量估算精度和测量作业人力投入对确定适宜的施工测量网格间距至为关键，在适当保持土方量相对估值精度并有效减少测量人力投入前提下，建议在小田块土地精细平整作业中，使用10～15 m施工测量网格间距上得到的田面相对高程数据，设计土地精细平整工程方案，从而达到低投入高产出的预期平地效果。     

基于GIS的苹果病虫害管理信息系统

以实现苹果病虫害的高效管理与预测预报为目的，设计开发了基于GIS的苹果病虫害管理信息系统。系统以GIS技术、人工神经网络技术和Internet 技术为支撑，包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发布子系统。在基础数据处理子系统中，系统具有数据获取、数据导出、属性查询、空间查询、数据统计分析、图层编辑、插值分析等功能；在苹果虫害预测预报子系统中，系统具有病虫害图片库维护、病虫害诊断、虫害预测预报功能；在病虫害网络发布系统中，系统提供了苹果病害信息查询、苹果虫害信息查询、专题图查询、预测预报结果查询等功能；系统提供的算法可以较好地预测苹果病害的发生程度。系统作为一种工具软件可以为果树病虫害管理、田间数据分析与精细农业研究提供支持。     

基于规则网格的农田环境监测传感器节点部署方法

为了实现农田环境监测传感器网络节点合理布局,在分析应用需求基础上,提出基于采样间距rs和节点通信范围rc进行节点部署。设计了等边三角形、正方形、正六边形规则网格的系统节点部署和系统随机节点部署2种方法,并分别给出了2种方法中3种规则网格单元边长最大值的求解方法。此外,通过比较部署成本、连通性等指标探讨了最佳规则网格节点部署方案的选取原则,为农田环境监测应用中传感器节点的合理布局规划提供理论依据。     

基于点云数据的植物叶片曲面重构方法

叶子是植物最重要的器官之一,建立植物叶片的高精度曲面模型对于开展植物叶片形态特征分析和冠层光分布计算等研究具有重要意义。该文提出了一种基于点云数据的植物叶片曲面重构方法,该方法首先对原始点云数据进行噪声点剔除和数据精简,然后采用Delaunay三角剖分方法生成初始网格曲面,再对网格曲面进行优化处理。结果表明该方法能够基于激光扫描三维点云数据快速重构出植物叶片的高精度网格曲面,包括萎蔫和枯萎等复杂形态。该研究可为植物建模与可视化相关研究提供参考。     

具有高价值密度的农业物联网数据区块链压缩存储方案

针对现有区块链物联网体系主要采用链上存储摘要链下保留原始数据的存储方式中链上无法直接获得真实数据的问题，提出了一种具有高价值密度的农业物联网数据区块链压缩存储方案。首先，边缘服务器将收集的同一批数据聚合到同一批事务中；其次，设计离群值可处理的自适应有损压缩方法，在满足用户保真度要求的前提下降低数据冗余；最后，压缩数据上链，实现区块链上物联网数据的高价值密度存储。与现有方案相比，该方案能提高链上存储真实物联网数据的效率。试验结果表明，在使用自适应压缩方法压缩数据时，针对不同的数据集会自适应选取k值，在满足用户重建精度的前提下，获得良好压缩效果，减少链上存储空间，提高了数据价值密度；相对于风速之类频率较高的数据，温湿度、二氧化碳等变化频率较低的数据可以获得较高的压缩比；当假设正常数据压缩比为10:1时，该方案可节省约85%的链上存储空间，相应的价值密度提高了约85%。该研究可为农产品溯源过程中的物联网数据高效存储提供解决方案，为实现分布式农业物联网数据压缩存储提供技术支持。     

基于网格的海量农业信息管理技术研究

在海量农业信息共享中的一个核心问题就是如何管理农业信息共享系统的信息资源。本文提出了一种基于网格的海量农业信息管理框架,对海量农业信息的接入、处理、存储和管理进行了讨论。     

GIS在广西龙眼种植优化布局中的应用

广西具有发展龙眼的适宜气候条件，却由于品种结构和区域布局不合理而没有取得理想的经济效益。为了优化广西龙眼区域布局和品种结构，根据龙眼的生物学特性及产量与气候要素的相关分析，筛选出龙眼生长发育的限制性气候要素，确定了龙眼种植的气候区划指标。利用广西89个站点的气候资料和1∶25万地形数据，建立了区划指标的空间分析模型。在GIS平台上按1 km×1 km细网格对区划指标进行了小网格推算，并利用反距离权重插值法对其残差部分进行空间内插；将推算结果和插值结果进行迭加，实现对区划指标小网格栅格数据的订正，使推算的结果更为精确。采用GIS技术对龙眼种植区进行气候区划，该区划按种植龙眼的气候适宜性，将广西划分为最适宜、适宜、次适宜和不适宜气候区，绘制了龙眼优化布局的细网格区划专题图。在此基础上，进一步对龙眼品种的优化布局问题进行研究探讨，给出了比较合理的早、中、晚熟品种的适宜种植范围，并分区进行评价和提出相应的建议。研究结果为广西龙眼生产提供了科学的依据。     

格网化小麦生长模拟预测系统设计与实现

利用作物生长模型模拟小麦区域生产力,分析气候变化对农业生产的影响是研究粮食安全的热点问题之一。拥有操作方便、计算快速特点的小麦区域生产力模拟系统,可有效提高作物生长模型区域应用能力。该研究在分解小麦生长模型WheatGrow算法基础上,利用Python语言构建了格网化小麦生长模型,实现了基于空间格网数据的小麦区域生产力模拟。验证试验结果表明:模拟产量的均方根误差为1 070 kg/hm~2,标准均方根误差小于20%,系统所集成的WheatGrow模型具有较好的预测性;同时,结合格网数据分块构建区域模拟的并行计算策略,优化了区域模拟的性能。在此基础上,采用GIS组件式开发模式,在.NET平台下开发格网化小麦生长模拟预测系统,实现作物生长模型与GIS耦合,为研究区域小麦产量潜力,评估气候变化对小麦生长影响,制定农业决策提供软件工具。     

北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现

该文针对设施农业种养殖企业用户的设施农业气象灾害直通式服务需求,运用云计算、物联网、移动互联网等信息化技术,基于JavaEE技术框架、SOA(service oriented architecture)云服务技术,通过多重因素关联规则学习方法,构建基于互联网气象数据、设施农业小气候环境数据及作物生育期等多重因素的设施农业气象灾害预警和生产管理专家知识规则,依托气象部门一体化智能网格气象预报预警平台和未来3~7 d的精细化气象要素预报,开发基于互联网数据挖掘和专家知识决策技术的设施农业气象灾害监测预警及智能决策推送服务系统,对寒潮、大风、低温寡照、暴雪等北方主要设施农业气象灾害进行早期预警提醒,系统于2017年秋冬季在天津津南区部分农业园区推广应用,基于移动互联网通过智能手机APP对5次强冷空气过程提前3~5 d自动研判并实时推送设施农业生产管理决策和防灾减灾提醒建议,便于生产管理者及时关注天气变化和提前采取生产管理措施,避免重大灾害损失,探索应用互联网、云技术、大数据挖掘等信息手段开展气象灾害早期预警,为研究满足设施农业互动式、个性化、智能化和专业化气象信息服务和推动农业现代化和现代农业发展提供借鉴。     

基于改进Huffman编码的农机作业数据传输压缩方法

为解决通讯环境较差的农业机械作业状态数据的传输难题,该文提出了基于改进Huffman编码技术的数据压缩方法实现数据的压缩、传输、解析与解压。数据压缩与解压测试的结果表明,数据采集周期为5 s、数据长度为918.38 kb时,基于改进Huffman算法压缩的数据长度为412.56 kb,同样条件下对比传统Huffman算法压缩的数据长度498.56 kb小86 kb,压缩率从传统Huffman算法的45.71%提升至改进Huffman算法的55.08%;传统Huffman算法中数据传输出错率和数据传输丢包率为2.47%和4.18%,而在同样传输要求下的筛选压缩传输中数据传输出错率和数据传输丢包率降至2.06%和0.78%。该方法能满足农业机械作业状态数据压缩传输要求,在单个数据包数据较少、传输时间短的压缩传输方式下能够获得较低的传输出错率和丢包率,且该方法具有计算量少、压缩效率较高特点,适合在农业机械作业区域进行数据传输。     

中国土壤信息系统（SISChina）及其应用基础研究

土壤是人类赖以生存和发展的物质基础,是陆地生态系统的核心,为了在全球尺度、国家尺度和区域尺度上解决资源、环境和生态的有关问题,就必须要建立土壤信息系统。本文首先全面系统地介绍了国内外有关土壤信息系统的研究进展,阐述了中国土壤信息系统建设的数据源、土壤空间数据和属性数据、包含土壤空间与属性数据融合的中国1:100万土壤数据库及其应用基础,这对了解中国土壤信息系统的发展趋势,更好地利用土壤资源,为农业生产和生态环境建设服务具有重要的现实意义。     

基于聚类的农产品流通物联网感知数据时空可视化技术

农产品在流通过程中对运输环境的要求相对严格,借助物联网技术可以实时感知农产品流通过程中的环境数据以及车辆位置数据,通过对这些数据进行有效地可视化,能够实现对整个运输环节的环境监控和位置追踪。但是,流通过程中往往会产生大规模的环境感知数据和车辆位置数据。直接将这些数据进行可视化映射将面临如下挑战:感知点会显得很繁杂错乱,容易出现视觉混淆问题;关键位置点会被湮没在密集的点群之中,难以发现数据中蕴含的有价值的信息;大规模数据的渲染会占用大量的系统计算资源,导致浏览器卡顿等现象,影响用户的使用体验。针对这些难题,该文提出了一种基于聚类的农产品流通过程感知的时空数据可视化技术,该技术首先综合考虑地理空间分布、时间连续性、语义特性对采集到的大规模数据进行聚类分析,挖掘出流通过程的关键位置;然后基于这些关键位置绘制运输轨迹,以实现对流通过程感知数据的时空可视化;最后,将此技术应用到农业物联网地理空间分析与可视化系统中,该系统成功应用到浙江省多个农业基地,针对农业物流环节进行应用示范,应用表明该技术方便了对农产品流通过程进行直观地时空可视化分析。     

基于ZigBee网络的温室环境远程监控系统设计与应用

针对温室环境数据信息监控特点,本文进行了基于ZigBee协议的传感器节点技术的开发,并在此基础上组成现场监控无线传感器网络,通过网络汇聚节点与无线移动网络（GPRS/CDMA）和INTERNET的无缝连接,实现数据远程传输至指定数据库服务器。无线传感器网络组建采用星型拓扑结构,通过软件设置在需求时唤醒ZigBee网络节点,使监控设备具有组网灵活、拆移便捷等优点。通过在实际生产过程中应用表明,该系统工作性能稳定,在数据采集和传输等方面均达到了设计要求,尤其是有效简化了现场设备安装与拆移等过程,使之更适合各类农业现场数据监控的需要。     

WebGIS在农业环境物联网监测系统中的设计与实现

近年来物联网技术在农业环境监测领域得到了广泛的应用。物联网能够及时获取监测点上时间连续的数据,但在进行较大尺度的区域监测时,因空间变异性影响,基于节点的物联网监测技术面临着监测点分布设计、数据空间连续表达等诸多难题。针对农业环境监测对象的特点,提出了由点到面的区域模拟与评估方法,设计了一套将物联网基于"点"的监测数据与WebGIS基于"面"的空间数据融合分析的解决方案。在已建立的物联网监控中心系统平台基础上,优化集成WebGIS图形化空间分析技术,建立了物联网监测数据与WebGIS空间数据点面融合的农业环境监测系统。系统实现了数据位置地图显示、由点到面的区域模拟与评估、区域监测专题图管理3个功能。以河南省小麦灾情监测为案例对系统进行了应用分析,结果表明系统能有效地实现农业环境由点到面的区域动态监测,提高了作物长势与灾害的综合诊断能力,并能够为农业生产管理提供更为便捷的应用服务。     

基于正则化与时空约束改进K最近邻算法的农业物联网数据重构

针对农业复杂环境易发的物联网感知数据丢失异常问题,该文提出一种基于正则化惩罚的K最近邻数据重构方法(K nearest neighbor-regularization penalty,KNN-RP),采用岭回归方法对最近邻方法中的最小二乘因子进行正则化,并讨论了惩罚项的范数选取形式。通过对农业物联网感知数据的时空稳定性与相关性分析,确定了时间与空间约束矩阵的定义方式。采用温室数据样本对算法性能进行交叉验证,结果显示该文的KNN-RP性能在点丢失模型下优于KNN、反距离加权KNN算法以及DT算法,而在块丢失模型下优于KNN和反距离加权KNN算法,略低于DT算法,提高了农业物联网的感知数据质量。该研究可为基于物联网数据的农业生产决策提供参考。     

基于网格化信息的北京地区土壤墒情预报服务系统

依据农田土壤水分平衡理论,引入RS和GIS技术,以图像栅格信息方式分别考虑土壤、植被和大气空间区域分布的非均匀性,以中期天气预报要素、实测土壤墒情及当前MODIS卫星遥感资料为基础,研究开发了基于IDL语言的250m空间分辨率网格信息的北京市土壤墒情预报服务系统,并在北京地区进行了气象业务服务应用和效果评估。结果表明,RS和GIS技术能有效实现土壤墒情预报信息的网格化和预报参数值的非均匀化,基于IDL语言开发的土壤墒情预报系统技术流程清晰,功能齐全,业务化程度高,系统在北京农业干旱监测和预报服务中能得到有效发挥,对与北京农田类似的地区具有推广价值。     

非均匀网格环境下基于耕地质量与集中连片度的基本农田划定

基本农田的划定是保持耕地数量、提升耕地质量的有效途径。该文提出了在非均匀网格环境下,利用耕地集中连片度和耕地质量指数来划定和表达基本农田的方法。借助ArcEngine二次开发平台,构建非均匀网格和多尺度均匀网格,分析非均匀网格在耕地表达上的优势;从耕地集中连片度和耕地质量2方面对耕地空间布局进行综合评价;以山西省闻喜县为研究区开展实例验证,采用空间叠加的方法,划定和表达基本农田。结果表明:与均匀网格相比,非均匀网格在减少数据冗余的同时,实现了耕地信息的小误差表达;闻喜县基本农田的划定结果可满足“集中连片、质量好”的要求,基本农田的面积占耕地总面积的83.22%,划定比例符合国家规程;非均匀网格可以很好的表达基本农田的空间分布。该方法适用于基本农田的划定,为基本农田的精细化表达提供了新的思路。