基于CNKI数据的农业物联网热点研究与分析

农业物联网技术在现代农业的发展历程中占有重要地位.通过关键词"农业物联网"在中国知网(CNKI)进行相关文献的采集和筛选,利用CiteSpace软件对所采集数据进行可视化分析,对国内农业物联网的研究热点进行分析与总结.结果表明:目前农业物联网的研究已进入快速发展阶段,但仍然有较大的研究空间可探索,需要诸多专家学者与科研单位进行合作和探究.随着国家对农业的重视以及乡村振兴战略的实施,农业物联网技术将会在农业生产中发挥巨大的作用.     

2021年《青海畜牧兽医杂志》稿约启事

《青海畜牧兽医杂志》(双月刊)是由青海大学畜牧兽医科学院、青海省畜牧兽医学会合办的学术刊物,主要报道青海省和青藏高原地区畜牧、兽医、草原等方面的科研成果。欢迎从事科研、教学、生产管理人员及基层技术人员向本刊投稿。1.来稿力求文字精炼、论点明确、数据准确。试验研究文稿请附中、英文摘要(写出关键词),字数限300字以内。     

基于GlobeLand 30的哈密市2000-2020年土地利用格局变化研究

[目的]研究新疆维吾尔自治区哈密市近20 a的土地利用变化,为该地区土地利用规划及生态环境保护提供有力支撑。[方法]基于2000,2010,2020年的GlobeLand 30数据集,通过利用转移矩阵、坡度分布指数、标准差椭圆以及土地利用重心迁移,分析哈密市2000-2020年土地利用的时空变化特征。[结果]①哈密市2000-2020年土地利用变化比较明显。2020年各土地利用类型面积比例为:未利用地>草地>耕地>林地>建设用地>水域。哈密市虽然面积大但能利用的绿洲面积较小。2020年草地面积为10226.39 km²,水域面积为295.17 km²。2000-2020年土地利用类型变化量中,草地的减少量最大,流失面积为671.48 km²,主要转换成未利用地、林地和少量耕地;建设用地增量最大,面积高达405.60 km²。2000-2020年其他土地利用类型中林地和耕地面积呈增长趋势;未利用地和水域呈减少趋势,其中水域面积的减少量很小,基本保持稳定。②2000-2020年草地在5个坡度梯度上分布比较均匀;而耕地和建设用地基本分布在Ⅰ级和Ⅱ级坡度梯度,耕地在Ⅰ级坡度梯度上显优势分布;林地在Ⅰ级坡度梯度上面积最大;未利用地分布面积随着坡度梯度的增加而减少。③2010-2020年土地利用变化与2000-2010时段的变化相比方向性较明显,范围更广,重心向西北方向迁移。[结论]2000-2020年哈密市的土地利用变化有着明显的时空特征,坡度对各地类分布的影响较为明显。     

浅谈BIM技术在居住小区景观工程中的应用

BIM技术的应用是现在和未来工程类行业精细化建设的发展趋势,但在景观工程中的应用并不广泛,从理论和施工相结合的角度,谈谈BIM技术的功能及在景观工程中的应用。     

基于C#编程的按位置及属性值自动合并图斑方法探究

基于C#编程编程语言,在ArcGISEngine的框架下,实现了对空间位置相邻的图斑,根据指定字段属性值是否相同决定是否执行合并操作,然后以插件的形式嵌入到ArcMap软件中,达到提高项目工作效率、节省人力物力的目的。此方法可用于林权不动产登记工作中的宗地合并、森林资源管理一张图的细斑合并等林业数据处理工作中。     

基于大数据的农业信息化资源管理方法和对策

"大数据"是继物联网、云计算之后信息技术产业的一次重要技术变革。随着物联网技术的发展,各种传感器设备,农用机械设备的出现,农业数据的来源更加新颖,广泛、类型更加多样。本文结合农业特点,重点分析了农业信息化资源管理的发展现状和农业信息化管理特点,总结了目前农业信息化资源管理方法中存在的问题,并提出了基于大数据的农业信息化资源管理方法和对策,为农业信息化资源管理提供了新的途径。     

如何补齐小农户发展所面临的短板?——访中华全国供销合作总社科技推广中心高级经济师 李宝东

国家统计局公布的数据显示,2020年我国粮食产量为13390亿斤,再创历史新高,连续六年产量在1.3万亿斤以上,实现了粮食生产"十七连丰"。然而,农业靠天吃饭的局面还没有得到根本性改变,"大国小农"的基本国情也将长期存在。去年,新冠肺炎疫情的发生进一步揭露了小农户在粮食生产、流通、供应以及储存等方面所面临的问题。未来,应该如何巩固基础、补齐短板,彻底解决小农户在产销过程中面临的问题?对此,《中国农资》记者专访了中华全国供销合作总社科技推广中心高级经济师李宝东。     

蔬菜精准管理与安全监控大数据平台总体框架设计

以搭建蔬菜精准管理与安全监控大数据平台为目标,详细分析了蔬菜产业生产环节、加工环节、流通环节和消费环节数据采集需求,提出平台架构由表现层、服务层和持久层组成,设计了基于智能化数据接口和第三方监管的蔬菜精准管理与安全监控的多终端大数据平台总体框架,为监控广西蔬菜产业全流程信息、促进大数据落地应用和推动蔬菜产业健康发展提供了技术支撑.     

基于BERT+BiLSTM+CRF深度学习模型和多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination,MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary,DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection,SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection,SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力.结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73％、88.64％、90.16％,具有较好的效果.研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果.     

如何实现特色农产品全产业链大数据建设

构建全产业链能够有效整合特色农产品产业体系中的生产、销售、物流等各项环节,大数据的建设则有助于加强对农产品产业数据管理和使用力度,并为构建高质量、现代化的特色农产品产业体系奠定基础。