蔬菜种植元数据模型信息描述研究(英文)

[目的]对蔬菜种植元数据模型信息描述进行研究。[方法]针对蔬菜种植过程中品种资源、农田环境、病虫害防治和田间管理等数据在采集、管理和分析时出现的数据标准不一致、数据格式多样、数据共享效率低等问题,在分析蔬菜种植各环节需涉及的数据基础上,以XML/XML Schema为技术手段,提出蔬菜种植元数据描述方案,构建蔬菜种植元数据模型。[结果]建立了蔬菜种植元数据模型,利用XML Schema技术实现了对蔬菜种植元数据模型的信息描述。整个元数据模型拥有7个一级数据分类,包含800多个信息描述点,能够完整记录与蔬菜种植相关的品种资源、种植环境、田间管理和病虫害防治等信息。[结论]为蔬菜GAP管理、设施蔬菜、食品安全追溯等行业应用提供数据采集、管理和共享的标准规范。     

蔬菜种植元数据模型信息描述研究

[目的]对蔬菜种植元数据模型信息描述进行研究。[方法]针对蔬菜种植过程中品种资源、农田环境、病虫害防治和田间管理等数据在采集、管理和分析时出现的数据标准不一致、数据格式多样、数据共享效率低等问题,在分析蔬菜种植各环节需涉及的数据基础上,以XML/XML Schema为技术手段,提出蔬菜种植元数据描述方案,构建蔬菜种植元数据模型。[结果]建立了蔬菜种植元数据模型,利用XML Schema技术实现了对蔬菜种植元数据模型的信息描述。整个元数据模型拥有7个一级数据分类,包含800多个信息描述点,能够完整记录与蔬菜种植相关的品种资源、种植环境、田间管理和病虫害防治等信息。[结论]为蔬菜GAP管理、设施蔬菜、食品安全追溯等行业应用提供数据采集、管理和共享的标准规范。     

蔬菜病虫害综合防治技术

该文分析了当前蔬菜病虫害的发展态势、发生特点,概述了蔬菜病虫害的综合防治技术,并介绍了一些常见蔬菜病虫害的综合防治技术,为蔬菜生产者提供参考。     

吉林省蔬菜病虫害发生趋势与无害化综合治理对策

简述了吉林省蔬菜病虫害的发生与演变 ,提出了蔬菜病虫害无害化治理与蔬菜质量、病虫害无害化治理与蔬菜市场的关系 ,对蔬菜病虫害无害化治理技术路线和治理模式进行了探讨。     

设施蔬菜病虫害绿色防控技术

正设施蔬菜种植技术是一项重要的现代化农业生产技术,设施蔬菜种植技术能够为蔬菜营造一个良好的生长环境,更好地满足蔬菜生长发育需求,保证蔬菜一年四季均可上市销售,满足消费者对高品质蔬菜的需求。设施蔬菜病虫害绿色防控技术指从绿色生态安全角度出发,综合运用物理防治、生物防治及农业防治等技术对设施蔬菜病虫害进行针对性预防和控制,降低多种病虫害对蔬菜生长造成的不良影响。本文分析了设施蔬菜病虫害绿色防控技术,以期有效防治蔬菜病虫害。     

农业信息化在蔬菜病虫害防治技术上的应用与作用

当前社会,信息技术的高速发展,知识信息日益更新,农业的技术思想、观念也因此产生了较多的改变。而在农业信息化过程中,信息技术已渗透到所有支撑农业发展的技术装备和设施中,对于蔬菜的生产特别是蔬菜病虫害防治技术上的应用范围逐步扩大,农业信息化已成为农业现代化发展的必然趋势。农业智能化、自动化是农业信息技术的重要研究内容,本文从农业信息化的基本内容入手,蔬菜病虫害防治的基本要求为骨干,阐述了农业信息化延伸而出的蔬菜病虫害防治系统的建立结构,并尝试完善科学研究所需要的基本素材和发布、传播方式,加强蔬菜病虫害的防治能力。     

大棚蔬菜种植技术及病虫害防治

大棚蔬菜种植技术包括种子质量控制、土壤消毒处理、施肥、灌溉、温湿度控制等技术,大棚蔬菜种植技术应用时虽然可以灵活的调控蔬菜种植生长环境,但是其病虫害的危害性也随之增加,致使大棚蔬菜种植户遭受巨大的经济损失,因而科学应用大棚蔬菜种植技术的同时,也需要强化其病虫害的防治技术,对病虫害进行预防和控制。本文对大棚蔬菜种植技术及病虫害防治的相关内容进行了探究。     

项城市蔬菜病虫害——绿色防控技术示范与推广

项城市有耕地100万亩左右,蔬菜种植面积为5万亩左右,蔬菜病虫害种类多、危害重,防治次数多、用药量大。近几年,随着食品安全的要求,蔬菜病虫害绿色防控技术亟待研究与推广,项城市植保站于2015-2017年进行了为期三年的蔬菜病虫害绿色防控示范与推广,总结出了一套科学可行的蔬菜病虫害绿色防控技术,经济、生态、社会效益显著,为今后蔬菜病虫害绿色防控提供了有力的科学依据。     

基于Web的果蔬病虫害诊治专家系统设计与开发

基于Web的果蔬病虫害诊治专家系统是针对农业生产的需要和用户的需求,以南方主要果树和蔬菜的常见病虫害的诊断识别与防治的智能决策为核心,以沟通、共享为宗旨,以实现果蔬病虫害的诊断、查询及指导防治为目的,将南方主要果树和蔬菜的常见病虫害的知识与防治技术高度集成。通过该系统,用户可以浏览、查询果树和蔬菜病虫害信息、对病虫害进行诊断识别及指导防治。系统的实施对于推广植保知识、指导农户科学防治果蔬病虫害有一定的现实意义。     

蔬菜病虫害物理及生物防治技术

从设施防护、诱杀技术和防虫网隔离3个方面介绍了蔬菜病虫害物理防治技术,并从利用天敌、利用生物制剂、蔬菜制剂等方面介绍了蔬菜病虫害生物防治技术。     

基于WebGIS的烟草病虫害监测预警防治技术体系的设计与构建

结合预报模型对烟草病虫害发生情况进行空间分析,得到区域的病虫害危害等级,发布区域病虫害等级分布,实时提供给用户直观、有效、准确的烟草病虫害监测预警信息;构建基于WebGIS的烟草病虫害监测预警信息系统,提出系统设计的思想、功能、特点及实现的方法。     

基于性能改善深度信念网络的棉花病虫害预测方法

针对与棉花病虫害发生相关的环境信息数据具有大容量、多样性的特点,提出一种基于环境信息和改进深度信念网络(MDBN)相结合的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机(RBM)网络和1个BP网络组成。利用MDBN提取与病虫害发生相关的特征变量,并利用BP神经网络进行病虫害预测。该方法的特点是将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练阶段,并从训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等多个方面对MDBN的性能进行优化和改善,从而能够利用MDBN充分挖掘数据集中病虫害预测的特征向量,提高网络的预测精度。对实际棉花病虫害的预测结果表明,MDBN比传统预测模型具有更高的预测精度,是一种有效的农作物病虫害预测方法。     

茶树病虫害识别防治信息教学系统开发

系统应用VB6.0开发茶树病虫害识别防治信息教学系统,具有系统界面友好、使用方便的特征。系统共收入77种茶树病虫害的文字描述及图片信息,其中病害24种,叶部病害11种,枝部病害8种,根部病害5种;虫害53种,食叶性害虫24种,刺吸式害虫18种,钻蛀性害虫7种,地下害虫4种。该系统通过安装向导创建安装程序后即可使用,适合各级农业服务中心、基层农技培训学校和广大茶农及科研人员信息查询。     

Web Services体系结构研究及应用*

 系统介绍了Web Services的概念,论述了Web Services的体系结构,XML,UDDI,WSDL和SOAP标准在Web Services中的作用,并以基于Web Services的病虫害专家系统应用为实例,探讨了专家系统的典型结构,基于Web Services详细的研究了专家系统的知识获取机制和推理机制,并给出了基于Web Services的病虫害专家系统的实现。     

江州区水稻病虫发生消长及种群演替与农田生态环境变化关系分析

根据近50年来的病虫历史资料及相关资料分析发现,随着耕作制度、品种布局和栽培水平等农业条件的不断变化,主要病虫种群消长发生了明显的演变,金龟甲、飞蝗、粘虫、稻苞虫、稻白叶枯病等由常发性、关键性病虫变为次要病虫,稻瘟病、三化螟、稻瘿蚊等由潜发性、间歇性病虫变为常发性病虫,稻卷叶虫、稻飞虱、稻叶水蝇、稻细条病等则由一般性、局部性病虫变为全面性、关键性病虫。病虫发生消长及种群演替与农田生态环境变化关系的分析表明两者关系非常密切。     

基于Access的烟草病虫害信息管理系统

为实现烟农对烟草病虫害信息的管理,在Windows环境下,使用Access开发了烟草病虫害信息管理系统.该系统具有烟草病虫害信息的输入、删除、修改、查询等功能,系统不仅界面友好、易学易用,且系统稳定,具有功能全面等优点.     

基于云端的农业病虫草害大数据图文数据库的设计与实现

针对病虫草害大数据的存储分散和展示无系统化的问题,提出采用Spark核心技术搭建大规模集群,将HDFS(Hadoop distributed file system)分布式文件存储系统、Mongo DB数据库和My SQL数据库相结合,集病虫草害信息管理、信息查询、用户管理和数据库维护等功能于一体,实时更新、展示、存储和管理海量多源异构病虫草害数据,构建基于云端的农业病虫草害大数据图文数据库信息服务平台,在提高农业病虫草害的数字化管理、信息共享等方面具有极其重要的意义。     

基于知识图谱的水稻病虫害智能诊断系统

目的 利用知识图谱对水稻病虫害领域复杂的异构数据信息进行结构化存储,建立病虫害间语义关系,为水稻病虫害关联检索及智能诊断提供理论依据。方法 首先提出一种面向水稻病虫害的知识图谱构建方法和基于图的水稻病虫害检索算法,通过引入节气实体实现水稻病虫害的预警。其次提出基于确定性因子(Certainty factor,CF)模型和知识图谱相结合的知识推理方法,利用CF与水稻病株症状的结合实现水稻病虫害的诊断。结果 利用命名实体识别模型,得出病、虫害名称及危害症状实体的准确率分别为0.92、0.90及0.87,进一步构建包括1 972个实体及5 226个实体关系的垂直领域知识图谱。通过自主开发的智能诊断系统进行案例分析,试验表明,诊断算法正确率达到86.25%。结论 该系统有效地解决了水稻病虫害领域数据检索、预警与诊断中知识的复杂性及不确定性的问题,有较强的实用价值和推广前景。     

忻州市农作物病虫害发生趋势电视预报的实践与思考

利用电视网络媒体,进行农作物病虫害的预测预报,是应用现代信息技术开展病虫测报预警的一种好形式。通过建立病虫数据库、图像库,结合综合防治操作技术的影像资料和实时观察数据,编辑和制作病虫电视预报片,用电视网络媒体发布病虫情报。     

茶树病虫害识别防治信息查询系统的开发

本文应用VB6.0开发茶树病虫害识别防治信息查询系统,该查询系统界面友好、使用方便、共收入茶树病虫害77种.其中病害24种,叶部病害11种,枝部病害8种,根部病害5种;虫害53种,食叶性害虫24种,刺吸式害虫18种,钻蛀性害虫7种,地下害虫4种.该系统通过安装向导创建安装程序后即可使用,适合基层农技推广人员、茶农及科研人员作信息查询使用.