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。

农业病虫害对农作物的产量和品质造成了严重的威胁，因此准确、高效地检测和识别病虫害是农业生产中的重要任务。本文介绍了一个综合的农业病虫害数据集，由农业虫害检测数据集、农业病害检测数据集、农业病害分类数据集和水稻表型分割数据集组成，包含55个类别、48576张，共4.14 GB的图像样本。从公开数据源和学术论文中收集和整理数据，保证了数据集的多样性和代表性。在数据的筛选、清洗和标注过程中，采用了严格的质量控制和验证措施，以确保数据集的准确性和可靠性。该数据集可用于农业病虫害识别和水稻表型鉴定等农业视觉任务，能够为农业病虫害研究提供有价值的资源，并促进农业生产的可持续发展。

农业科学大数据指在农业科技活动中长期积累和整编的海量科学数据,它不仅直接反映一个国家的整体农业科技基础水平,而且影响着农业科技实力能否持续、稳定、长久地发展和提高,具有重要的保存和开发利用价值。在数据密集型科学研究形势下,农业科学大数据是支撑农业科技创新、发展现代农业的战略性、基础性资源,关系到国家的战略利益和国家安全。为推进农业科学大数据建设,促进数据共享与利用,本文通过文献调研法、网站调研法和对比分析法,综述了科学大数据发展战略和共享政策,对农业科学大数据建设与共享进展进行了总结分析,针对今后农业科学大数据的发展,从政策制定及执行、数据资源建设模式与资源整合、数据开放与出版等角度提出对策建议,以期为我国农业领域科学大数据的建设与共享提供借鉴。

在国家推动乡村振兴战略背景下,农业大数据已成为农业研究与应用的热点。本论文结合大数据的基本内涵和特征,介绍了农业大数据发展的战略意义,分析了农业大数据的基本概念及其包容性的典型特征,概括了农业大数据的获取途径,阐述了农业大数据平台应用体系和关键技术,并从农业决策、智慧生产、市场匹配、农业气象、食品安全等维度对农业大数据的应用进行探讨;最后总结了当前农业大数据面临的困难,为农业大数据的创新发展奠定基础。

农业大数据已成为现代农业新型资源要素,也是重要的农业科技创新方向,不仅促进现代农业的生产、经营、管理和服务,而且还耦合催化三产融合。欧美发达国家特别注重农业大数据在现代农业中的作用,我国农业大数据的研究与应用也发展较快,农业数据具有涉及领域广、跨越周期长、采集难度大、处理较为繁杂的特点,因此系统梳理农业大数据应用进展,进一步明确未来发展方向,对我国农业大数据的研究和应用具有重要意义。本文通过文献调研并结合相关科研实践,对比分析了不同学者对农业大数据的定义,阐述了农业大数据的概念和内涵,系统综述了近年来农业大数据在管理与政策、工程与应用、技术与架构等方面的应用进展。最后,根据我国农业大数据发展的现状,指出平台与数据、需求与应用、交易与共享等农业大数据未来发展需要特别关注的三个方面,为进一步促进我国农业大数据领域发展提供建议。

植物表型组学通过集成自动化平台装备和信息化技术手段,获取多尺度、多生境、多源异构植物表型海量数据,形成植物表型组学大数据,从组学高度系统深入地挖掘“基因型-表型-环境型”内在关系、全面揭示特定生物性状的形成机制,将极大地促进功能基因组学、作物分子育种与高效栽培的进程。本文概括了植物表型组学大数据的发展背景、含义、产生过程和特点,系统综述了植物表型组学大数据研究进展,包括植物表型数据获取与解析、植物表型组大数据管理及建库技术、表型性状预测和基于表型组的多重组学分析的进展;从植物表型数据采集标准、多样化表型配套设施和低成本表型设备研发、开放共享植物表型组大数据平台构建、表型大数据融合与挖掘理论方法、植物表型组学协同共享和互作机制五个方面探讨了当前植物表型组学大数据研究与应用中面临的问题和挑战;最后从加强植物表型组技术体系设计与标准研究、植物表型-环境感知机理研究和智能化设备研发、植物表型组大数据建设以及人才队伍和协作网络建设四个方面提出具体建议。

超短临精准的降水估计对农业生产、水文监测、洪涝减灾、大型活动、电力系统等方面具有重要意义。由于天气系统具有高度不确定性,传统基于物理模型和统计分析的气象方法在降水估计中难以满足高分辨率条件下的精度要求,如何提升超短临降水估计的精准性在研究和应用领域是极具挑战性的问题。本文提出了基于地形的加权随机森林(terrain-based weighted random forests, TWRF)方法用于雷达定量降水估计(quantitative precipitation estimation, QPE)。该方法可视为随机森林方法的推广,并在此基础上考虑了反射率垂直廓线(vertical profile of reflectivity, VPR)的特征重要性变化以及复杂地形区域降水的山岳抬升效应。对TWRF在中国杭州湾地区Z9571雷达45~100km覆盖范围内2014年6月份和7月份的降水过程上进行了实验验证,结果表明TWRF方法优于传统气象方法及随机森林方法,并表明利用整个VPR与基于地形的建模可以有效提升雷达QPE效果。

生鲜农产品主要包括蔬菜、水果、肉、蛋、奶以及水产品等具有易腐易损性的生鲜初级产品，这些产品的鲜活程度决定了其自身的价值。2020年，突如其来的新冠疫情给居民生活造成了巨大影响，进而影响到了我国生鲜农产品行业发展的进程，同时对现存生鲜农产品供应链体系提出了新的挑战。通过调查分析了解到疫情期间生鲜农产品出现供需矛盾、供应链信息传递缓慢、供应商进货渠道变窄等消极现象，但同时也从中发现新的机遇，例如冷链物流呈现复苏态势、生鲜农产品供应链迎来新发展等。为进一步了解疫情期间生鲜农产品的运转情况，本文以问卷调查的形式，通过调查华中、华南等七大区域的500名消费者，从疫情期间消费者果蔬购买情况、果蔬质量问题以及果蔬行业未来发展三方面了解疫情发生以来果蔬供应体系发生的变化。研究得出：疫情期间各地均存在果蔬供求失衡的现象；购买果蔬时出现的质量问题较多；反映出我国生鲜产品供应体系存在的不足。基于此，从开展线上线下相融合的供应链模式、智慧物流供应链模式、战略联盟型农产品供应链模式、基于消费需求的农产品供应链模式四个方面提出未来生鲜农产品供应链体系的发展方向，保证了生鲜农产品行业在疫情常态化防控背景下能够正常有序的发展。

数字经济是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态，是当前引领全球经济增长的重要引擎之一。数字经济已经成为我国经济发展最为活跃的领域，是实现经济可持续发展的有效路径。农业是我国的基础性产业，数字农业是我国数字经济的重要组成部分，发展数字农业有利于实现农业生产的精准决策、精准指导，有利于提升农业产业竞争力，让全体农民共享数字经济发展红利。数字经济的关键生产要素是数字化的知识和信息，即数字资源。农业农村领域的数字资源，包括数据库数据、电子文件、图片、视频、网页、遥感影像等。目前我国农业农村信息化水平还不高，数字资源相对匮乏。农业农村数字资源存在着资源分散、标准不统一、缺乏覆盖全生命周期的数字资源管理体系等现实问题，有必要开展农业农村数字资源体系架构的研究与设计工作，从顶层视角建立相关标准和规范，对数字资源的组织形式进行改进和提升，构建农业农村数字资源的蓝图。本文分析了世界粮农组织及美国农业部关于农业农村数字资源主题分类情况，通过对覆盖农业农村数字资源的生命周期，包括规划、设计、采集、存储、处理、管理、服务和使用的全过程进行研究和设计，搭建起农业农村数字资源体系架构，重点对农业农村主题数据库架构进行了阐述，并提出了完善农业农村数字资源体系所要开展的重点建设任务和发展建议。

农业是我国的支柱产业，构建安全、可信、稳定、可溯源、信息共享、大吞吐量的农业供应链系统是实现我国农业信息化的必经之路。然而，我国农产品供应链中的信息通常存储在中心化的数据库和数据系统中，面临着管理能力弱、容易被窃取、篡改、删除和信息不一致等问题。基于上述问题，论文结合星际数据系统和智能合约技术，建立了面向农产品供应链中异构信息数据的高效抽取方法，实现含有农产品生产管理、运输记录、消费者信用管理、农户-消费者交易服务的大型异构信息事务日志的快速抽取，并将各类信息事务日志及交易记录分别存储至区块链和 IPFS 网络；提出了基于区块链智能合约的农产品供应链信息数据访问控制方法，结合基于IPFS 哈希寻址的访问方式，能够有效的保障不同的农业生产经营参与主体用户在各自的权限范围内访问数据；在此基础上，设计了一种基于区块链技术的农产品供应链数据管理系统，系统具备异构信息数据可信管理功能，可以确保整个供应链进行充分安全透明的可信任信息共享，促进农产品产销无缝衔接、推动农业转型升级、助力农民脱贫增收。

以美英等国家科学数据中心体系为对象，分析其发展历程、管理模式和评价方式。通过网络调研与文献分析法，梳理美英及中国的国家科学数据中心的建设历程，归纳并提出其管理模式及评价方式。通过不同国家科学数据中心的对比分析，提出科学数据中心的发展演化模式。在美国，国家级、领域级、资源节点级数据中心都存在且有秩序地逐级汇交，形成由“毛细血管向主动脉汇交”提供数据流的汇流模式；在英国，国家级、领域级数据中心已基本涉及科学数据所包含的主要领域，形成由“几大主动脉并行”提供数据流的并行模式，由国家级和领域级数据中心直接获取并提供数据；在我国，类似于汇流模式，由国家形成重点领域的国家科学数据中心，规范科学数据管理，统筹规划和建设本部门（本地区）科学数据中心，鼓励其向国家级数据中心汇交数据，推进相关领域科技资源向国家平台汇聚与整合。结合我国于2019年6月发布的国家科学数据中心调整名单，本文对国家科学数据中心的科学数据管理生态关系、引入国家科学数据中心后我国科学数据管理有可能面临的新模式进行了探讨并提出了建议；认为我国在构建科学数据生态促进大科学发展的过程中，国家科学数据中心将发挥重大作用，为我国科技在大数据时代的发展提供支撑。

大数据技术已经成为农业向智能化发展的重要推动力。新疆生产建设兵团在农业集约化程度、规模化水平、农机装备发展、现代农业技术应用等方面一直处于全国领先水平，形成了具有地域特色的现代植棉体系。面对兵团棉花生产领域多年来积累的海量数据，如何应用大数据技术进一步提升棉花生产的智能化水平，实现棉花全产业链的健康高效可持续发展，是信息化时代加强和提升兵团屯垦戍边能力的关键问题。为了促进兵团棉花生产农业大数据产、学、研一体发展，针对兵团特有的现代化植棉体系，从农业资源、农情监测、生产管理、农机调度、市场预测五个维度出发，基于成熟的大数据存储和分析系统框架，构建了从下到上由数据层、模型层、系统层和应用层组成的我国首个覆盖棉花生产全产业链的单品大数据平台。建成后该平台拟向全疆参与棉花生产和管理的潜在用户提供棉花生产农业大数据综合管理和共享、棉花生产遥感监测、棉花生产农机作业监控与运维、棉花生产种业生产管理、棉花生产水、肥、药智能决策、棉花产品质量追溯及棉花市场预警预测服务。最后，本文针对平台研发和构建过程中在数据共享、模型升级和服务模式方面遇到的问题进行了分析，并提出了建议，以期为我国农业大数据资源共享和平台建设提供参考。

随着农业生产、管理、经营和服务进入大数据时代，标准化工作的重要性日益体现。为了保障多种设备和仪器采集结果间的可比性、多源数据间的可兼容性、多类数据分析系统间的可集成性以及全球农业产品的质量、不同生产和经营过程之间的连贯性，都需要有相应的标准作为保障。本文综述了大数据科学领域和农业领域的国内外标准制定的现状，指出目前能够直接指导农业大数据发展的标准和规范较少，农业大数据领域标准缺乏，亟需开展标准体系框架研究，以保障和促进农业大数据应用的不断深入发展。本文借鉴了国际标准化组织/国际电工技术委员会提出的从部门视角、信息视角、计算视角、工程视角、技术视角等五个方面开展标准体系框架分析的方法，从信息视角和计算视角出发，分析了农业大数据标准化的需求，提出了农业大数据标准体系框架。该框架包含指导标准、通用标准和应用标准三个层次。其中，农业大数据指导标准是农业大数据标准制定和协调的依据，包括国家大数据相关法律、法规、政策，以及大数据相关国家标准；农业大数据通用标准包括4个类别的农业领域通用性的标准，即农业大数据基础标准、农业大数据采集处理标准、农业大数据管理标准和农业大数据共享服务标准；农业大数据应用标准是对农业要素和权属信息、农业生产过程、农业经营、农业管理等农业大数据全过程中的特定环节制定的标准规范。农业大数据标准体系顶层设计工作是一项复杂而庞大的系统工程，需要多部门、多学科人员参与，是农业大数据领域的未来工作重点。

随着信息时代的快速发展,大数据成为推动人们生产和生活发生重大变革的关键技术,对于包括农业在内的各大领域的发展都起着非常重要的作用。而要想对大数据进行有效的分析和利用,并使其发挥最大价值,深度学习技术的研究和发展起着决定性的影响。在此背景下,本文对大数据深度学习系统领域的主要技术特征及其发展情况进行了详细介绍,包括深度学习模型（如CNN模型和RNN模型）、优化算法、大数据学习框架、硬件配置等方面。本文还对包括PyTorch在内的五种主流的深度学习框架的技术特征和发展历程分别进行了讲解,并对比了不同框架的长处和缺点。此外,本文还提到了大数据深度学习系统在农业领域的典型应用"基于大数据的葡萄叶片霜霉病预报系统",并以其关键步骤"葡萄叶片种类的分类识别过程"为例详细介绍了工作的原理,包括数据收集、样本特征提取、聚类算法、分类算法以及结果分析等过程。该系统运用大数据和深度学习技术,在检测和预防葡萄叶片霜霉病方面有着显著的效果。最后,本文还针对大数据深度学习系统目前的主要发展趋势,以及在农业领域的研究应用中所需注意的问题进行了介绍。到今天,大数据深度学习系统在包括农作物病虫害预测在内的农业数据分析领域发挥着日益重要的作用,并获得了广泛的应用。

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。

多模态知识图谱在传统知识图谱基础上，构建多种模态的实体，以及多模态实体之间的语义关系，能够提供重要的文本、图像以及声音知识，在消除歧义、补充视觉知识等方面具有非常重要的作用。近年来，在农业信息化和智能化飞速发展的背景下，知识图谱技术得到了广泛关注。文章详细介绍了知识图谱和多模态的含义，从图谱构建层面详细叙述了多模态表示学习等技术方法。针对多模态知识图谱在农业领域中的应用，重点总结知识图谱在农业智能问答、病虫害识别、农产品推荐等在农业领域中的应用研究，并对农业多模态知识图谱构建面临的挑战以及多模态知识图谱在农业领域中的发展前景进行展望与分析。

农业供应链是我国现代农业市场体系建设中不可或缺的组成部分。建立现代化的农业供应链体系，对推进农村一二三产业融合发展、提高流通现代化水平、提升农业竞争力和国际话语权等具有重要意义。自加入WTO以来，我国农业高度开放，受到全球农业供应链的影响越来越大。加强农业供应链管理已成为学术界研究的热点，也是新冠肺炎疫情全球蔓延新形势下政府关切和管理调控的难点、农业生产经营者关注的焦点。我国在农业供应链管理研究方面起步晚，但近10年来发展较快。本文通过文献研究并结合相关科研实践，分析比较了不同方面对农业供应链的定义，阐述了农业供应链管理的概念和内涵，重点综述了农业供应链管理在理论研究、流通模式、风险管理和技术创新等方面的研究应用进展。最后，结合国内外新形势及我国实际，指出了突发事件下的农业供应链应急管理、经济全球化背景下农业供应链治理能力、绿色农业供应链体系构建及管理、智慧农业供应链的创新等有待继续深入研究的方向与热点问题，为促进我国农业供应链管理领域发展提供建议。

区块链技术和比特币在2008年相伴而生，但随着各界对其研究与应用不断深入，区块链技术已经开始独立于加密数字货币，发展成为一个新的研究领域。区块链技术利用密码学原理、分布式数据存储技术、点对点网络及共识机制构建的分布式账本为解决多方合作过程中的信任、隐私、数据差异等问题带来了契机。诸多产业领域如金融、政务、医疗、城市建设等均开始应用区块链技术。当前，随着区块链技术的应用与推广，区块链技术也遇到了诸如扩展性、安全性、监管难等方面的挑战，催生了各界围绕区块链技术的各个方面及相关的密码学技术不断进行创新研究或引入新技术进行补充。本文结合当前学界及产业界的研究及应用情况，总结了区块链技术的五层基础体系架构，即数据层、网络层、共识层、合约层及应用层，并综述了该架构中各个层次的原理与技术。在此基础上，进一步介绍了针对区块链与传统网络结合、区块链技术自身以及相关密码学技术的各种典型的扩展技术，并讨论这些技术对区块链技术带来的影响。最后，结合区块链技术当前的发展现状，分析了其在研究应用中面临的挑战及其未来的发展方向，以期为未来的研究工作带来启发与借鉴。

大数据是智慧农业的核心，但大数据安全还存在或面临很多问题和挑战，如果得不到解决，必然制约其稳健发展，甚至导致根基不稳。近年来随着区块链技术不断发展，以及其与生俱来的安全特质，为大数据发展注入了强劲的驱动力，拓展了新的应用空间。本文围绕区块链如何支撑大数据安全发展的有关问题，简明阐述了中国农业现状及智慧农业发展的背景；结合智慧农业数据需求问题，分析研究了大数据安全、区块链二者的相互关系，包括大数据安全的重大意义、存在的安全风险、一些挑战性难题、以及应采取的相应对策等；综合分析了区块链的安全特质，阐述了区块链在大数据安全中的支撑地位和作用，以及区块链在数据安全研究的三个核心方向，即数据的机密性、完整性、可用性；提出了如何应用区块链助力大数据安全发展的一些建议，并对应前景进行了简要展望。

本文重点就山东马铃薯全产业现有数据进行分析，从而掌握生产、流通、仓储、加工等环节的特点。生产环节数据分析得知山东马铃薯采用春秋两季种植模式，种植区域分布以滕州、胶州为主；流通环节数据分析得知市场价格波动呈现“三年一周期”的规律，精细化管理效益突出，出口山东居全国之首；仓储环节数据分析得知仓储能力尚能满足所需，冷库建设多发展现代新型恒温库；加工环节数据分析得知加工能力有待提升。本文设想山东马铃薯单品种大数据平台建设，生产环节发展现代精准农业，建设天地空一体的测控体系，指导智能生产；流通环节打造马铃薯电子商务网上交易系统，建设质量安全追溯系统，提高农产品质量安全水平；仓储环节提升马铃薯冷藏包装产业，加快建立冷藏、仓贮和物流联盟；加工环节发展马铃薯主食产品加工产业，推动加工企业集聚发展。切实加强顶层设计和统筹协调，强化大数据关键技术集成研发，推进数据共享开放、开发利用。继而提出未来马铃薯产业发展重点集中在加快调整区域布局、防范薯价波动过大、强化全产业链信息分析预警等方面，以期更好地引领马铃薯产业持续高质量发展。

农业机器人是农业现代化发展中的一项重要组成部分，计算机视觉技术通过对作物和环境的感知与解析，有效促进其在农业领域的落地与应用。但由于农业场景的复杂性、多样性，当前先进计算机视觉方法所需要的详细且注释的大规模图像数据集在农业领域十分稀缺，这也是阻碍计算机视觉技术在农业领域发展的一个主要瓶颈。针对这一痛点，该文提供了一个可用于图像语义分割、图像实例分割、目标检测任务的大规模番茄图像数据集。该数据集由两部分组成，分别为合成部分和经验部分。其中合成部分使用Wageningen大学等人提出的数据合成方法，生成3250张合成番茄图像以及对应的像素级别语义分割标签图；经验部分由RGB相机拍摄的750张单目图像和400张双目图像构成，并人工对它们部分进行了包括实例分割、目标检测等在内的精细标注。研究旨在从多个角度丰富该数据集，包括数据集的大小、标注信息的多维度、场景的复杂性等方面，为今后利用计算机视觉技术解决农业领域问题提供数据基础。

渔业大数据已成为渔业绿色发展的重要资源要素,也是重要的渔业科技创新方向,不仅直接促进渔业的生产、经营、管理和服务,而且在渔业三产融合中发挥着举足轻重的作用。我国是世界第一水产养殖大国，我国也非常重视渔业大数据在现代渔业中的研究与应用发展。由于历史和现实原因，渔业数据具有资源途径多样、结构繁杂、质量参差不齐、应用范畴宽广，数据总体质量偏低的特点,因此系统梳理渔业大数据应用进展,进一步明确未来发展方向,对我国渔业大数据的研究和应用具有重要意义。本文通过文献调研并结合相关科研实践,对比分析了不同学者对渔业大数据的定义,阐述了渔业大数据的概念，介绍了其多种来源和主要特征,梳理了渔业大数据的管理与政策进展，重点关注了近年来渔业大数据在科学研究、养殖管理、资源调查、经济流通等方面的开发与应用，并结合工程实践，探索了渔业大数据的场景化应用。最后,根据我国渔业大数据发展的现状,指出问题与挑战,为进一步促进我国渔业大数据的发展提供建议。

数据密集型科研已经成为大数据时代科学发展的新范式，科学数据开放共享已成科技界的普遍共识。在长期实践中，科学数据共享形成了以科学仪器、数据平台、数据出版、众包处理、数据交易等为典型代表的不同模式。与之对应，针对不同的领域和应用场景出现了种类繁多的解决方案，如仓储型、联邦服务型、数据分发型和按需计算与分析云服务型等。本文在对上述四类主流科学数据共享系统的服务内容、技术特征、应用场景与代表性系统分析比较的基础上，提出科学数据共享系统未来发展的的趋势，并以中国科学院战略性科技先导专项“地球大数据科学工程”研发的地球大数据云服务平台为典型案例，进行了深入的剖析。本文认为，未来的科学数据共享系统将围绕着科学数据全生命周期管理的需求，形成具备数据获取、存储、分发共享、计算分析、智能服务等功能于一体的融合型云服务系统，并将实现数据的FAIR化、智能关联和机器可理解，促进数据共享良性生态的形成。

植物表型是指基因和环境因素决定或影响的作物物理、生理、生化特征和性状。准确和快速的获取植物在各种不同环境条件下的表型信息，从而挖掘其基因组的遗传和表现规律，可有效推动有关基因组与表型信息关联性研究。无人机高通量植物表型平台凭借无人机机动灵活的特点，适合于农作物田间环境中的植物表型数据获取，具有数据获取效率高和成本低等优势，借助于图像、高光谱、激光雷达等先进传感器技术，为高效获取各类植物表型数据提供了可行的途径；与此同时，快速发展的大数据技术和智能数据分析技术为无人机所获取的植物表型图像提供有效的分析处理方法和技术。在此背景下，基于无人机平台的高通量植物表型分析，为研究田间作物表型信息提供了重要的方法和工具。本文综述了国内外无人机高通量作物表型大数据分析的最新研究成果，就其研究原理、相关算法、过程、关键技术及应用等进行总结与分析，重点讨论了应用于无人机高通量植物表型大数据分析相关的大数据处理与智能分析技术，重点分析了植物株高获取、叶面积指数、植物病害等典型的表型分析需求，并就其应用前景进行了总结和展望。

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。

马铃薯是世界第四大粮食作物，规模化种植是其高产量的基础性保障。随着数字农业的发展，马铃薯的规模化种植方式也日益趋向自动化与智能化。无人机是作物植保和生长监测的重要工具，无人机光谱数据在作物识别、作物生长状况分析等方面发挥重要的作用。为探究光谱数据及图像数据在马铃薯生长中所发挥的作用，文章利用无人机遥感获取不同高度的多光谱影像，并对地面的马铃薯叶片数据进行采集，经过人工检查和整理构建了论文数据集。数据采集地点位于内蒙古呼伦贝尔两块成熟期种薯试验田，采集时间为2022年8月13日、16日和18日，期间共完成了3次不同空间分辨率的光谱数据及图像数据采集。本文数据集的光谱数据完整，叶片数据清晰，可为马铃薯作物识别、种植面积估测以及成熟期期间不同日期的马铃薯相关植被指数变化等研究提供数据支撑。

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。

多年来，国家林业科学数据共享服务平台开展了林业科学数据资源建设和网络数据服务软硬件系统建设，开展了面向科技、经济社会发展和全社会的数据共享运行服务。根据林业数据平台建设和运行服务的探索与实践，本文阐述了林业科学数据的分类分级管理，遵照林学学科分类体系，把林业科学数据划分为12个大类别，并建立了林业科学数据体系；依据相关法律和部门规章，把林业科学数据划分为3个级别，并实现公开数据的便捷共享，内部数据的有序共享，涉密数据的安全使用。概述了强化和落实林业数据平台依托单位的主体责任，研究、制定和实施了一批规章制度和管理办法；研究制订了一系列技术标准，规范科学数据收集、加工、保存，确保了数据质量；落实了科学数据管理运行所需软硬件设施等条件、资金和人员保障。介绍了网络数据服务平台的建设与数据共享运行服务等方面的具体做法，建立了数据存贮、管理与数据共享运行服务系统；开展在线、离线、专题数据与数据产品、数据应用的技术服务、面向重大需求的专题服务等数据共享服务和数据应用技术服务。总结分析了林业数据平台的数据管理、各项建设和运行服务的成效，对进一步加强和规范林业科学数据管理，保障科学数据安全提出平台工作新思路。

渔业科学数据是在渔业科技活动过程中产生的原始性、基础性数据，在农业、海洋和经济等相关领域具有重要的科学意义和实用价值。渔业科学数据中心作为渔业科学数据管理和应用的重要载体，不仅是渔业科技创新和产业发展的重要战略资源池，也是国家制定渔业发展战略、进行科学决策的重要技术助推器，对提升渔业现代化水平具有十分重要的意义。为提升渔业科学数据中心的综合服务能力和智能决策能力，实现对渔业科学数据资源的保存、管理、共享及深入挖掘，本文以渔业科学数据的应用需求为背景，分析了渔业科学数据的特点、来源以及应用场景。结合当下渔业领域科技创新对科学数据的需求，明确了渔业科学数据中心的功能和定位。围绕数据融合、大数据分析、云计算服务等内容，设计了渔业科学数据中心建设的总体架构，给出了多源异构渔业数据存储与融合平台，渔业科学大数据分析与应用平台、渔业科学数据中心云服务平台的总体技术路线。从数据汇交、体系建设、标准规范、共享服务模式、人才培养、绿色节能等角度出发，探讨了渔业科学数据中心的可持续发展思路，从而保障数据中心的持续运行，充分发挥渔业科学数据资源的应用价值，为进一步具体开展渔业科学数据中心建设指明方向。

多尺度表型采集技术通过多种手段获取植物图像和光谱数据,进而基于各类计算机分析算法（如,计算机视觉和机器学习）进行表型分析,得到与产量、品质和抗逆等相关的性状信息,为作物遗传育种、栽培和农业生产提供高通量、大数据的技术支撑。小麦作为我国重要的粮食作物,其关键产量性状的全生育期量化分析有重要意义。本文详细介绍了部分重要的小麦产量相关性状,并通过使用经济型低空无人机对不同关键生育时期中的一些共同的产量性状进行了规模化采集。然后,基于无人机获取的可见光图像,通过第三方专业软件Pix4D完成了全试验田的拼接和三维点云重建,并通过自主开发的性状分析算法对一些重要产量性状和植被指数等完成了自动化分析。同时,针对18个不同的小麦基因型完成了关键生育时期的株高、植被指数、叶面积指数的提取。通过实例验证了基于经济型低空无人机开展小麦产量性状采集的有效方法和高通量分析技术。本研究对降低田间作物表型研究的门槛,促进我国各研究团队采用标准化表型数据采集,统一作物表型数据规范,以及推广使用开源软件自主开发自动化分析技术平台有重要意义。

农产品溯源，就是对农产品进行正向、逆向或不定向的追踪，从种植生产到消费者终端，通过专门的软件设备进行信息共享，为消费者服务。近些年来，随着越来越多食品安全事件发生，人们对农产品质量安全要求不断提高，传统农产品溯源模式在暴露出来越来越多问题的同时也愈发难以满足消费者的需求，亟需建立一套透明可信的农产品溯源体系来更好的保障农产品的质量安全。区块链技术本质上讲是一个共享数据库，储存在其中的数据信息具有不可伪造、不可篡改、全程追溯、公开透明等特点。借助区块链技术，结合物联网、AI技术、时间戳加密技术等构建以区块链技术为基础的农产品溯源体系，以实现对农业生产各环节的追溯。本文从梁平柚入手，以梅州柚为例，分析了传统追溯体系在梁平柚溯源中的应以及存在的问题。并对采用区块链技术的顺丰溯源在柚子产业中的应用进行案例分析，介绍了顺丰溯源体系的框架结构，并从种植信息采集上链、流通冷链运输、监管质检环节、消费环节等维度对顺丰的溯源机制进行分析论述。最后总结了区块链技术在其他农产品溯源中应用的案例以及目前所面对的困难与存在的问题，为进一步的创新发展奠定基础。

我国花生产量、消费量、进出口贸易量和加工业规模均居世界之首，在国际上处于举足轻重的地位，但因大而不强、多而不优等诸多产业痛点，面临国际竞争力不强的困境。开展单品种农产品全产业链大数据平台建设，是优化单品种产业链布局、推进农业供给侧结构性改革的重要举措，国家苹果大数据公共平台等单品种农产品大数据应用的落地已在我国发展农业优势产业中起到了重要作用。花生是我国重要的优势特色农产品，但还未有全产业链花生大数据平台面向社会公众开放，本文对花生大数据平台建设进行了研究及展望，以期为大数据助力花生产业发展提供思路。本文首先总结了我国单品种大数据平台建设的实践经验，分析了花生产业发展面临的主要问题；然后梳理了平台建设需要整合的数据资源及其来源，阐述了平台建设思路；最后设计了花生大数据平台的总体架构，提出了平台开展的业务应用。研究表明，建设花生全产业链大数据平台，汇聚及共享交换花生产业数据资源、掌握花生产业情况，依托平台向花生产业各环节、各主体提供精准服务，将花生产业规模化企业纳入质量安全追溯体系，辅助国家制定花生产业发展战略，对于提高花生品质、优化花生种植及加工结构布局、促进产销对接、保障花生产业的可持续发展具有重要意义。

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。

随着现代信息技术在农业领域的广泛应用，海量农业数据得以收集、分析用于促进农业现代化发展。本文以大别山区连片特色农产品生产经营全产业链为研究背景，在系统分析该区域农产品生产加工销售等各产业链环节数据特征、有机整合农产品生产经营数据资源等需求的基础上，采用包含基础设施层、数据资源层、数据处理分析层、数据显示层等四层大数据平台总体架构的设计模式，搭建了基于Hadoop大数据技术的农产品全产业链数据资源库与大别山区云农场智慧服务大数据平台，面向产业区相关农业从业人员所需业务主题进行平台功能的开发，对农业数据资源库中数据实施数据清洗、数据挖掘、数据建模等技术处理，寻找农产品生产经营过程动态变化规律，实现了信息共享、智能预警与辅助决策等智慧服务功能。其中，信息共享功能用于提供大数据平台各子系统平台数据资源共享服务；智能预警功能用于提供农产品全产业链生产经营过程中农产品生产环境、价格等关键指标信息的预警服务；辅助决策功能用于提供农业从业者产业区农产品生产经营情况变化通知，辅助经营过程决策服务等。研发的云农场智慧服务大数据信息管理中心和数据可视化系统，可为促进大别山区特色农产品全产业链信息化与智能化水平提供参考。

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。

深度学习是本世纪出现的新一代机器学习技术,深度学习技术的发展与应用对现代自然语言处理技术产生了深远的影响。本文讨论了自然语言处理技术在深度学习技术的推动下所取得的主要进展,以及近几年自然语言处理领域出现的新的技术产品和经典案例,特别分析并阐述了深度学习在文本词向量构建、磁性标注与命名实体识别相结合用于词义消歧、卷及神经网络文本自动分类、主题提取及文本内容相关性计算等关键自然语言处理任务中所发挥的重要作用,并介绍了词向量技术在水稻知识领域的作用、农业领域专有命名实体识别以及农业文献内容相关性计算等实际应用案例,并剖析了了相关技术实现细节。最后本文展望了今后一个时期自然语言处理技术的发展方向,以及其在农业领域的应用前景,并阐明了自然语言处理技术对农业领域智能化应用不可或缺的意义。

农业生物多样性是指直接或间接用于粮食和农业的动物、植物和微生物的多样性和变异性,包括作物、家畜、林业和渔业等。它位于整个农业系统的底层,是农业生产信息化的重要内容,也是国家战略资源和国家安全的重要基础。国内外相关组织机构和项目积累了很多的资源和建设经验,但是仍然存在资源零散分布、缺乏顶层设计、元数据标准规范应用不足、平台之间的数据交互不够、数据的快速实时响应比较困难、高端农业智库及其资源平台建设薄弱等问题。为了更好地推动我国农业生物多样性大数据平台的研究和开发工作,本文着重从科学数据平台（基础数据平台、作物数据平台、家畜数据平台、林业数据平台、渔业数据平台、传统文化知识平台、智库平台和评估指标）和相关信息化基础资源对象（术语库、主题词表、元数据标准规范、本体和科研工作流）来梳理农业生物多样性大数据的国内外研究和应用进展,并从基础层、资源层、组织层和应用服务层等四个层次来提出农业生物多样性大数据平台的顶层建设框架,还针对当前现状和问题提出了建议和展望,为我国农业生物多样性大数据平台建设和资源共享服务提供参考。