鱼病诊断短信平台设计与实现

由于农村很多地区不具备互联网服务条件,基于Web的鱼病诊断专家系统使用受到了一定的限制。针对移动电话普及范围广、手机短信使用方便的特点,围绕短信平台技术,对鱼病诊断短信平台诊断流程和系统编码进行设计,并用Java语言对鱼病诊断短信平台进行开发,实现了养鱼户通过短信方式实时进行鱼病诊断的功能。试验结果表明,鱼病诊断短信平台平均反应时间为20 s,天津地区淡水鱼常见鱼病诊断正确率为93.57%。从技术手段上进一步推进了鱼病智能诊断的应用,对扩大鱼病诊断知识的应用范围起到了积极的作用。     

基于光谱分析的棉花异性纤维最佳波段选择方法

图像采集是基于计算机视觉的棉花异性纤维检测计量系统中的基础环节。为构建有效的图像采集系统以便检测皮棉中的异性纤维并识别其种类,在对棉纤维和异性纤维进行光谱分析的基础上,根据二者的漫反射光谱差异,提出了基于反射差极值分布的最佳检测波段选择方法和基于光谱可区分度的最佳可区分波段选择方法。光谱分析结果表明,紫外波段是带荧光异性纤维的最佳检测波段,可见光波段是带颜色异性纤维的最佳检测波段,而红外波段是塑料薄膜、毛发、羽毛等的最佳检测波段,并初步认定780～1 800 nm的近红外波段为异性纤维间的最佳可区分波段。     

毒可斯防治苹果树腐烂病试验初报

开展了15％毒可斯液剂防治苹果树腐烂病试验，结果表明：治疗以15％毒可斯液剂50倍液于刮除病斑后涂药效果好。预防以15％毒可斯液剂300倍液喷涂主干、主枝及树冠效果较好。     

葡萄早衰的原因及防治对策

针对葡萄生产中出现的早衰现象，分析了其早衰原因，提出通过修剪、病虫害防治、加强栽培管理等措施进行防治。     

我国西部地区农业与农村信息化的建设策略

本文从西部地区农业与农村信息化的现状、建设原则、体系结构以及技术支撑结构等方面论述了我国西部地区农业与农村信息化的建设策略，并为保障信息化工作顺利开展提出了相应的对策和措施。     

基于双层因果网络的鱼病诊断模型及其应用

通过分析鱼病传播的因果关系,构建了“症状—疾病—病因”的鱼病诊断模型,并转化为“症状—疾病”和“疾病—病因”的集合问题,采用模糊数学和覆盖集理论以及现代优化算法求解.通过实例证明,该模型可以得到有效的疾病范围、疾病发生可能性和相应的病因分析,诊断结论可以指导用户有针对性地进行鱼病防治.     

基于比较优势的天津设施种植业发展思路探讨

分析了天津设施种植业的发展现状、问题与优势,提出了基于比较优势的天津设施种植业发展思路,包括坚持高起点,大力发展高端设施;有效利用地热资源,助推智能温室的发展;充分利用地理气候条件,重点发展优势和特色产品;加强设施种植政策研究和技术研发,做好人员培训与适用技术推广工作。     

皮棉中地膜的高光谱图像分割方法

混入棉花中的地膜大部分是透明的或者颜色与棉花相近,使用传统的视觉检测方法很难对其进行检测。针对此问题,采集了地膜的高光谱图像,结合光谱分析与图像处理技术,提出一种地膜的高光谱图像分割方法。首先提取地膜的平均光谱数据,经过去除噪声波段、多项式卷积平滑(Savitzky-Golay,SG)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)变换等操作后,使用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析方法优选出4个最优波段,分别为560.3、673.9、716.9和798.8 nm;然后提取出4个波段对应的图像,分别进行两次图像融合,并对融合后的图像进行阈值分割、中值滤波操作;最后对处理后的图像再次进行图像融合,并移除小目标得到最终结果。为验证该方法,采用面积交迭度(area overlap measure,AOM)、误分率(misclassified error,ME)和识别率(recognition accuracy)对分割结果进行客观评价分析,结果表明该方法能较好地完成对地膜图像的分割,可为后续的地膜特征提取和自动识别打下良好的基础。     

农业资源高效利用模式优化与技术体系集成辅助专家系统的初步设计

基于对不同类型区农业资源高效利用模式优化与技术体系集成及专家系统的内涵和特点的认识,针对我国农业资源高效利用与规划管理的实质,探讨了农业资源高效利用模式优化与技术体系集成辅助专家系统（ＡＲＡＥＳ）的设计。在剖析了ＡＲＡＥＳ的总体目标和具体任务的基础上,从人员组成、硬件／软件系统、数据库、知识库、方法库、模型库等方面,阐述了系统的组成;从系统基本功能和应用功能方面,论述了ＡＲＡＥＳ的系统功能设计。从目前系统设计中存在的问题与困难等方面,分析了ＡＲＡＥＳ系统实现的可行性、艰巨性及其途径。     

水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势分析

水产养殖对象特殊、环境复杂、影响因素众多,精准地监测、检测和优化控制极其困难。大数据技术结合数学模型,把水产养殖产生的大量数据加以处理和分析,并将有用的结果以直观的形式呈现给生产者与决策者,是解决上述难题的根本途径。本文主要对水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势进行了深入剖析,提出了水产养殖业大数据技术的总体架构;分析了水产养殖大数据的来源和获取手段,重点总结了几种水产养殖大数据分析技术的研究进展和现有水产养殖大数据平台及其提供的应用服务;最后针对水产养殖与大数据技术结合过程所面临的困难与挑战,从实现全面感知、全产业链数据智能分析与自动决策、水产养殖大数据标准体系建设等方面提出水产养殖大数据技术的发展方向。数据是根本,分析是核心,利用大数据技术提高水产养殖综合生产力和效益是最终目的,应深度挖掘现实需求,整合水产养殖全产业链数据,加强基础理论和核心关键技术研究,从而推进大数据技术与水产养殖产业的深度融合,支撑我国水产养殖业彻底转型升级。