玉米精准作业智能空间决策支持系统的研究与应用

为解决玉米精准施肥、土壤肥力评价、地力等级分类和产量预测等问题,将具有空间信息处理功能的地理信息系统、具有空间信息分析功能的空间数据挖掘技术、人工智能领域中的专家系统技术与传统的信息管理系统、决策支持系统有效集成,并将GIS中的统计分析方法与数据可视化结合起来,研制了玉米精准作业智能空间决策支持系统。该系统极大提高了农业管理部门进行农业生产决策的能力。     

玉米精准施肥专家系统在玉米生产中的应用

本文利用农业生产知识、计算机和网络技术,研制开发了行之有效的玉米精准施肥专家系统,将数据库、人工智能、管理信息系统、决策支持系统、网络技术以及信息集成技术应用到玉米生产领域,给传统的玉米栽培注入了新的生机和活力,降低肥料投入,减少环境污染,提高玉米产品质量和产量,示范区玉米产量平均增产11.31%,增加收入23 380.0万元.     

玉米产量预报智能决策支持系统的研究

本文将移动Agent技术应用到粮食作物智能决策支持系统的开发中,为构建农业信息分布式应用提供一种具有广阔应用前景、高效实用的解决方案.玉米产量预报智能决策支持系统可以通过网络向多个用户提供决策、咨询服务,满足网络形式的农业技术服务要求,从全局上、宏观上对玉米给出大范围的、有规律性的、多方面的科学信息,便于各级领导部门、农业技术人员、农民把握全局进行决策.     

探讨信息技术在玉米生产中的应用

研究以玉米生产信息化为对象,针对目前我国玉米生产过程中存在的问题,充分利用现代信息技术手段对玉米生产过程进行研究。在吉林省的玉米种植区,将计算机技术与3S技术、专家系统、数据挖掘、模式识别等技术相结合,融合农业和专家知识,研究用以土壤、作物空间变异规律,建立玉米精准施肥和病虫草害防治模型,研制出具有特色的专家系统,指导玉米的生产。     

玉米栽培技术专家系统的研究

为了加快提高玉米栽培技术的水平,利用农业生产知识、计算机和人工智能技术,研制开发了玉米栽培技术专家系统,将数据库、人工智能、管理信息系统、决策支持系统、计算机技术以及信息集成技术应用到玉米生产领域。使用系统有利于玉米栽培技术的系统化、规范化管理,能够指导玉米生产,提高玉米生产的效率。     

基于WebGIS的玉米精准施肥系统的研究与设计

WebGIS应用于农业领域技术上已经较为成熟,可将其应用于玉米精准施肥的实例却较少。本文通过分析实际的应用需求,选择Java和ArcGIS Server9.3结合JSF框架及AJAX技术,设计并实现了玉米精准施肥系统。详细介绍了系统的体系结构,研究内容与主要功能,列出了施肥分析的部分关键代码,并以吉林省长春市为例给出了该系统的实际应用。     

变量施肥智能空间决策支持系统VRF-ISDSS--地理信息系统Arc View GIS在精细农业中的，应用

介绍一个具有数据库、知识库、方法库与模型库,用于精细农业中变量施肥的决策支持系统VRF-ISDSS。系统包括农业区的基础地理信息、作物生产知识、作物生长养分需求的教学模型和分析方法。系统利用知识库的知识对决策方案进行调节和优化,实现了智能决策。系统是在Arc View GISA地理信息系统平台上进行二次开发而成的,能够处理与分析作物生长环境参数的空间分布和作物产量的空间分布等信息,并能锌生成相应的分布图和变量施肥处方图。能够进行精细农业变量施肥的智能决策与空间决策,使得本系统不同于传统的农业决策支持系统以及单纯的农业地理信息系统。VRF-ISDSS还具有信息服务与科学计算等功能。     

黑龙江省主要粮食作物总产预报系统构建方法的探讨

黑龙江省主要粮食作物总产预报系统将利用"3S"技术手段、结合地面调查和高分辨率卫星数据,进行四大粮食作物(大豆、玉米、水稻、春小麦)种植面积的提取,从而实现黑龙江当年主要粮食作物种植面积的本底调查。第2年以后每年间,利用分层抽样理论,结合地面样方的实地测量,同时利用积温带对四大粮食作物种植区域进行划分,从而最终实现黑龙江省主要粮食作物的总产预报系统。为黑龙江省建立现代农业空间统计技术体系和粮食安全与区域生态保障空间的决策支持系统提供方法,同时也为黑龙江省农业空间统计技术和宏观农业科学决策的现代化进程提供示范。     

浅谈现代信息技术在都市农业中的应用

都市农业与一般农业相比具有更深刻的涵义、更多的功能和特点.信息技术的应用不断提升着都市农业的发展品质和潜力,文中简略介绍了3S技术、农业专家系统和决策支持系统、农业管理信息系统、温室环境控制技术、虚拟农业技术、农产品质量检测和溯源技术等10多项信息技术在都市农业中的应用,以求从宏观上全面把握农业信息技术体系及其应用,让更多的人了解农业信息技术,并更好地在都市农业和我国整个农业中应用.     

县域农业生态分析评价决策支持系统的构建

以县城农业生态系统为研究对象,在整理规范自然资源、社会、经济和生产数据的基础上,利用信息和计算机技术及GIS技术,构建了县城农业生态分析评价决策支持系统,阐明了系统的结构和功能以及系统构建中的一些关键技术。县域农业生产系统将为农业结构调整提供决策依据。     

基于ArcGIS Engine的区域农业资源管理信息系统设计

农业资源是农业生产的物质基础,农业资源的信息化管理及应用是区域农业可持续发展的重要保障。本研究利用ESRI公司的二次开发工具ArcGIS Engine,在Visual Basic环境下运用空间数据引擎结合数据库技术,进行了区域农业资源信息系统的设计开发。该系统能够方便的组织管理农业资源信息,友好的人机交互界面方便用户查询,输出分析与制图信息,其功能模块可对农业资源信息数据进行专业化的分析和挖掘,实现耕地地力评价、测土配方施肥、农田监测、农田水利管理等专业应用,为区域农业资源的信息化、农业生产实践的科学决策提供信息和技术支撑。     

棉花土壤肥力管理及施肥在线咨询系统关键技术研究

以农五师81团为系统试行和合作地点,采用"Web浏览器/Web服务器/数据库服务器"三层结构设计,构建了一个具有较强兼容性、层次性和安全性的网络化棉花土壤肥力管理及施肥在线咨询系统,具有系统管理、数据管理、施肥推荐、土壤评价、方案评估、土地信息查询、资料上传下载等功能.系统的测试应用结果表明,该系统具备较强的远程预测、决策支持与动态调控功能,同时实现了在JSP 环境下用POI组件动态产生Excel报表的方法,从而为构建网络化在线咨询系统及其它作物基于Web应用的管理决策支持系统奠定了基础.     

珠江三角洲土壤重金属预警与决策支持信息系统设计

以珠江三角洲农业地质调查项目为基础,综合应用数据库、GIS、RS、计算机网络和现代农业检测技术及土壤重金属污染研究方法,为建立一个集数据储存、管理、应用、发布为一体的珠江三角洲土壤重金属预警与决策支持信息系统,提出了总体设计和数据库设计架构。土壤重金属预警与决策支持信息系统有利于珠江三角洲区域土壤环境质量调查、监控以及土壤污染风险评估工作的展开,进一步实施土壤污染修复与治理,为政府部门科学决策和管理监控提供一个先进的信息平台,也为企业投资管理和公众食品安全咨询提供一个开放的窗口,使土壤重金属的调查成果在最大限度上为社会和生产服务。     

基于MapInfo的棉花土壤施肥推荐及信息管理系统的研究

以新疆兵团农五师81团为研究对象,针对土壤肥力信息数据在农业生产中的重要作用,应用MapInfo与Delphi集成技术和组件式GIS模块,依据区域土壤肥力差异、作物需肥规律、土壤供肥性能与肥料效应等众多因素,建立了集棉田土壤养分信息管理、土壤模型施肥推荐、GIS图形信息管理于一体的新疆农五师81团棉田土壤肥力信息管理与施肥推荐决策系统。     

河北低平原农业技术体系与水土资源的空间配置研究

通过水土资源管理信息系统 ,在GIS的支持下 ,将节水农业技术、耕作技术、平衡施肥技术等与区域空间结构及资源的环境条件有机地结合起来 ,在对农业技术体系与水土资源时空适宜性分析的基础上 ,进行了优化时空配置 ,为作物管理和农业的可持续发展提供了科学的决策和依据。     

基于ArcGIS Engine的土壤主要养分高光谱智能监测系统(英文)

基于面向对象理念,综合采用C#、ArcGIS Engine和Microsoft SQL Server设计并开发了土壤主要养分高光谱智能监测系统。系统主要包括文件操作、基本地图操作、光谱预处理、模型管理、养分含量快速计算、空间分布分析、用户管理等功能。系统可完成土壤高光谱数据的输入与预处理,并基于高光谱数据快速、智能计算采样点土壤主要养分(有机质、碱解氮、有效磷和速效钾)含量,进而利用地统计原理,实现研究区土壤养分的区域分布分析,不仅可促进土壤定量遥感的实用化和精准农业的发展,而且可为农业施肥决策提供依据。     

土地利用现状调查资料在耕地地力评价中的应用

以1∶10 000土地利用现状图为空间数据框架基础,结合农业部门现有的土壤普查和样点调查分析资料进行耕地地力评价,相比目前我国测土配方施肥工作方案中以1∶50 000为基础进行的耕地地力评价结果,本研究方法的评价结果耕地分布的空间定位更正确、更切合现状,评价单元的划分更合理、耕地地力等级划分更加精细,能大幅度提高耕地地力评价的精度。本研究方法在耕地地力评价上的应用,有利于为建立测土配方施肥信息管理系统提供详细的基础信息和科学管理耕地,更好地满足精准农业和农业生产中施肥管理对耕地信息的需要。     

Soil Test,Aerial Image and Yield Data as Inputs for Site-specific Fertility and Hybrid Management Under Maize

Several potential sources of information exist to support precision management of crop inputs. This study evaluated soil test data, bare-soil remote sensing imagery and yield monitor information for their potential contributions to precision management of maize (Zea mays L.). Data were collected from five farmer-managed fields in Central New York in 1999, 2000, and 2001. Geostatistical techniques were used to analyze the spatial structure of soil fertility (pH, P, K, NO₃ and organic matter content) and yield variables (yield, hybrid response and N fertilization response), while remote sensing imagery was processed using principal component analysis. Geographic information system (GIS) spatial data processing and correlation analyses were used to evaluate relationships in the data. Organic matter content, pH, P, and K were highly consistent over time and showed high to moderate levels of spatial autocorrelation, suggesting that grid soil sampling at 2.5–5.5ha scale may be used as a basis for defining fertility management zones. Soil nitrate levels were strongly influenced by seasonal weather conditions and showed low potential for site-specific N management. Aerial image data were correlated to soil organic matter content and in some cases to yield, mainly through the effect of drainage patterns. Aerial image data were not well correlated with soil fertility indicators, and therefore were not useful for defining fertility management zones. Yield response to hybrid selection and nitrogen fertilization rates were highly variable among years, and showed little justification for site-specific management. In conclusion, we recommend grid-based management of lime, P, and K, but no justification existed within our limited study area for site-specific N or hybrid management.     

基于GIS的土壤养分管理技术在作物专用肥研制及推广中的应用

本研究探索我国现阶段小农户分散经营条件下的信息化土壤养分管理技术规程,集GIS、测土推荐施肥技术,建立了土壤养分管理及决策信息系统平台.在系统平台上,以采集乡镇主要土壤的养分信息为基础,推荐区域作物施肥的专用肥配方,使现代信息技术与农田施肥技术紧密地结合起来,达到因土、因作物的合理施肥的目的.