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农业信息传感与检测技术农业传感技术有哪些 ♂

农业信息传感与检测技术农业传感技术有哪些

本篇文章给大家谈谈农业信息传感与检测技术，以及农业传感技术有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、专题推荐 - 农业传感器与物联网专题
• 2、传感器与检测技术主要讲的什么？
• 3、农业传感技术是利用各种农业传感器实时采集什么的数字信息
• 4、农业技术生产前沿是什么意思？
• 5、农业传感器与测试技术课程的目的和意义
• 6、什么是传感与检测技术

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇. 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10.

WANG Peilong , TANG Zhiyong. Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10.

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成. 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27.

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng. Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27.

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星. 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47.

WANG Jinhong, HAN Yuxing. Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47.

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚. 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58.

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya. A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58.

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武. 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66.

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu. Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66.

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、操作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到0.97。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到0.9，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇. 农机远程智能管理平台研发及其应用[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81.

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong. Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81.

摘要： 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。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳. 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93.

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan. Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93.

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0.999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了0.1。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙. 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107.

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong. Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107.

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了0.04 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰. 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108.

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie. Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108.

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了3.65%和7.09%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了0.59%，平均端到端时延降低了13.09%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为21.01%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤. 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143.

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin. Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143.

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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主要讲的是采用一种方法将被检测对象转换为一种可以直接进行测量的信号。

一、目前这门学科主要讨论的是信号问题。对于本科而言主要检测方法和传感器包括：电容传感器、电阻传感器、压电传感器、电感传感器、光电传感器等。需要说明的是，目前传感器有超过一万种，正是由于被应用的环境不同和被检测对象的区别使得传感器和检测方法种类非常的。

二、除了前面对象的认知外，还需要理解精度与误差问题或者说理论。例如相对精度，绝对精度等知识。需要说明的是对于精度该词一直有争论，目前学术界开始统一向不确定度开始转化。

三、至于传感器本身而言，这个就和传感器的物理和电学特性相关。不同的传感器的物理和电学特性并不相同。例如，电容传感器利用的电容效应。实际上传感器还涉及到材料学、机械设计等许多相关知识。因此传感器与检测技术这门学科属于二级学科，是一个交叉性较强的学科。

四、对于传感器的物理和电学特性，电容的两个极板的距离不同使得介电常数发生变化当然电压也发生变化，可以用来进行微距测量。另外当两个极板之间的距离不变，但是改变相对面积也会使得介电常数发生变化。

五、电容传感器利用介电常数的变化可以测微距，其实只要引起介电常数变化的很多可以考虑电容传感器。例如，目前飞机上采用电容传感器测量航空煤油液位的变化。原理就是当液位发生改变时，两极板之间的介电常数发生变化。

农业资源环境、生物、机械设备、生产过程。农业传感技术是利用各种农业传感器实时采集农业资源环境、生物、机械设备、生产过程的数字信息，农业传感器技术是现代农业发展的高阶产物，同时也是智慧农业的技术核心。

国外农业信息化正朝集成化、专业化、网络化、实用化和普及化方向发展, 在“互联网+”现代农业前沿技术应用领域上, 农业传感器、农业航空和农业机器人技术将成为重点。

1农业传感器技术

国际先进传感技术不仅具有测量机理方面农业信息传感与检测技术的先进性, 其感测农业信息传感与检测技术的信息更趋于多元化和精细化, 是发展农业物联网技术农业信息传感与检测技术的基础。作为农业物联网的信息之源, 传感手段的先进性决定农业信息传感与检测技术了网络的智能化程度。针对当前农业传感器产品单一、针对性不强、检测范围窄、表征和解释能力弱等问题, 未来几年国际农业传感器技术突破性技术、颠覆性技术前沿将集中在动植物生命信息传感技术、环境信息传感技术和农产品品质传感技术等。

其中针对动植物生命信息传感技术, 将实现养分信息、生理信息、病害检测与预警预报等实时监测感知, 动植物生命信息探测方式进一步向数字化、精细化和快速化的方向发展。针对环境信息传感技术, 土壤中养分、有害物质的实时、现场传感技术, 畜禽水产有害气体、微量元素等的实时传感将成为前沿方向。而随着光学、纳米技术和生物技术的发展, 对于传统技术无法检测的一些农产品质量指标, 如水果的糖分、蔬菜的重金属含量、食用油的真伪、牛奶的货架期等指标, 新型技术均提供农业信息传感与检测技术了传感的可能。

农业信息传播技术农业信息传递手段 ♂

农业信息传播技术农业信息传递手段

今天给各位分享农业信息传播技术的知识，其中也会对农业信息传递手段进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、农业信息技术的应用现状
• 2、农业信息传播有何意义？
• 3、农业信息技术是怎么样的专业，以后如何找工作

评价农业信息化指标应包括：(1)农业信息化的基础设施建设。如：通讯网络、计算

机网络、宽带、分布情况、电话用户等农业信息传播技术；(2)农业f膏息技术装备。包括计算机的拥有量、网站数萎故其它通讯设备能否保证信息传播畅通；(3)农业信息资源的开发利用。包括农业数据库的种类和数量、农业信息资源获取量和网络、农业信息资源的再开发和利用；(4)农业信息技术的普及和应用。包括各种农业信息技术的用户数农业信息传播技术，按主要农业信息技术在各个行业的

应用农业信息传播技术，如农业专家系统的种类和实际应用的普及率；(5)农业信息化对农业发展的贡献率。包括农业信息技术的采用在农业生产总值中所起的增值作用，即在农业总产值中所占的比重。

国外农业信息技术应用现状

国外农业信息技术应用的现状主要体现在4个方面：第一，数据库与网络。农业信息量大、面广而分散，目前国际上最普遍、最实用的方法是将各种农业信息加工成数据库并建立农业数据库系统。

第二，精确农业。精确农业发源于美国，是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业，是21世纪农业的发展方向。主要由10个系统组成。包括全球定位系统、农田遥感监测系统、农田地理信息系统、农业专家系统、智能化农机具系统、环境监测系统、系统集成、网络化管理系统和培训系统。其中，遥感技术已被欧洲、美国、日本、中国和澳大利亚等国家广泛应用于农业资源调查、农业生态环境评价、作物产量预报和农林牧灾害监测等各个方面。农作技术已精确定位到lOm2为单位的小块土地上，大大降低了作物生产成本。及至1999年，美国使用精确农业技术约达90%，英国、德国、法国、荷兰、西班牙、澳大利亚、加拿大等发达国家正在迅速发展精确农业，不少发展中国家也在酝酿实施这一项目。近年来，以航空为主的遥感技术开始应用于农田信息采集，虽处于起步阶段，但发展势头迅猛。

第三，专家系统。国外农业专家系统的应用始于20世纪70年代后期，最早是美国IL Linois大学的植物病理学家和计算机学家共同开发的大豆病害诊断专家系统PLANT/ds。20世纪80年代中叶有了迅速的发展，美国、英国、荷兰、澳大利亚、加拿大等国相继在作物栽培、畜禽饲养、农业经济效益分析、农产品市场销售管理等方面研制出不少的农业专家系统。据统计，1995年美国正在使用或准备使用的农业专家系统有1 000多个，日本有400多个。从开发总量看，美国占绝大部分，几乎占80%，其它国家(包括中国)只占20%。专家系统今后的研究重点：建立模型以描述农业生产中非结构化、非系统化的知识，最终建立以主要农作物、畜禽、水产为对象的生产全程管理系统和实用技术系统，促进农业生产的科学管理和

先进技术的推广利用。

第四．虚拟农业。虚拟农业是20世纪80年代中期问世的一种农业信息技术的高新产品，是作物生长模拟模型的进一步发展。它利用计算机虚拟现实技术、仿真技术、多媒体技术建立数学模型定量而系统地描述作物生长发育器官建成和产量形成等生理生态过程与环境、之间相互作用的数量关系，在此基础上，设计出虚拟作物、畜禽，从遗传学角度定向培育农作物，改变传统的育种和科研方式。目前’眭￡界上仅有少数几个研究机构在开展这

方面的研究，研究内容为虚拟主要农作物、畜禽的育种和管理。

国内农业信息技术应用现状

信息技术在农业信息传播技术我国农业领域的应用虽起步较晚，但发展很快。1979年从国外引进遥感技术并应用于农业，首开信息化农业的先河。1981年中国建立第一个计算机农业应用研究机构，即中国农业科学院计算中心．开始以科学计算、数学规划模型和统计方法应用为主的农业科研与应用研究。1987年农业部成立信息中心，开始重视和推进计算机技术在农业领域的试点和应用。1994年以来，中国农业信息网和中国农业科技信息网的相继开通运行，标志着信息技术在农业领域的应用开始迈入快速发展阶段。目前，信息技术农业应用研究与推广取得了一些成

果．建起了一批农业综合数据库和各类应用系统。其中以粮、棉、油为主的信息技术成果约占1/3。如利

用计算机技术，对农作物的选种、灌溉和施肥等不同管理环节进行优化处理后，向农民提供信息咨询，指

导农民科学种田；对农作物病虫害、产量丰欠等进行预测预报，帮助农药企业合理安排生产，辅助农民科

学调整生产结构；对不同类型的农业经济系统、土壤一作物一大气系统等进行仿真。辅助农业管理者编

制农业规划和生产计划；根据各种动物营养需求，生产最佳的饲料配方，帮助生产厂家和养殖户获得最

大经济效益。近年来，部分科研院所开始探索计算机视觉及图像处理技术在农业领域的应用，有些已取

得显著的效果。农业部利用网络协议信息发布与查询等技术，建成的专业面涵盖较宽．信息存储、处理

及发布能力较强．信息资源丰富和更新量较大的中国农业信息网，现联网用户已发展到了3 000多家。

据中国农科院科技文献中心检索．到2001年3月中国大陆农业网站数量近2 200家，超过了法国、加拿

大等发达国家，如果加上台湾和香港的农业网站，中国农业网站数量可排在世界前10名以内。国家科技

4 3攻关计划开展了“农业决策支持信息系统研究”、“农业信息化关键技术的研究”。已经开始为国家宏观决

策和农业科技信息传播发挥作用。国家“863”计划开展了“智能化农业信息技术应用示范工程”．在全国

建立了20个示范区，取得了显著成效。另外，开展了“网络农业”、“精确农业”、“虚拟农业”等的探索研

究。近年来，在农业研究信息系统、科技基础数据库、小麦～玉米连作智能决策系统、农业词表和机器翻

译系统、多媒体光盘应用系统、农场管理系统、畜牧营养数据库、土肥信息管理系统、草地信息系统等方

面取得了一系列进展和科技成果。

农业信息传播技术我国农业信息技术在应用方面存在的问题

(1)农民素质不高，信息化意识和利用信息的能力不强。(2)农业产业化程度不高。难以形成正常

的信息需求。农业产业化是农业信息化的基础，两者是相互依赖的。农业的产业化意味着生产规模的扩

大，农业生产以市场为导向，必然产生对信息的大量需求及提高效率的强烈愿望，在规模小时，以满足自

己需要时就不可能或不必要加大对信息技术的需求，因为采用信息技术需要一定的投入，如购买信息

技术设备，支付获取信息费用，这对于生产规模小，生产效益不高的农业生产来说，权衡之下，显然不可

能在信息方面有大的投入。(3)网络成本较高，阻碍了信息化的普及。表现在两个方面：一是大多数农民

买不起计算机，也就难以获取农业信息。现在平均每台计算机的价格约为5 000元至6 000元；二是农村

电话费若按0．3元/分钟计算，加上上网费用4元/小时，合计每小时上网费超过10元．农民难以支付

如此高的费用。(4)农业信息化基础工作水平低。表现在基层缺少收集信息、处理信息、传播信息的软硬

件设备。信息网络体系不健全；无信息服务中介组织，基层缺少能够主动、科学地进行信息管理的人

员；信息来源可靠性差．致使不少假信息和过期信息给农业生产带来损失；更为重要是缺乏大型实用数

据库。数据库建设数量不少，但质量不高，实用性差。(5)信息技术实用性差，没能给农民带来较好的经济

效益。作为农业生产地区存在不同程度的差异。要因地制宜地进行农业种植、生产，也就要求信息技术的

适应性要因地制宜。目前从事农业应用软件开发的人员比例较少，且开发的技术品种不多，适应性差，

加上目前农业应用软件出现供求之间的矛盾，更加阻碍了农业信息化的普及。(6)农业信息服务体系还

没有完成．电子商务给农产品销售带来的作用尚未较好发挥。农业信息化建设缺乏政府的宏观指导与

必要引导，信息服务尚未完全形成．另一方面，发展电子商务还处于初级阶段，其所需配套条件和市场

机制尚未形成。农产品的电子商务还处于起步研究阶段，难以发挥其重大的作用。(7)农业信息网络人

才缺乏。农业信息网络的建设需要一大批不仅精通网络技术。而且熟悉农业经济运行规律的专业人才，

标签：农业   信息

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