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    2019年 第1卷 第1期 刊出日期:2019-03-26
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    创刊寄语
    《 农业大数据学报 》 | 创 | 刊 | 寄 | 语 |
    2019, 1(1):  1. 
    摘要 ( 597 )   PDF (4374KB) ( 176 )  
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    当今世界,大数据加速向传统产业渗透,已经应用到社会各个领域,在生产、管理、经营、决策等环节产生深刻变革,改变了人类的思维方式和社会生产方式,对社会生活、经济运行、公共治理等产生了根本影响。2016年,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》公布,“实施国家大数据战略”首次被公开,同一年年底,中华人民共和国工业和信息化部正式发布《大数据产业发展规划(2016—2020年)》,大数据政策布局逐渐完善。大数据作为知识经济时代的战略高地,是国家的新型战略资源,深刻影响着科技进步和经济发展。如何有效收集和挖掘海量数据,通过对大数据的分析与运用,对未来走势产生更为敏锐的洞察、判断和预测,已经成为国家发展和企业竞争的制胜要点。

    农业大数据受到了我国政府的高度重视。国务院2015 年发布了《促进大数据发展行动纲要》,农业大数据应用是主要任务之一,提出了“现代农业大数据工程”。中华人民共和国农业农村部(原“农业部”)随后陆续发布了《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》和《农业农村大数据试点方案》,明确了中国农业大数据发展和应用的顶层设计,具有重要的现实意义。农业作为中国的基础产业,面临着农产品需求不断增加、资源紧缺、气候变化导致灾害频发、生态安全脆弱、生物多样性持续下降等严峻挑战。中共中央、国务院在《乡村振兴战略规划(2018-2022年)》中提出依托“互联网+”促进农村一二三产业融合发展的形势下,农业领域大数据的应用是农业产业转型升级的重要内容,也是农产品供给侧改革的重要依据。

    世界农业科技前沿的发掘、国家重大需求的发现、现代农业建设的发展都离不开大数据理论、方法和技术在农业领域的研究与应用。我国已经将大数据列为国家战略,结合新形势,中国农业科学院农业信息研究所以此为契机,创办了《农业大数据学报》期刊。期刊主要报道国内外数据科学研究领域的新理论、新方法、新成果等最新进展,有效展现现代农业智慧。

    我国农业数据资源最为丰富,但目前远未得到充分挖掘和应用,数据资源体系亟待加快构建和完善,农业领域的科学数据发展还有很长的路要走,《农业大数据学报》还将推出“数据论文”栏目,以数据论文形式极力挖掘农业数据价值,通过科学数据出版推动数据共享。

    为保证学术质量,主办单位、编委会和编辑部将各尽其则,全力办好《农业大数据学报》,为专家、学者、决策者及大众提供一个展现科研成果、切磋业务、见证现代农业发展的平台。

    研究综述
    农业大数据研究与应用
    姜侯, 杨雅萍, 孙九林
    2019, 1(1):  5-10.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190101
    摘要 ( 2081 )   HTML ( 230)   PDF (2372KB) ( 2339 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    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。

    我国农业大数据应用进展综述
    周国民
    2019, 1(1):  16-23.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190102
    摘要 ( 2083 )   HTML ( 228)   PDF (915KB) ( 2249 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    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。

    国内外农业科学大数据建设与共享进展
    赵瑞雪, 赵华, 朱亮
    2019, 1(1):  24-36.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190103
    摘要 ( 1113 )   HTML ( 96)   PDF (1011KB) ( 2395 )  
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    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。

    基于深度学习的自然语言处理技术的发展及其在农业领域的应用
    崔运鹏, 王健, 刘娟
    2019, 1(1):  38-44.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190104
    摘要 ( 2090 )   HTML ( 122)   PDF (10801KB) ( 705 )  
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    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。

    应用研究
    宏基因组分析方法探究高精料日粮对奶牛瘤胃产甲烷菌的影响
    薛夫光, 施辉毕, 孙福昱, 罗清尧, 杨亮, 楚康康, 蒋林树, 熊本海
    2019, 1(1):  45-55.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190105
    摘要 ( 780 )   HTML ( 9)   PDF (3269KB) ( 464 )  
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    目的 本研究旨在探究高精料日粮对瘤胃产甲烷菌区系的影响。 方法 利用宏基因组检测手段结合生物信息学分析方法,测定高精料日粮和对照日粮处理下瘤胃产甲烷菌区系的变化。结果 高精料日粮显著降低奶牛日采食量和产奶量,瘤胃pH以及瘤胃乙酸的含量(P < 0.05);显著提高了瘤胃中丙酸以及氨态氮的含量(P < 0.05)。通过分类学分析,总共鉴定出4纲36属108种产甲烷菌约占瘤胃微生物总量的0.37%~0.47%。其中Methanobacteria为产甲烷菌的主要构成部分,约占产甲烷菌总量的50%~55%,MethanobrevibacterMethanobacteria的主要组成部分。Thermoplasmata 在所有产甲烷菌中占据第二多的位置,约占产甲烷菌总量的31%。差异分析结果表明:高精料日粮显著降低了产甲烷菌总量、MethanobacteriaMethanopyri的相对含量(P < 0.05),而对Methanococci Methanomicrobia 作用不显著。相关分析结果表明:瘤胃产甲烷菌相对丰度与瘤胃中丙酸含量、氨态氮含量呈负相关关系,与瘤胃乙酸含量呈正相关关系。结论 高精料日粮降低瘤胃产甲烷菌的相对丰度,但过多饲喂高精料日粮会降低瘤胃pH,造成亚急性瘤胃酸中毒(SARA)。利用宏基因组方法更加准确全面的鉴定出瘤胃产甲烷菌的种类和数量,使得对于产甲烷菌有了更加准确的认识,同时对于降低甲烷排放,促进奶牛生产具有重要的意义。

    “一带一路”地区资源环境多要素空间格局初探
    王卷乐, 李舸, 鲍曙明, 魏海硕
    2019, 1(1):  56-66.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190106
    摘要 ( 597 )   HTML ( 15)   PDF (3723KB) ( 407 )  
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    “一带一路”倡议涉及区域覆盖亚非欧大陆,沿线国家自然资源丰富,发展潜力巨大。推进“一带一路”倡议的实施既是我国深化对外开放的需要,也是加强同亚非欧国家和世界各国合作的需要,对于强化农业资源环境保护和利用、积极拓展农业国际合作领域,实施农业走出去战略意义重大。本研究区选择与“一带一路”经济走廊紧密关联的64个国家,通过多源数据整合、处理和GIS分析,可视化揭示各国在资源环境方面的发展状况,在劳动力、市场、贸易与能源等方面的发展机遇,以及各国在灾害、健康、宗教与恐怖活动等方面面临的挑战。具体分析的数据类别涉及人口、农业发展、能源、科技、基础设施、经济贸易、国际合作和自然灾害等8大类,数据分析指标包括人口密度、人口增长率、劳动力人口、人口粗出生率、农业用地面积、农业用地百分比、耕地面积、耕地百分比、谷物产量等22个。结合各专题要素GIS空间布局,对“一带一路”地区资源环境多要素格局进行分析,并结合其发展机遇与挑战提出相关建议。

    卷积神经网络在高分辨率影像分类中的应用
    李贤江, 陈佑启, 邹金秋, 石淑芹, 郭涛, 蔡为民, 陈浩
    2019, 1(1):  67-77.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190107
    摘要 ( 866 )   HTML ( 36)   PDF (8448KB) ( 371 )  
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    目的 将CNN应用于高分辨率遥感影像的实际分类中,并与传统的分类方法进行对比分析,揭示出不同分类方法在高分辨率遥感影像中的分类精度和适用性问题。方法 采用最大似然、平行六面体、K-Means均值聚类和传统神经网络等四类常用的ENVI传统分类方法以及CNN分类法,并利用混淆矩阵和空间像元误差分析对不同分类方法的分类结果进行精度评价。结果 根据分类精度对比分析发现在传统的四种ENVI分类方法中,传统神经网络和最大似然法的分类精度相对较好,K-Means均值聚类和平行六面体的分类精度相对较差,CNN的分类精度整体上要高于ENVI传统分类方法的精度。结论 CNN在高分辨率遥感影像分类中能够较好地提取地物信息和地物的轮廓特征,在高分辨率遥感影像分类中具有良好的适用性。

    气象大数据超短临精准降水机器学习与典型应用
    张晨阳, 杨雪冰, 张文生
    2019, 1(1):  78-87.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190108
    摘要 ( 1175 )   HTML ( 34)   PDF (5172KB) ( 1872 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    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。

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