智能夫兰克-赫兹实验数据采集与处理系统

在现有夫兰克-赫兹实验仪的基础上增加信号转换板和RS232串行口,同时引入计算机数据自动采集和处理程序,这有助于加深学生对实验原理的理解,了解计算机数据采集的原理和方法,提高实验效率,拓宽学生的知识面.     

基于多源Sentinel数据的县域冬小麦种植面积提取

冬小麦是我国主要的粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积对农业政策的制定具有重要意义。以河南省扶沟县为研究区域,以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被特征和极化特征的多生育期数据集,分析各类地物的特征曲线,采用随机森林算法对单生育期单传感器、单生育期多传感器、多生育期单传感器和多生育期多传感器的遥感影像进行精细分类,实现县域冬小麦制图。结果显示：单生育期的雷达影像无法满足制图要求,拔节期的总体精度最高,仅为62.9%,多生育期雷达影像分类精度达到81.9%,基本满足制图要求;单生育期的光学影像和融合影像在成熟期的精度最高,总体精度分别为93.4%和95.1%,Kappa系数分别为92.4%和94.8%,可以绘制较为精准的冬小麦分布图;多生育期融合影像绘制的扶沟县2019年冬小麦空间分布图,总体精度为96.8%,结果最优。研究结果表明融合的多生育期遥感影像可以为县域冬小麦种植面积的提取提供技术依据。     

基于栅格空间数据的粤北山区土地可持续利用评价

选择粤北山区的韶关市作为研究区域,利用遥感和GIS技术,构建了一套适合研究区域的土地可持续利用评价指标体系,并提出了一个土地可持续利用定量评价模型.然后对评价指标数据进行了标准化和空间化处理,对研究区域进行了基于橱格空间数据的土地可持续利用评价.最后总结研究区的土地可持续利用状况,提出了适合研究区域土地可持续利用的可行性建议.     

基于ASP.NET的农情数据管理系统设计与实现

介绍了基于ASP.NET技术农情数据管理系统的需求分析、功能设计、数据设计、系统结构设计及开发过程。系统以.NET为技术平台,后台数据库为SQL Server 2000,开发语言为Visual C#.NET,实现包括自然条件、经济状况、社会情况、土地利用、植被信息等的管理与维护功能,可为农业生产管理与决策提供定量化的共享信息平台。     

建构信息时代的基石--数据库技术

信息时代,人类知识以惊人的速度增长,如何组织和利用这样庞大的信息资源,成为信息时代急需解决的技术问题之一.文中首先对数据库技术产生和发展的历史进行了概括,然后探讨了数据库技术的现状,并对数据库技术的发展趋势进行了展望.     

基于 DEA 和 Malmquist 指数的广东省渔业效率研究

【目的】分析掌握广东渔业的产出效率,为发展可持续的低耗高产渔业提供数据参考。【方法】基于数据包络分析（DEA）及 Malmquist 指数,对 2011—2022 年期间广东渔业综合技术效率和全要素生产率指数及其分解进行测算和分析,并与全国平均值进行对比。【结果】广东渔业综合技术效率每年均高于全国平均水平,但2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬呈现递减。通过对广东水产养殖和水产品捕捞的综合技术效率分别进行测算,发现 2011—2022 年期间广东水产养殖的综合技术效率较高,除 2013 年和 2014 年外,均为DEA 有效。将 DEA 无效年份的广东水产养殖和水产品捕捞在生产前沿面上的投影调整为 DEA 有效,结果显示,2013 年和 2014 年广东水产养殖投入的冗余率分别为 5.98% 和 10.46%,而 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021年广东水产品捕捞投入的冗余率在 39.73%~74.27% 之间,说明水产品捕捞的过度投入以及由此引发的捕捞综合技术效率低下是造成 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬递减的主要原因。广东渔业的技术进步和全要素生产率上升幅度与全国平均水平相差较远,全要素生产率和技术进步指数均比全国平均增幅低 4.7%,说明广东省在渔业技术进步方面有较大提升空间。【结论】建议广东加大渔业科技的投入力度,加强渔业技术创新,以促进渔业技术进步和提高全要素生产率;加快渔业产业结构调整,合理布局养殖和捕捞规模,以解决广东渔业规模报酬递减的问题;加强渔业资源保护和增殖放流,利用自然生产力增加可捕捞渔业资源;加强水产良种创制及养殖新模式和新技术的开发,进一步拓展水产养殖空间和提高水产养殖的产出效率。     

基于数据包络分析的灌区绩效评价

运用DEA的C^2R模型和C^2GS^2模型同时对灌区绩效进行评价,不仅分析了各灌区规模效益,而且探讨了纯技术效益情况,找出了DEA无效的灌区存在的问题以及问题的原因,为灌区的管理提供有一定理论基础且行之有效的方法。     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

数字化校园的数据中心建设

阐述了数字化校园的数据中心建设,其内容包括数据中心数据信息标准的拟订、公共数据库建设、专用数据库的建立以及数据中心服务体系的建设,同时说明了在数字化校园建设过程中建设数据中心的必要性。     

山地电力架空线路运维质量的智能评估

山地电力架空线路大多沿山架设,穿越树竹林,周边的树竹生长缺陷引发短路故障频繁发生,造成用电客户的大量投诉,用户体验满意度下降,抢修抢险费用大幅度攀升,严重影响供电公司的信誉和售电收益.为了提升用电客户的满意度和供电公司的售电受益,采用主成分分析方法提取了山地电力架空线路通道运维质量的3个主要影响因素,它们分别是树竹生长缺陷数、缺陷的消除数和通道运维资金使用合理度.对树竹的生长规律建立一个预测模型,从而得到树竹生长缺陷数的一个预测,根据预测结果划拨架空线路所在供电所的运维资金,消除树竹生长的缺陷数,再用Logistic回归模型,构建架空线路通道运维质量智能评估模型,使供电公司对架空线路运维实现基于数据决策的模式,尽可能保证供电线路零故障运行.