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1.
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. 相似文献
2.
《青海畜牧兽医杂志》2021,(1):40-40
《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。 相似文献
3.
为了探究贵州喀斯特区域不同土壤利用方式对土壤质量的影响,我们对该地区的林地、人工草地、天然草地、农田、弃耕地5种土地利用方式下的土壤理化性质进行研究。基于最小数据集对该区域的土壤质量进行评价,构建的最小数据集包括:土壤pH值、容重、全盐、阳离子交换量、全氮、有效铜、有效铁等指标。结果表明:全量数据集和最小数据集获得的土壤质量均表现为林地 > 人工草地 > 天然草地 > 农田 > 弃耕地;人工草地、天然草地、农田、林地的土壤质量等级为二级,位于土壤质量分级中的"较高"水平,弃耕地土壤质量为三级,位于"中等"水平。以上结果表明,人为对自然生态系统的开垦降低了土壤的质量。 相似文献
4.
基于GlobeLand 30的哈密市2000-2020年土地利用格局变化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[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。 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
《农业工程技术:农产品加工》2021,(6):20-21
党的十九届五中全会明确提出,优先发展农业农村,全面推进乡村振兴。在经济社会加速数字化转型的背景下,数字乡村建设既是乡村振兴的战略方向,也是建设数字中国的重要内容。推动脱贫攻坚迈向乡村振兴的进程中,"数智"如何充分释放赋能效应?人民网·人民数据研究院邀请清华同衡规划设计研究院城市发展策划研究所所长彭剑波做客"启航·数智新经济"论坛. 相似文献
7.
随着素质教育的不断推进,我国将高校精英教育转为大众教育,所有青年学生都有接受教育的机会。精准识别农村贫困生,以达到精准扶贫,是社会重点关心话题。随着互联网的不断普及,大数据分析系统越来越完善,可以利用大数据系统识别农村贫困生,从而达到精准扶贫目的。以衡水高校为例,在衡水高校利用大数据分析系统展开农村贫困生识别,可以进行精准扶贫,也能使助学金资助体系得到有效完善和更新。介绍了利用大数据信息系统识别衡水高效农村贫困生的意义,讲述高校贫困生资助现状;阐述大数据分析的衡水高校农村贫困生识别对策,为贫困生资助工作提供参考意见,促进衡水高校贫困资助工作发展。 相似文献
8.
9.
当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法(RANSAC)结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。 相似文献
10.