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.     

农机远程智能管理平台研发及其应用

本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题,首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则,本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下,平台部分关键技术的实现方法,包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等,并提出了以地块为核心的管理平台建设思路;同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。     

农业用地土壤重金属样本点数据精化方法——以北京市顺义区为例

样本点空间分布是样点数据检测评价和挖掘分析的关键因素。以北京市顺义区为例,研发了一种农业用地土壤重金属样本点数据精化方法：首先构建样本点均匀变异指数和均匀因子离散图来共同检测样本点数据均匀性,进一步将样本点类型划分为均匀样本点、聚集样本点和稀疏样本点并确定其数量;其次删除聚集样本点,基于研究区历史数据加密稀疏样本点;最后基于地理空间样本点均匀变异指数、特征空间偏离指数和插值误差共同评价数据精化效果。结果表明,研究区样本点的均匀变异指数为0.429,存在一个聚集样本点和一个稀疏样本点,空间偏离指数为0.327,空间属性插值误差为6.538;冗余数据精化后进行均匀性检测没有发现聚集样本点和稀疏样本点,均匀变异指数下降到0.406,特征空间偏离指数微弱下降,空间属性插值误差下降到6.357。研究表明该方法可以对提高采样数据的均匀性和代表性提供理论指导,可以服务于土壤污染防治行动计划（土十条）、土壤污染状况详查等,为更加精确研究土壤空间信息变化提供一定的基础条件。     

土壤有机碳时空变化研究进展与展望

土壤有机碳不但是土壤肥力形成、粮食生产和土壤健康的基础,而且在全球碳平衡中起着关键的作用,因此,明晰土壤有机碳时空变化规律对于保障土壤健康和粮食安全、发挥土壤生态系统服务功能和应对气候变化等均具有重要意义。本文首先介绍了土壤有机碳时空变化的主要驱动因素和估算方法,随后分析了全球及国家等相对较大尺度上土壤有机碳时空变化研究的主要进展,最后从土壤有机碳模型结构改进、驱动数据分辨率提升、不确定性量化评估等方面综合分析了未来土壤有机碳时空变化研究需亟待解决的重要科学问题。     

基于北斗船位数据灯光罩网渔船作业状态特征的提取和验证

为研究一种使用北斗船位数据提取灯光罩网渔船的作业状态特征的方法,选取桂北渔36288、61999、62666和68209四艘灯光罩网渔船2017年的北斗船位数据,使用阈值综合判别的方法判断渔船作业的状态,通过航速、水深和时间区间的阈值判别渔船作业状态的船位点,利用船位分析软件(AST)提取渔船的作业天数、作业日期、作业时长以及对应的作业位置信息,并与实际填写的渔捞日志数据进行对比验证。结果显示:提取的结果和实际记录的结果误差较小,其中作业天数每月差值在0～3 d以内;对应的作业日期准确率在94.45%以上;作业时长每日最大误差不超过2.4 h,最小误差为0 h,总平均误差为1.49 h,且提取的作业时长和渔获率存在明显的显著性差异,相关系数r=0.512(P0.01);作业距离差值较小,总体在50 km以内。因此可以确定,本研究根据北斗船位数据提取灯光罩网渔船作业状态特征的方法可靠,具有较大的实用性和现实性意义。     

互联网+背景下智慧农机大数据平台发展策略研究

随着“互联网＋”时代的到来,数据挖掘、数据共享、云计算等信息技术为农机的智能化和信 息化管理提供有效方法和手段。为更好的推动农业经济发展,有必要借助先进的信息技术手段,搭建 一个基于“互联网＋”的智慧农机管理信息数据共享平台,使我国农机管理进入大数据时代,推进智慧 农业发展。     

大数据视角下的食用菌电商发展路径

鉴于目前食用菌电商在发展过程中面临着食用菌电商流程亟待完善、缺乏食用菌安全体系、缺乏食用菌电商人才以及缺乏知名食用菌品牌等困境,从食用菌生产销售主体角度,基于大数据视角出发,利用大数据优化食用菌电商流程,建设以大数据为支撑的食用菌安全体系,以大数据应用能力为导向培养食用菌电商人才,依托大数据建设知名食用菌品牌。