中国苹果种植面积和总产量居世界首位，但目前在果树光谱和图像数据采集研究中，多数集中在对受害苹果果实的光谱和图像数据采集，对苹果叶片病虫害数据采集的研究报道较少。本研究通过收集国家苹果资源圃中分别患有斑点落叶病、红蜘蛛虫害、白粉病3种不同病虫害的苹果叶片光谱反射率和图像数据，为苹果叶片在不同病虫害胁迫下进行有效识别提供数据基础，并为今后利用航空航天遥感进行大面积果树病虫害监测提供数据基础。

大数据是具有数据量大、类型复杂、价值密度低和实效高四大特性的庞大数据集合。大数据技术是一种非结构性的数据处理技术，可以将不同产业收集的大量数据进行专业化的处理。中药资源大数据是中药产业在漫长发展过程中所产生的大量具有实际意义的数据。内蒙古地区作为少数民族聚居地区，在长期历史发展的过程中，蒙医药同中医药一起，在防病治病方面起着重要的作用，积累了大量的中蒙医药数据。如何对这些数据进行收集整理是当前中医药资源相关产业发展重要的驱动力之一，也是中医药现代化进程中有利的推动力之一。随着现在科学技术的发展，中蒙药资源的应用与最前沿的大数据技术相结合，可以有力的促进中医中药与蒙医蒙药现代化发展进程。本文整理了内蒙古地区中蒙药资源数据库、中药资源动态监测站、中药产业大数据平台的建设情况并总结了关于内蒙古地区中药资源大数据的研究现状。最后，本文针对内蒙古地区中蒙药资源在发展中可能遇到的相关问题提出了对应的发展方案，为中蒙药资源的可持续利用和发展及解决不同地区中药及民族药野生资源匮乏的问题提供了一种研究方法，为内蒙古地区及全国其他各地区的中药资源大数据的研究提供方案，为今后中药资源的大数据应用建设与发展奠定了科学基础。

本文以柑橘产业链模型为基本框架，提出柑橘大数据的明确定义。针对柑橘产业链中，生产资料、种植运营、加工储运和市场营销四个主要环节，逐一分析其核心数据要素构成、数据获取途径和数据应用难点。系统阐释产品标准化、图像识别、气象预测、数据可视化和数字化溯源等典型数据科技在柑橘产业中的应用方法和现状。通过分析可口可乐、重庆柑橘大数据应用和赣南脐橙柑橘大数据综合应用的代表性案例，展示了大数据及其分析技术在当前柑橘产业的绿色生产、病虫害防治、丰产和提高果品商品率等方面发挥的重要作用。我国柑橘研究工作自2007年后进入快速发展阶段，在人才体系培养、基础研究和成果转化应用上都取得了长足进步，但对大数据和人工智能等新技术的应用研究尚处在萌芽阶段，南方重要产区也在积极探索柑橘数字化转型的可行性方案。作为产业升级和数字化转型的核心资源，柑橘大数据拥有广泛的应用场景和巨大的发展潜力，但也面临着科技普惠、数据共享、模型算法研发等诸多挑战，亟待丰富数据采集形式，拓宽数据流通渠道，创新数据价值变现。

农产品全产业链管理需要大数据支撑。本文提出了一个全产业链大数据平台框架设计，包括数据指标体系、数据分析模型、模型对数据的安全和按需调用，实现了对农业单品全产业链数据的自动采集、动态更新、多源数据存储、数据治理，为产业链上相关主体提供及时的产业数据可视化分析、产业监测预警、产业智能分析报告，有效指导生产、加工、流通，促进生产和市场平稳运行，为促进产业平稳发展提供信息服务和数据支撑，也为同类农业全产业链大数据平台建设提供了经验借鉴。

在我国，蔬菜是除粮食作物外栽培面积最广、经济地位最重要的作物，已成为我国农业和农村经济发展的重要支柱型产业。其中，大白菜全年播种面积约4000万亩，约占全国蔬菜总播种面积的15%，是我国栽培面积最大的蔬菜作物。考虑到大白菜产量巨大、产地集中、规模化程度高、数据获取相对容易，本文以大白菜产业为研究对象，在分析产业链发展中市场信息不对称、规模化种植程度低、流通成本高、产业碎片化等系列现象和问题的基础上，规划了依托上下游数据资源，综合运用大数据、物联网、卫星遥感、人工智能等信息技术的蔬菜全产业链大数据平台总体架构，设计了基于生产、加工、消费、流通、监管和贸易等全产业链数据资源体系和大数据挖掘分析技术的监测预警、分析决策、公共服务和移动应用等功能和服务。其中，监测预警功能提供对面积、产量、价格、消费等关键指标信息的预警服务；分析决策功能提供品质评价和主题分析等决策服务；公共服务功能提供查询统计、监测报告、预警信息等数据增值服务；移动应用功能提供数据填报、信息查询、专家知识等基础服务。平台建设将打造蔬菜全产业链的数据、技术、应用和服务协同发展体系，全面提升蔬菜产业的数据资源掌控能力、技术应用支撑能力、产业价值发掘能力和宏观政策决策能力，推动蔬菜产业的科学、健康发展。

氮素对苹果树的生长发育、苹果的营养及产量等都有着非常重要的作用。近红外光谱作为一种无损检测手段有着方便、快速等方面优势。随着光谱技术和图像处理技术的发展，利用光谱和图像分析等技术可构建植物的生化组分预测模型，从而达到快速无损检测的目的。然而目前多数研究仅获取了苹果叶片近红外光谱数据、矿质元素数据和图像数据的一种或两种，同时测定近红外光谱数据、氮元素及图像数据的数据集较少，因此，构建叶片光谱、图像和矿质元素数据集具有再次开发利用价值，支持科研发现。本研究通过收集辽北地区国家苹果资源圃中4种苹果树以及4个不同树龄“寒富”苹果树的健康标准果树叶片，对叶片进行近红外光谱数据、高清图像和氮含量的联合收集工作，建立苹果树标准叶片近红外光谱、标准图像和氮含量的数据集，以期为使用无损手段测定苹果叶片营养诊断提供数据支撑，并为今后利用高空遥感技术开展精准果业生产提供基础数据。

农业领域是大数据产生和应用的重要领域之一，推动大数据在农业农村领域的应用创新，是加快推进农业现代化、全面建成小康社会的迫切需要。“十三五”以来，湖北省高度重视农业农村大数据发展，推动信息技术和智能装备在农业领域的示范应用，促进农业信息化与农业现代化融合发展。湖北省农业农村大数据信息基础设施逐步完善，大数据技术应用深度融合，信息进村入户工作全面推进，农业监管信息化水平不断提升。同时，湖北省农业农村大数据发展也暴露出基础数据库缺乏、数据标准缺乏、农业应用平台（系统）缺乏、信息基础设施保障能力不足等问题。要实现湖北省农业农村大数据的健康可持续发展，基础是“数据”，关键在“服务”，需形成“以服务换数据，以数据促服务”的建设格局：以为各类涉农主体提供所需服务为手段，采集农业全产业链各环节原始数据；同时，通过对数据的分析、挖掘，向各类涉农主体提供更精准的服务，提升服务体验。基于湖北省农业农村大数据发展现状和问题，围绕建设思路，提出推进湖北农业农村大数据发展的建议，即推进农业农村大数据发展的顶层设计工作，加快农业农村大数据系列标准制定步伐，加快农业农村大数据相关成果的转化，制定湖北农业农村大数据发展配套政策。

大闸蟹是我国特有的名优水产养殖品种，随着大闸蟹单品种大数据建设的推进，利用大数据分析技术挖掘数据潜在价值，成为促进大闸蟹产业链升级的重要手段。大数据分析模型是应用大数据技术理清数据相互关系，发掘事物内在规律的重要工具，对大数据技术能否在大闸蟹养殖领域成功应用，促进大闸蟹养殖产业升级有决定性影响。本文重点梳理了大闸蟹养殖大数据分析模型在水质预测预警、水质调控、投喂策略、病害防治、行为分析和品质鉴别等方面的应用进展，介绍了当前大闸蟹养殖大数据的平台建设现状，分析和讨论了大闸蟹养殖大数据分析模型当前面临的问题和发展方向。综述结果表明，大数据技术与大闸蟹全产业链深度融合有其基础和优势，但在利用大数据分析模型解决实际问题时，仍然面临针对性差、应用面窄和关联性低的问题。应充分考虑产业特点，深度挖掘现实需求，从提供智能化数据分析服务并建设多功能的大数据平台方面深化大数据技术在大闸蟹全产业链的应用，以期形成可借鉴、可移植的建设模式，为其他农产品大数据的建设提供参考。

在使用遥感技术进行果区研究时，首先需先进行果树树种的识别，否则会导致张冠李戴的现象，而不同果树花器在性状上较叶片更容易区分，因此在花期对果树树种进行识别是即经济又有效的方法。然而目前对果树花期数据的采集，多数为单品系的花期图像或光谱数据，对于果树花器的数据采集极少，多品种的数据采集也仅限于室外冠层光谱数据，同时采集室内和室外光谱和图像数据的研究较少。基于以上原因，利用ASD FieldSpec3便携式光谱分析仪采集了梨花、苹果花、杏花3种果树花期室内和室外的光谱数据，为记录花朵状态同时采集了果树花期室内和室外图像数据集，为今后探寻利用地面光谱测试数据对果树树种进行科学识别提供数据基础。

大数据指的是具有数据量大、实时性强、数据种类多、数据有价值4大特性的海量数据的集合。随着计算机科学和信息技术的快速发展，大数据在医疗健康领域已具有广泛应用。在国家大数据战略布局逐渐健全和“一带一路”的推广的背景下，中药资源产业亟待国际化发展的升级转型，将中药资源产业与大数据分析技术的融合可以有力的促使中医药相关产业的全面化发展和深入研究。中药资源大数据的全面发展越发成为中医药资源相关产业发展的重要驱动力之一。中药资源大数据主要包括中药资源种类数目、物种空间分布情况、资源蕴藏量、资源变化趋势、中药栽培与野生情况、收购量、需求量、供给量、中药材质量及中药传统应用知识等大量数据。这些数据的统筹分析对于中药资源产业的规划引导和整体布局具有重要影响。因此，及时掌握中药资源大数据的应用与发展现状，可以更好地为后续的研究和应用指引方向。本文从中药资源大数据的应用情况方面着手，综述了中药资源数据库、中药资源动态监测站的建设现状和中药资源大数据的研究进展。最后，本文针对在中药资源大数据发展中可能遇到的问题提出了建议，为中药资源产业可持续发展进行了科学的规划指导，为中医临床治疗中更加优质的疗效及中医药事业的发展奠定基础。

国家农业基础性长期性科技工作在全国构建工作体系汇聚了10个不同领域的农业观测数据，为我国农业科学数据建设奠定了长期坚实的基础，该工作与研究对于促进农业科技创新、支撑农业生产的重要意义重大。通过系统布局国家农业科学试验站、观测站，加强农业数据的观测、监测、搜集、分析、整理、挖掘与共享利用，为农业科研和科技推广、农业科技体制改革、农业政策制定提供重要的基础支撑。开展农业观测数据共享元数据的标准研究，对农业生产要素及其动态变化进行科学观察、观测和分析，阐明内在联系及其发展规律，是管当前、利长远的研究，是把握农业生产要素发展变化的基本途径，是推动农业科学技术发展的必要基础，是制定农业政策的重要参考农业观测数据共享是国家农业数据共享、科技创新体系的重要组成部分，通过数据的整理分析不难发现，农业观测数据涉及范围广、种类多、语义多、共享难度大，农业野外观测数据又具有不可重复性的典型特征。本文以共享数据科学研究为基础，在分析农业观测数据元数据的标准、结构、管理体系以及元数据的互操作性的基础上，探讨农业观测数据元数据的特点及管理应用体系，为促进我国农业科技创新发展与国际合作交流提出可借鉴的参考建议。

在第四范式视角下大数据科学飞速发展的今天，农业科学观测工作网络化发展对于推动区域乃至全球农业系统科学知识的发现和应用的作用正在日益凸显。因此，欧美发达国家乃至全球性国际组织纷纷建设或升级了一大批农业系统观测网络体系，实践证明，以多时间空间尺度、多农业科学观测实验站联合、跨观测专业领域集成为鲜明特征的农业科学观测网络有效建立了“决策—咨询—执行”运行制度体系，供给了一大批高质量的农业科学观测数据及产出，有力支撑了各类研究计划的实施，在服务农业管理科学决策、促进环境可持续发展等领域发挥了积极而富有成效的推动作用。本文阐述了农业科学观测工作网络化发展的历史进程，分析归纳了三类国际农业观测工作网络化发展典型模式、总结了网络化发展突出特征和趋势以及对我国农业科学观测网络化发展的启示。国际农业观测工作网络化近180年的发展历史显示：面对复杂因素驱动的农业系统变化，农业科学观测网络要把握好顶层设计、标准规范和数据开放三大关键举措，适应联网整合、领域融合、尺度拓展以及新技术体系融合的总体发展趋势，发展多学科交叉、国际合作的研究平台，加快我国农业科学观测工作网络化发展进程，拓展国内外合作研究，支撑国家乃至全球尺度观测研究科技需求。

大数据是驱动现代农业的重要力量，农业单品全产业链大数据平台建设是我国发展农业优势产业的突破口，为适应农业单品全产业链大数据发展趋势，满足单品全产业链数据资源采集、治理、共享、体系建设、融合应用的需求，本文提出基于知识和数据融合打造知识中台服务单品全产业链大数据建设的平台，围绕单品全产业链过程，全方位整合知识和数据，建设农业单品全产业链大数据采集、汇聚、分析、服务机制，构建农业单品的全产业链知识和数据资源体系，实现对农业单品全产业链知识和数据的自动采集、动态更新、多源数据存储、数据治理，以构建农业单品全产业链大数据中心为基础，打造智能化一体的单品全产业链大数据平台，提供知识和数据资源服务、智能搜索、数据搜索、决策分析、专家服务、智能报告等功能，全面应用于单品产业全景概览、产业运行监测、产业结构与生态环境适应性研究、价格监测、产销分析，提升农业产业生产经营和管理数字化水平，促进“研—学—产”“产—供—销”全产业链创新生态建设，优化单品产业布局，保障单品产业可持续发展。

为评估我国家禽经候鸟途径导致感染新城疫病毒的风险，为疫病发生提供预警，本研究基于情景树方法，以斑头雁、白枕鹤及宗头鸥3种候鸟做为传播媒介，以候鸟携带病毒概率、候鸟存活概率、候鸟在目标区域出现/停留概率、候鸟与家禽有接触概率、候鸟与家禽有效接触概率、免疫覆盖率及免疫保护效率7个因素为主要风险节点构建了新城疫病毒通过候鸟途径传入我国家禽的风险评估模型。针对情景树中的关键风险节点进行数据采集及评估，以县级行政区划为空间单元、月份为时间单元对新城疫病毒通过候鸟途径引入风险进行了定量分析。分析结果表明，每年1—2月以及11—12月相对高风险区域主要集中在我国南部沿海地区，3—4月以及9—10月，处于候鸟迁徙路线上的中部东部地区家禽感染新城疫病毒的相对风险较高；5—6月我国东北地区以及中部地区为家禽通过候鸟途径感染新城疫病毒的相对高风险地区，7—8月，在我国华东地区出现了一个集中的相对高风险区域。整体而言，我国东部及中部地区风险高于西部地区。敏感性分析显示疫苗免疫是降低候鸟将新城疫病毒传播至家禽风险的主要因素。该研究为以风险评估为基础的疫病监测提供技术方案，为基于风险预警的新发新城疫疫情防控提供了理论依据。

长期定位观测是揭示全球环境结构与功能演变规律的重要研究手段，我国农业科学观测数据积累具有良好的实验站基础，已形成由土壤肥力网和种质资源圃网为代表的长期定位观测网络，但信息化程度较低，农业科学长期定位观测工作在系统化、标准化、网络化方面仍有较长的路要走。本文以农业环境科学观测数据为出发点，重点关注农业科学观测数据的跨领域融合问题，探讨农业环境与作物种质资源、土壤质量、病虫害、农业微生物、畜禽养殖、渔业资源环境、农产品质量安全的交叉与联系，研究农业环境对农业科学观测大数据融合的纽带作用。进一步论述了以农业环境为纽带的农业科学观测数据融合，建立了农业科学观测数据融合框架，讨论了农业科学观测大数据融合在联网观测、数据标准化、数据采集和数据融合等方面的条件。提出了在联网观测的基础上，着重发展学科交叉，推动数据标准化，稳定经费支持，保障数据采集，加强交叉学科研究，探索数据融合方法等建议，以期促进农业科学观测大数据融合发展，挖掘农业科学观测数据的价值，指导农业生产，为农业政策制定提供基础支撑。

渔业科学观测数据是渔业日常观测工作中积累的基础性数据，它直接反映了渔业科学观测工作的整体水平，在渔业资源评估、捕捞生产、生态环境、加工养殖、病害防治和管理决策等方面具有重要的科学意义和广泛的保存、开发应用价值，渔业科学观测数据的分类、共享和应用对推动渔业产业的绿色发展和提高科学数据的管理能力具有重要意义。我国在渔业科学观测数据方面的应用研究起步较晚，研究进展与成果和发达国家相比还有一定的差距，存在数据资源各自孤立、信息缺乏共享、数据利用率低等问题，为提升渔业科学观测数据的开放共享能力和数据利用价值，本文以渔业科学观测数据的共享与应用需求为背景，基于数据分类、共享标准、体系建设、服务模式、大数据分析、典型应用等方法，对数据资源结构、共享体系构建和应用服务分析展开研究，梳理了渔业科学观测数据的标准化结构，提出了渔业科学观测数据的共享体系建设方案，设计了渔业科学观测数据共享服务平台的总体技术架构，加强了渔业科学观测数据的资源整合和汇聚处理。渔业科学观测数据是支撑渔业科技创新、发展现代渔业的战略性、基础性资源，本研究对共享服务内容和数据应用提出合理建议，为充分发挥渔业科学观测数据的应用价值，进一步开展渔业科学观测数据的研究工作提供参考。

农业科学观测数据作为农业生产系统中要素变化的信息载体，是促进农业高质量发展和农业农村现代化的战略资源，在农业科技创新和政策制度创设等方面的基础支撑作用日益凸显。面对农业科学观测数据生产复杂、数据主体多元、数据存放分散等瓶颈问题，科学界定农业科学观测权属，加快构建一揽子政策与技术保障体系具有重要的理论和现实意义。文章全面梳理了农业科学观测数据治理体系现状，系统分析了数据治理面临的重大挑战，总结了数据确权与保护面临的难点，划分了农业科学观测数据权属类型，提出来了农业科学观测数据保护建议。基于数据生产者、管理者和使用者三者间的权益关系视角下，农业科学观测数据权属可划分为数据所有权、数据生产权、数据使用权、数据出版权和数据交易权。针对利益攸关方在开放共享中“不愿、不敢、不会”的痛点难点问题，优化我国农业科学观测数据保护环境，积极推动国家级数据共享平台确权与授权体系建设，引导激励农业科学观测数据出版，加快推广中国科技资源标识应用，探索构建封闭数据流通技术体系，是提高数据的利用率、优化数据资源配置的有效途径，是加快完善符合国情的农业科学观测数据知识产权保护法律法规的有效方法，是有序推进数据资源整合和开放共享进程的有效措施。

农业智能传感器是智慧农业的关键核心技术之一。本文首先阐述了智能传感器的概念、特征和实现方法，从而引入了农业智能传感器的构成、发展与应用。根据检测对象的不同，将农业智能传感器分为生命信息、环境信息和品质安全三大类，其中，生命信息智能传感器分为植物和动物生命信息，环境信息智能传感器分为水体、土壤、畜禽和气象环境信息。从目前农业智能传感器的构成与应用现状可以发现，当前我国农业智能传感器存在集成化程度较低（模块化方式实现）、农业智能传感器的核心元件（传感器元器件和微控制器）严重依赖进口、智能化程度不高等问题，应用范围有限。针对上述问题，分别从农业智能传感器技术中的核心控制器、农业传感器、无线通信网络和配套算法四个方面进行了深入剖析，其根源在于我国缺乏农业专用的核心控制器、自主研发的高端农业传感器少、缺乏农业适用的无线通信网络协议及高精度的智能传感器算法。针对以上问题，分别从研发中国“农业芯”和高性能MEMS传感器、构建农业专用无线网络和开发高性能智能算法方面提出可行对策，将有助于推进农业智能传感器的中国智造进程。在智慧农业快速发展的当下，农业智能传感器的中国智造之举至关重要。

农业大数据信息平台是整合现代农业技术生产、经营管理经验，运用农业大数据、物联网等多项高新信息技术成果，以实现我国农业产业的信息化、数字化、智能化的综合系统。大数据是我国现代农业建设的重要驱动力量，在政策引导下使用高新技术实现智慧农业的发展是当今农业发展的主题。本文综述了数字农业应用大数据网在信息平台中的构建基本方法与具体实施对策建议，针对数字农业、农业大数据的基本特点，揭示其科学内涵，阐述农业大数据信息平台中的核心技术功能，探讨建立数字时代农业应用标准规范，提出多种数据采样管理策略，组合为农业信息网络中的分布式数据结构及一个模块化的数字农业动态数据采集管理平台，实施精确的数据变量采集管理控制措施，实现低成本投入、高效率、可持续的数字农业动态数据采集生产。结合我国数字农业发展特点构建大数据信息平台是当今世界农业发展的最新趋势，发展农业信息采集技术与方法对于推进我国农业高质量发展、建设数字农业、抢占全球农业制高点具有重要意义。

国家茶叶全产业链大数据项目是农业农村部批复建设的单品大数据平台之一，建设的目标是为涉茶政府部门、经营主体、科研机构、公众等提供专业权威的数据服务，致力于支撑茶产业科学决策，提高茶产业数字化水平，助推我国茶产业数字化转型，同时为数字农业项目建设提供试点经验。中心立足茶产业实际按照可用、能用、易用的原则进行设计和建设，开展茶产业数据的采集、存储、挖掘工作，在功能上按照一体化管理和模块化应用思路进行，并强化了数据采集和应用功能，开发了丰富多元的数据采集功能，同时根据具体的应用场景开发了相对独立的数据挖掘和模型系统。通过前期的建设和调试，目前已经具备数据采集、分析和发布能力，其中消费趋势数据、电商数据、舆情监测数据已经具有明显的辅助决策能力，对全面把握茶产业运行规律、产业政策制定、指导科学决策开始发挥作用。本文依据项目建设方案和实际进展，介绍了国家茶叶全产业链大数据试点项目建设的背景与意义、定位与建设目标；重点介绍了项目的技术路线、主要模块及其主要功能；对项目的主要特色进行了剖析，并对对后期建设计划进行了展望。

【有关概念】：农业资源数据是用来描述农业资源的数字、字母、符号、图表、图形或其他模拟量。农业资源数据里包含着农业资源信息。【目前研究现状】：目前，新疆生产建设兵团正在大力开展农业大数据研究与应用建设工作，在此过程中，传统的农业资源数据采集与整合方式表现出采集标准不一致，数据质量不高，信息碎片化、流动性低等问题，迫切需要研究出一套经济、可行、高效的农业资源数据采集与整合方法。【本文的内容概括】：本研究综述了国内现阶段农业数据资源的研究进展情况，讨论了农业资源数据采集与整合方法研究的意义。在对新疆生产建设兵团现有农业资源数据进行系统观察、分析和梳理主要问题的基础上，将农业资源数据采集与整合方法拆分成技术指标规范模块、农业资源采集模块、数据质量检查模块、异构数据转换模块、数据分类编码模块、数据管理模块、决策支持模块、农业资源共享模块，建立了一套农业资源数据采集与整合方法模型，搭建了新疆兵团农业资源整合与共享平台。【展望】：农业资源数据的数量、质量和实效性关系到农业大数据的发展基础。本文已针对现阶段农业资源数据采集与整合情况，对分散、异域的农业资源数据进行初步采集与整合，后期将在实践中不断改进其中不必要和不合理的部分，寻求一种更经济、更合理、更有效的工作程序，为挖掘、揭示和再组织不同农业资源数据间的关联关系做好充分的数据准备。

农产品全产业链大数据建设对于推动农业发展方式加快转变，促进农业转型升级、提质增效和可持续发展，加快农业现代化进程有着重要意义。我国重要农产品全产业链大数据建设刚刚起步，发展基础薄弱，，在乡村信息基础设施不健全，农产品加工链不完善、产业链数据资源分散，天空地一体化数据获取能力较弱、覆盖率低等多个问题。本文以油料（油菜、花生）为例，分析全产业链大数据建设现状，明确油料全产业链大数据平台建设思路与原则，提出平台建设的基本架构与主要功能，面向油料作物产量预测、价格预测、政策分析等主题开发集成气象产量预测模型、遥感产量预测模型、价格监测模型以及政策主题演化模型以及语义对比分析模型等，支持多场景数据挖掘与应用服务。本文探索形成需求为导向的，大数据、自然语言处理以及人工智能技术为依托的油料全产业链大数据平台建设方案，支持基础环境、资源投入、生产加工和流通消费等重要领域和关键环节数据资源汇聚与分析挖掘，可有效增强数字技术研发应用能力，打造全产业链单品种大数据治理与应用示范样板，为全面推进农产品全产业链大数据建设提供可复制、可借鉴、可推广的机制、模式和经验，示范引领农业农村大数据建设，从而促进提升农业生产经营和管理服务数字化水平，助推农业农村现代化。

无机离子是农作物植株生长环境中重要组成部分，具备调节生理活动的功能。在生长过程中获得植物与环境养分离子的吸收信息有助于揭示植物的养分吸收机理，辅助农业科研人员或生产者监测植物生长状态。本文以植物离子吸收动力学为依据，设计了一款在线、活体、多通道的植物离子吸收多参数检测软件系统。研究在水培环境下，基于液态离子选择性微电极和NI-9205采集卡获取的离子电信号，在软件中转换为离子浓度，再通过自动拟合出的离子浓度耗竭曲线实现离子吸收动力学特征参数的实时在线获取。该软件系统基于LabVIEW软件平台进行开发设计，结合Actor Framework（操作者框架）多线程并发式的设计模式和面向对象的设计思想，完成了用户交互界面、数据采集、数据处理与分析以及数据库应用等模块化设计。对多任务系统层级间的异步通信结构进行分析与搭建，并基于高内聚、低耦合的设计原则，构建抽象的数据消息接口隔离上下层模块，增强软件的可靠性和扩展性。在数据处理与分析模块的核心业务逻辑中，嵌入服从能斯特方程的电压-浓度标定转换算法，并完成植物离子吸收动力学特征参数提取的具体流程。经过实验测试，该系统能够实时准确的完成离子电压信号的采集、浓度的标定与转换、特征多参数的获取，可满足农业科研和生产中对植物离子吸收动力学特征参数自动在线监测的需求，为营养学研究和栽培管理措施制定提供依据。

呼伦贝尔草原植被地带性分布由东到西是草甸草原和典型草原，依次为线叶菊、贝加尔针茅、羊草、大针茅和克氏针茅5个群系，构成了呼伦贝尔不同草地类型与组合，是呼伦贝尔草地主体。该数据集通过开展野外呼伦贝尔贝温性羊草草甸草原长期固定样地植物群落变化研究，收集整理了2009–2015年植物群落特征，包括植物群落总盖度、植物群落自然高度、植物群落多度、植物群落地上绿色干重。用户可以按照调查年份对植物群落特征进行数据检索。呼伦贝尔羊草草甸草原植物群落长期监测数据集的建立与共享，可为全球气候变化和人类干扰背景下开展温性草甸草地生态监测工作、探索该草原类型植物群落特征的动态研究提供数据支持，为深入认识长期围封下草地生态系统响应规律和草地生态系统恢复演替提供理论依据。