基于GIS和KPCA的农业空间数据特征提取研究

农业生产决策是一个动态过程,必须依靠大量农业数据和强有力的数据分析技术作为支撑。特征提取技术能从大量数据中提取出反映源数据本质特点的特征,有利于农业数据的管理与分析。目前,地理信息系统已成为农业空间数据管理与分析的重要手段,科技工作者已从PCA和GIS相结合的角度进行了农业空间数据的特征提取研究,然而PCA所提取的特征不能够反映农业空间数据的非线性结构特征,所获取的特征不利于其后的评价与分析。因此,将非线性特征提取技术KPCA引入GIS中进行了农业空间数据特征提取,构建了农业空间数据特征提取模型。应用结果证明,通过该模型所提取的特征分布结果符合实际情况,为实现农业生产决策提供了更具保障的数据支持和科学依据。     

一种基于空间数据仓库的作物信息多维数据模型

空间数据仓库(Spatial Data Warehouse)是GIS技术和数据仓库技术相结合的产物,它大大扩展了GIS的应用功能。本文探讨了空间数据仓库的特征、体系结构、关键技术;并从分析作物数据本身固有的特性出发,建立了基于空间数据仓库的具有多层维度和度量属性的作物信息共享数据模型,解决作物信息共享问题。     

GIS技术在农业生态环境研究中的应用

GIS技术为强大的空间数据统计和分析功能,对农业生态环境宏观决策、土壤侵蚀和水土流失、生态敏感性和面源污染等方面的研究具有支撑作用。GIS分析数据的质量、来源、模型和集成是影响GIS对进行农业生态环境定量定性研究的主要问题。"3S"技术一体化、GIS网络、实用模型和专家智能系统的发展是GIS解决农业生态环境研究的中存在问题的途径。     

基于云计算的农业大数据共享服务平台研发

【目的】为了整合多源、异构、海量农业数据,基于云计算等技术设计并实现农业大数据开放共享平台,有利于农业数据资源的充分利用。【方法】文章依据科学合理的标准规范,以农业大数据资源编目元数据、大数据整合集成与建库、农业大数据共享服务为主线,利用Hadoop大数据技术,基于J2EE平台和构件化开发思路,构建农业大数据共享服务平台。【结果】该平台包括农业大数据集成管理、农业大数据共享服务管理和元数据管理,其中农业大数据集成管理实现了对各渠道所得农业数据进行整合集成、数据质量控制和更新管理,农业大数据共享服务子系统实现了对分散、多源、异构农业非空间数据的目录导航、查询检索与共享交换等服务,是用户查询访问和使用农业大数据的统一入口,元数据管理子系统实现了对多源大数据的统一描述、发布管理与权限控制。【结论】该平台在贵州省进行了开发应用,实现了贵州省农业数据资源的统一集成、统一管理、统一共享和统一服务,为贵州省农业云服务及其各类应用提供了数据基础。     

农业大数据综述

近年来,农业数据的类型和数量剧烈增长,给农业大数据的获取、集成、存储与处理带来了巨大挑战。云计算、大数据等重要技术为农业提供了解决方法。本文从大数据引出农业大数据的概念与发展现状,介绍了农业大数据的关键技术,包括采集、集成、存储与处理技术,详细分析了云计算技术、Map Reduce、分布式文件系统、分布式数据库,并对农业大数据面临的挑战与解决方案提出了思考。     

空间分析中的空间数据结构

空间分析是基于地理对象位置和形态特征的空间数据分析技术,它在众多领域中应用非常广泛。空间分析的效率由空间数据结构和主要空间操作所决定。阐述了空间数据及其特征,从散列访问方法到四叉树、k-d树、R树、R＋树、R＊树、S树和两阶段树等各种树型结构,综述了主要空间数据结构,并通过不同结构之间的比较,得到不同空间结构的优缺点。熟悉空间数据结构及其特点可以指导选择空间分析的方法。图6表1参22     

发展农业大数据的主要问题及主要任务

大数据的应用已经成为各领域的研究热点.大数据理念和技术在我国农业领域应用方面具有一定的特殊性.重点研究分析大数据应用在我国农业领域时可能遇到的主要问题,从应用过程分析,包括数据获取过程中的数据量化和数据共享问题,数据处理过程中的预处理和元数据产生问题,数据分析解释过程中的客观性问题.针对上述问题,提出了发展农业大数据的3大任务,包括农业数据整合、农业大数据平台构建和多元研究团队培养.     

基于GIS 的区域农业规划空间 数据库构建与应用

区域农业规划对地方现代农业发展起着重要的战略指导作用,但目前大多区域农业规划还停留在二维空间规划及效果图展示阶段,而对规划的二三维数据一体化、三维空间分析、三维动态效果、三维空间查询等还缺少系统研究。多源空间数据和属性数据的统一处理、存储、查询、管理和分析是区域农业规划实现规划科学性、可操作性的基础。基于Super Map平台,详细介绍了区域农业规划数据获取与入库、分类编码、空间数据库和属性数据库建设过程,并对空间数据库的应用进行探讨,为区域农业规划多源海量数据管理和二三维一体化研究提供技术支撑。     

基于GML的多源异构空间数据集成框架研究

基于GML的多源异构空间数据集成将GML技术与空间数据集成技术相结合,能解决网络环境下地理信息资源相互不兼容的瓶颈问题,有效的实现数据的互操作.本文在分析GML数据格式特征的基础上,基于J2EE网络环境提出一个基于GML的多源异构空间数据应用集成框架.重点介绍了E00格式的空间数据规格定义以及向GML格式转换处理过程,并以福建省主要公路数据集为样本数据验证了集成结果.结果表明,采用GML作为多源异构数据集成的描述格式,可在数据层上有效地实现空间数据的集成和互操作.     

基于GIS的农业生产基地空间数据库的设计与实现 ——以广西大容山农业基地为例

将空间数据库技术应用于农业生产与管理,是对农业数据空间化管理和可视化表达的一种尝试。文章以广西大容山农业生产基地为研究对象,将空间数据库技术应用于农业数据管理,探讨了基于ARCSDE的农业数据库的设计与建立,从数据结构的角度出发,分析不同类型数据分层存储与管理模式。农业空间数据库的建立实现了农业空间数据和农业生产数据的融合,提高了农业生产管理的效率,同时实现了生产资料的统一调度和人力成本的节约高效利用,对农业生产管理具有积极的促进意义。     

基于“互联网+”的农业大数据平台构建

"互联网+"可有效提高农业各个环节的运行效率。介绍了农业大数据发展现状,总结分析现阶段农业大数据发展过程中存在数据孤岛、数据系统扩容能力弱、数据服务类型单一等问题,并针对这些问题,结合互联网、移动互联网、物联网等信息化手段,从设计原则、思路、框架及功能模块对农业大数据平台进行设计,根据多源接入、标准处理、分级使用、开放应用的原则,构建了历史数据提取、异源数据共享、数据直采的数据采集功能,数据标准化汇集、多源数据验证细化了数据采集、数据处理、数据应用功能应用,建立创新数据应用模式,为全面提升现代农业效率助力。     

水文信息共享空间数据仓库模型研究

为解决水文信息共享问题,本文从分析水文数据本身固有的特性出发,建立了基于空间数据仓库的具有多层维度和度量属性的水文信息共享数据模型,结合面向对象的思想,提出水文信息单元,并探讨了以之建立水文信息数据仓库的方案。     

大数据时代农业信息服务的技术创新

农业数据属于典型的大数据,将大数据技术应用于农业信息服务领域,不仅可为农业信息服务技术带来革命性进展,还可促进农业产业的整体进步。概括了农业信息服务中存在的与大数据相关的问题,认为农业大数据需要农业信息服务实现技术创新,主要包括：农业大数据智能处理技术、农业大数据决策本体技术、农业信息化云服务人机交互技术,并分别就这三个方面提出了技术方案设想和重点研发任务。农业信息服务领域大数据的发展和应用前景广阔,这必将加快农业信息化的进程、促进产学研等的有效结合,有望很快在技术和应用上实现突破。建议成立国家级农业大数据共享联盟,开展基于大数据的农业信息服务示范,公共资金应大力支持相关基础研究。     

农业大数据与农产品监测预警

随着海量信息的爆发,农业跨步迈入大数据时代。在大数据的推动下,农业监测预警工作的思维方式和工作范式发生了根本性的变化,农产品监测预警的分析对象和研究内容更加细化、数据获取技术更加便捷、信息处理技术更加智能、信息表达和服务技术更加精准。伴随大数据技术在农产品监测预警领域的广泛应用,构建农业基准数据、开展农产品信息实时化采集技术研究、构建复杂智能模型分析系统、建立可视化的预警服务平台等将成为未来农产品监测预警发展的重要趋势。在大数据时代,农产品监测预警工作应该形成大思维,开展大合作,迎接大挑战。     

农业大数据技术与资源研究和应用进展

随着物联网、云计算、移动互联网的发展,数据规模呈现了惊人的增长趋势.农业信息化是现代农业建设的重要内容,农业产业的发展随信息技术的应用日渐深入.本文综述了大数据的概念及特征、国内国外的大数据发展历程,着重阐述了农业大数据的内涵、国内外农业大数据发展现状及农业大数据的技术、农业大数据资源和农业大数据各个应用领域.     

大数据推动农业现代化应用研究

中国农业发展面临资源环境约束日益趋紧,农产品国内外市场“双重挤压”,农业稳产、农民增收困难等严峻挑战,亟需转型升级、优化结构和提质增效。大数据作为一种与材料和能源一样的新型战略资源,在生产要素耦合、农业系统协同等方面发挥着重要作用,正成为驱动农业现代化发展的重要力量。目前,大数据技术在农业信息获取、分析处理和综合服务等方面取得了多方面的研究进展,并在精准生产决策、食品安全保障、消费需求挖掘和市场贸易引导等方面开始应用。面对当前及未来一段时期内农业转型升级的艰巨性和漫长性,应该建立大数据技术创新与组织创新的双重驱动机制。技术上,重点加强数据科学与农业科学交叉融合,夯实现代农业基准数据基础,快速突破适农智能模型分析处理技术以及推动数据服务持续创新;组织上,树立数据意识,加强数据立法,完善数据顶层治理结构,尤其要处理好数据安全与数据开放共享等关系。     

大数据在精准农业上的应用

精准农业是农业现代化的必由之路,现代急剧膨胀的农业数据和大数据技术的发展为精准农业的发展提供了一种新的方法,成为引领精准农业发展的一支重要力量。首先介绍了大数据的定义及获取方式,同时针对当前农业领域存在的一些问题,引入了精准农业的概念,并介绍了其来源与发展条件,将农业产业链与大数据应用结合起来,解析大数据实现精准农业的过程,并剖析了中国农业大数据应用方面所存在的问题。     

广东省县域农用地经济密度空间差异分析

为了促进农用地有效保护与合理利用、运用GIS 技术和空间自相关分析方法、对1996要2011 年广东省 县域农用地经济密度的空间差异进行了分析。结果表明;广东省农用地经济密度持续提高、绝对差异不断增大、相对 差异呈波动缩小趋势;广东省县域间农用地经济密度具有明显的正相关性、总体空间差异趋向缩小、空间分布越来 越集中、较高密度区集中在珠江三角洲平原区、粤西沿海区和粤东沿海区、较低密度区则集中在粤北山区;广东省县 域农用地经济密度的局部集聚格局显著、局部空间差异呈扩大态势。因此、应根据不同区域农用地经济密度差异、社 会经济发展特征、制定区域差别化的农用地管理政策。     

农业空间数据挖掘及其系统开发研究

从海量农业空间数据中提取有价值的信息,对于农业空间信息管理水平的提升非常重要.本文在空间数据挖掘理论和应用研究的基础上,首先介绍了农业空间数据挖掘(Agricultural Spatial Data Mining,简称ASDM)的基础理论、方法和一般处理过程,给出了ASDM系统开发的框架结构,并对基于GIS的ASDM系统开发进行了实例阐述,以期为农业空间数据挖掘的发展提供理论指导.     

农业大数据共享现状分析与对策研究

农业大数据开放共享对于推进农业部门间的互连互通、协作协同和科学决策具有重要意义。梳理了当前我国农业大数据开放共享的现状,基础环境不断优化,一批信息共享和发布平台已经建立,但受体制约束、标准技术缺乏和法律法规滞后等影响,农业大数据的开放共享还存在总量偏低、可读性差、数据更新比例低等问题。鉴于此,在顶层设计、技术条件、内容标准、共享机制和法律规范等方面提出促进农业大数据共享的相关措施,以期加快农业数据的开放共享和资源整合,提升现代农业治理能力。