检索结果-内蒙古大学图书馆

智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 57-69页

作者：许世卫李乾川栾汝朋庄家煜刘佳佳熊露中国农业科学院农业信息研究所北京100081 北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所北京100097 农业农村部农业监测预警技术重点实验室北京100081 中国农业科学院农业监测预警智能系统重点开放实验室北京100081

[目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱... 详细信息

[目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱等挑战。因此,亟需构建适应中国农业数据特点的深度学习模型,以提升农产品市场的监测与预警能力,推动精准决策和应急响应。[方法]本研究应用深度学习方法,从中国多维农业数据资源实际出发,创新提出了一套不同监测预警对象条件下深度学习综合预测方法,构建了生成对抗与残差网络协同生产量模型(Generative Adversarial Network and Residual Network, GAN-ResNet)、变分自编码器岭回归消费预测模型(Variational Autoencoder and Ridge Regression, VAE-Ridge)、自适应变换器价格预测模型(Adaptive-Transformer)。为适应实际需求,研究在CAMES中采用“离线计算与可视化分离”策略,模型推理离线完成,平衡了计算复杂度与实时预警需求。[结果和讨论]深度学习综合预测方法在玉米单产、生猪消费量和番茄市场价格的预测上,均表现出显著的精度提升。GAN-ResNet生产量预测模型进行县级尺度玉米单产预测的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)为6.58%,运用VAE-Ridge模型分析生猪消费量的MAPE为6.28%,运用Adaptive-Transformer模型预测番茄价格的MAPE为2.25%。[结论]该研究提出的深度学习综合预测方法,具有较先进的单品种、多场景、宽条件下的农产品市场监测预警分析能力,并在处理不同区域多维数据、多品种替代、市场季节性波动等分析方面显示出优良的指标性能,可为中国农产品市场监测预警提供一套新的有效分析方法。

关键词：监测预警深度学习生产量预测消费量预测价格预测生成对抗与残差网络协同生产量模型变分自编码器岭回归消费预测模型自适应变换器价格预测模型

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人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展:制约因素、生成逻辑与推进路径

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 165-177页

作者：刘继芳周向阳李敏韩书庆郭雷风迟亮杨璐吴建寨中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部区块链农业应用重点实验室北京100081

[目的/意义]发展新质生产力对推动畜牧业高质量发展具有重要意义。本文旨在对人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展开展系统研究。厘清人工智能推动畜牧新质生产力高质量发展的机理和方向,深入分析畜牧新质生产力的内涵、特征、制约因... 详细信息

[目的/意义]发展新质生产力对推动畜牧业高质量发展具有重要意义。本文旨在对人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展开展系统研究。厘清人工智能推动畜牧新质生产力高质量发展的机理和方向,深入分析畜牧新质生产力的内涵、特征、制约因素,以及推进路径。[进展]畜牧新质生产力是以生物技术、信息技术和绿色技术等前沿技术创新为主导,以数智化、绿色化、生态化为产业升级方向,基本内涵表现为更高素质的劳动者、更先进的劳动资料和更广范围的劳动对象。与传统生产力相比,畜牧新质生产力是以科技创新为导向、以新发展理念为引领、以全要素生产率提升为核心的先进生产力,具有生产效率高、产业效益好、可持续发展能力强的显著特征。中国畜牧新质生产力已具备较好发展基础,但也面临畜禽育种技术创新不足、核心竞争力不强,畜牧养殖机械化率不高、智能装备自主研发能力较弱,“机器换人”需求迫切、畜牧人才量质存在短板,养殖规模化程度不高、智能化管理水平有限等制约因素。人工智能在畜牧业中可以广泛应用在环境控制、精准饲喂、健康监测与疫病防控、供应链优化等领域。人工智能经由以数字技术为代表的畜牧业技术革命性突破,以数据要素为纽带的畜牧业生产力要素创新性配置,与数字经济相适应的畜牧业产业深度转型,催生畜牧新质生产力,赋能畜牧业高质量发展。[结论/展望]提出了提升畜牧科技创新能力、建立畜牧业全链条信息化监管模式、加快畜牧绿色科技推广应用、提高畜牧业全产业链管理水平,以及完善重要畜禽品种商业化育种机制的畜牧新质生产力发展推进路径。

关键词：新质生产力畜牧人工智能制约因素生成逻辑推进路径

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基于深度学习的干旱预测方法研究进展

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中国农业资源与区划 2025年第2期046卷 211-222页

作者：陈颖吴焕萍谢能付姜丽华邱明慧李永磊中国农业科学院农业信息研究所农业农村部区块链农业应用重点实验室中国气象局国家气候中心

[目的]相比于其他自然灾害，干旱是一种缓慢发展的危害事件，其持续时间长、破坏性大，给农业生产和自然生态环境带来很大影响。预测未来的干旱状况和发展趋势，对于制定科学有效的管理计划以减少灾害造成的损失具有重要意义。[方法]文... 详细信息

[目的]相比于其他自然灾害，干旱是一种缓慢发展的危害事件，其持续时间长、破坏性大，给农业生产和自然生态环境带来很大影响。预测未来的干旱状况和发展趋势，对于制定科学有效的管理计划以减少灾害造成的损失具有重要意义。[方法]文章着重归纳总结当前常用的5种基于深度学习的干旱预测模型及其采用的技术，厘清干旱预测方法的发展过程和最新进展，探索干旱预测领域面临的挑战和机遇，并提出未来干旱预测研究的研究方向。[结果]（1）基于深度学习模型的干旱预测方法在均方根误差、偏差、平均绝对误差和准确性等检验指标上均优于传统模型。（2）深度学习方法是有效建立干旱预测模型的工具，能够处理大规模、高维度和复杂的数据。（3）将不同的深度学习模型与各种仿生优化技术、小波分析、传统的物理模型或统计模型融合，能够降低模型预测的不确定性，提高预测的准确性和适应性。（4）基于深度学习的干旱预测模型对数据依赖性强、对计算资源需求高，未得到全面系统的应用。[结论]在气候条件频繁变化的情况下，需要不断优化数据采集和监测系统，综合利用气象、农业、水文、生态和社会经济等多源信息，提高干旱预测精度。通过迁移学习、多模型融合、更先进的不确定性建模方法等来完善干旱预测方法，进一步推动深度学习技术在干旱预测领域的深入研究。

关键词：深度学习干旱预测干旱作物生产气象灾害

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基于无人机多源遥感数据和机器学习的高通量棉花估产研究

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农业机械学报 2025年第3期56卷 169-179页

作者：冯美臣苏悦林涛余汛宋扬金秀良山西农业大学农学院太谷030801 中国农业科学院作物科学研究所北京100081 新疆农业科学院经济作物研究所乌鲁木齐830091 农业农村部荒漠绿洲作物生态与耕作重点实验室乌鲁木齐830091

为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步... 详细信息

为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步确定了估产的最佳生育时期,并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果,最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB(Red green blue)、多光谱(Multispectral,MS)和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)3种传感器数据,通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析,确定了棉花产量估算最佳生育时期,进而构建了基于偏最小二乘法回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、极致梯度提升(Extreme gradient boost,XGBoost)3种机器学习模型的棉花产量估算方法,并评估了基于2种最常用的传感器(RGB和MS相机)的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明,盛花期是棉花估产的最佳生育时期;基于盛花期的UAV数据,XGBoost模型取得了最高的产量估算精度(R^(2)为0.70,RMSE为611.31 kg/hm^(2),rRMSE为10.60%),在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时,基于MS图像数据提取的特征建模结果更好,同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时,模型结果高于单一传感器;使用夏普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度,发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义,其中,纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。

关键词：棉花估产无人机遥感多源数据 XGBoost 夏普利加性解释

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新形势下中国与中亚农业合作面临的机遇、挑战及对策建议

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农业经济 2025年第4期 138-140页

作者：刘洪霞张帅曲春红计晗谢琳中国农业科学院农业信息研究所中国农业科学院国际合作局

农业是中国和中亚国家的重要产业，双方拥有绵长的边境线和相似的气候条件及农业结构，具有开展农业合作的天然条件。另外，首届“中国—中亚峰会”达成了多项农业合作共识和倡议，如发展智慧农业，加强节水、绿色和其他高效技术应用和... 详细信息

农业是中国和中亚国家的重要产业，双方拥有绵长的边境线和相似的气候条件及农业结构，具有开展农业合作的天然条件。另外，首届“中国—中亚峰会”达成了多项农业合作共识和倡议，如发展智慧农业，加强节水、绿色和其他高效技术应用和先进经验交流，推动在荒漠化土地和盐碱地治理开发、节水灌溉、病虫害防治、畜牧兽医等领域开展技术与人才交流合作，建立中国-中亚农业部长会晤机制等，由此足以说明在中国与中亚国家间开展农业合作的重要性。为此，本研究首先系统梳理了中国与中亚国家农业合作的现实需求，然后总结了中国与中亚国家农业合作的发展态势，并指出了双方农业合作所面临的机遇与挑战，在此基础上，从政策对话、农业投资、农产品贸易和农业科技合作等方面提出了进一步促进中国与中亚农业合作的对策建议，以期为发展和完善双边农业合作机制提供借鉴与参考。

关键词：中国-中亚农业合作合作机制机遇与挑战对策建议

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数字经济背景下提高中国农产品质量安全保障水平探究

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农业现代化研究 2025年第2期46卷 205-214页

作者：张小允许世卫王晓伟山西农业大学农业经济管理学院农业农村部农业监测预警技术重点实验室中国农业科学院农业信息研究所新疆农业科学院农业经济与科技信息研究所

数字经济的快速发展为农产品质量安全保障带来了新的机遇与挑战。在中国农产品质量安全总体水平稳步提升的同时，不同品类和区域之间的质量差异依然显著，传统监管模式在现代农业复杂环境下逐渐暴露出不足。本文基于数字经济理论框架，... 详细信息

数字经济的快速发展为农产品质量安全保障带来了新的机遇与挑战。在中国农产品质量安全总体水平稳步提升的同时，不同品类和区域之间的质量差异依然显著，传统监管模式在现代农业复杂环境下逐渐暴露出不足。本文基于数字经济理论框架，系统分析了数字技术在农产品生产、加工、流通及消费环节中的应用现状，指出了当前存在的技术应用不足、信息不对称、市场监管难题及跨部门协作困难等主要问题。研究发现，物联网、大数据、区块链等数字技术在提升质量安全保障效率和透明度方面具有显著潜力，尤其是在环境监测、投入品追溯、冷链物流管理和品牌建设等领域已取得初步成效。为进一步发挥数字技术在质量安全中的作用，本文从生产、加工、流通、消费和全程监管等角度提出了数字技术赋能农产品质量安全保障的具体实施路径，以推动农产品质量安全保障体系的全面数字化转型，为农业现代化发展和乡村振兴提供有力支撑。

关键词：数字经济农产品质量安全物联网区块链政策建议

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基于产量反应和农学效率的大白菜养分专家系统构建及验证

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植物营养与肥料学报 2025年第1期31卷 156-166页

作者：刘梦娇杨秉庚徐新朋丁文成串丽敏何萍周卫北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室/中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部植物营养与肥料重点实验室北京100081 北京市农林科学院农业信息与经济研究所北京100097

【目的】大白菜(Brassica rapa L. ssp. pekinensis)在我国各地均有大面积种植,我们构建了基于产量反应和农学效率的大白菜养分专家推荐施肥智能系统,为不同土壤和气候环境条件的大白菜生产提供简便可靠的施肥方案。【方法】数据来源于2... 详细信息

【目的】大白菜(Brassica rapa L. ssp. pekinensis)在我国各地均有大面积种植,我们构建了基于产量反应和农学效率的大白菜养分专家推荐施肥智能系统,为不同土壤和气候环境条件的大白菜生产提供简便可靠的施肥方案。【方法】数据来源于2000—2023年国际植物营养研究所中国项目部和研究团队在大白菜主产区开展的田间肥效试验,以及此期间在“中国知网数据库”以关键词“大白菜”、“大白菜+产量”、“大白菜+养分吸收”、“大白菜+肥料利用率”检索到的公开发表的学术论文。进一步以田间肥料试验和露地大白菜为条件,筛选出大白菜产量数据2809条,大白菜氮、磷和钾养分吸收数据分别为667、505和514条,大白菜氮、磷和钾产量反应数据分别为153、113和264条。采用QUEFTS模型模拟分析了大白菜不同目标产量的最佳养分需求特征,结合计算机技术,构建大白菜养分专家系统。于2023年在山东和河北大白菜主产区开展了6组田间试验,每组田间试验包括6个处理,分别为基于大白菜养分专家系统推荐施肥(NE)、农民习惯施肥(FP)、土壤测试施肥(ST),以及基于NE的不施氮、不施磷或不施钾处理,分析了大白菜产量、经济效益和养分利用率。【结果】2000—2023年,我国露地大白菜试验的平均产量为86.0 t/hm^(2),氮、磷和钾养分吸收量分别为178.5、40.1和225.4 kg/hm^(2)。根据QUEFTS模型分析结果,生产1 t大白菜所需氮、磷、钾养分分别为1.64、0.33和2.21 kg。产量反应和农学效率呈二次曲线关系(P<0.05),相关系数分别为0.743 (氮)、0.753 (磷)、0.806 (钾)。田间试验结果表明,NE处理N、P2O5和K2O用量分别较FP处理减少8.4%、39.3%和6.1%,与ST处理用量相当。NE处理大白菜产量较ST和FP处理分别增加2.0%和7.8%,经济效益分别提高2.6%和13.4%,氮肥回收率分别提高34.9%和28.6%,钾素偏生产力分别提高13.8%和21.7%;NE处理氮和磷素偏生产力与ST处理相当,但高于FP处理,NE处理氮和磷素偏生产力较FP处理分别提高了16.1%和94.4%。【结论】与常规测土施肥技术相比,采用产量反应和农学效率为基础构建的大白菜养分专家系统,针对不同生产条件推荐的施肥方案不仅优化了肥料用量,还提高了大白菜产量、经济效益以及肥料利用效率,充分证明大白菜养分专家系统是适用于我国不同地区和规模的大白菜种植的智能推荐施肥方法。

关键词：大白菜养分专家系统产量反应肥料利用率经济收益

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奶牛个体头部多模态图像深度学习训练数据集

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中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 4-13页

作者：杜林煊曹姗姗刘婷婷孙伟孔繁涛中国农业科学院农业信息研究所北京100081 国家农业科学数据中心北京100081 中国农业科学院农业经济与发展研究所北京100081

随着农业现代化与精准农业的推进,畜牧业的智能化与精准化管理在动物健康监测、养殖过程管理以及精准养殖等领域展现出广泛的应用前景。基于图像分析的非接触式健康监测技术,利用计算机视觉与红外成像,可实时监控奶牛的生理状态和行为特... 详细信息

随着农业现代化与精准农业的推进,畜牧业的智能化与精准化管理在动物健康监测、养殖过程管理以及精准养殖等领域展现出广泛的应用前景。基于图像分析的非接触式健康监测技术,利用计算机视觉与红外成像,可实时监控奶牛的生理状态和行为特征,为疾病预警与生产管理优化提供支持。本研究构建了一个涵盖奶牛个体头部多模态图像的数据集,包含50头奶牛在自然活动状态下,不同光照条件(昼间和夜间)下采集的图像数据。本数据集包括2636组经过配准的可见光图像(VIS)和红外热成像图像(IRT),并对IRT图像中的奶牛头部区域进行了精确标注。通过模糊检测、图像质量评估和数据增强等技术优化了数据质量,确保数据多样性和真实性。本数据集可为跨模态学习、图像配对与行为分析研究提供基础,助力智能监测系统与精准农业的发展。

关键词：奶牛个体检测红外测温图像多模态数据精准农业奶牛健康监测深度学习

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广西柑橘智慧果园信息平台设计与应用

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中国南方果树 2025年第2期54卷 17-24页

作者：莫小香覃泽林柴秀娟吴赛赛李敏阮晓静黄其椿曾志康广西壮族自治区农业科学院南宁530007 中国农业科学院农业信息研究所北京100081

针对柑橘大数据分散于产业链不同场景、信息孤岛现象显著且阻碍信息共享与利用等问题,设计、构建出高度集成化的广西柑橘智慧果园信息平台(以下简称“平台”)。平台通过整合产业链各环节的多源异构海量数据,融合种植适宜性评价、水肥智... 详细信息

针对柑橘大数据分散于产业链不同场景、信息孤岛现象显著且阻碍信息共享与利用等问题,设计、构建出高度集成化的广西柑橘智慧果园信息平台(以下简称“平台”)。平台通过整合产业链各环节的多源异构海量数据,融合种植适宜性评价、水肥智慧灌溉、柑橘(果实)目标检测、姿态估计、关键点检测、自动测产、品质自动分级等关键技术,集成智慧耕地、智慧灌溉、智能采摘与品质分级及果园信息服务等一系列子系统,实现了果园产前规划、产中管理和产后追溯的全链条数字化、智能化管理。平台实现了果园全生命周期的信息感知与分析,结合深度挖掘并充分利用长期积累的数据资源,构建多维度数据模型体系,广泛覆盖地块属性与生产关联、水肥营养调控、果实品质预测、历史产量分析及病虫害预警等,能够为规范化生产流程提供数据驱动的决策依据,加强对自然灾害的预警与应对能力,同时在果园管理决策中展现出实际效用。平台的应用可推动柑橘产业链上下游的协同合作。研究结果为广西柑橘产业的数字化转型提供了创新思路与实践案例。

关键词：广西柑橘智慧果园信息平台农业数字化数据集成

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蛋鸡产业综合监管大数据平台:架构、技术与应用

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沈阳农业大学学报 2025年第1期56卷 128-139页

作者：卫培刚孙伟王梁孔繁涛刘继芳吴迪梅曹姗姗中国农业科学院特产研究所北京100081 中国农业科学院农业信息研究所北京100081 中国农业科学院农业经济与发展研究所北京100081 国家农业科学数据中心北京100081 北京市畜牧总站北京100107

[目的]蛋鸡产业的高质量发展在我国建设现代化产业体系和全面实现乡村振兴的过程中发挥着重要作用,针对当前蛋鸡产业内部数据资源利用率低、信息化水平不高等问题,构建了蛋鸡产业综合监管大数据平台。[方法]以北京市良种蛋鸡产业集群为... 详细信息

[目的]蛋鸡产业的高质量发展在我国建设现代化产业体系和全面实现乡村振兴的过程中发挥着重要作用,针对当前蛋鸡产业内部数据资源利用率低、信息化水平不高等问题,构建了蛋鸡产业综合监管大数据平台。[方法]以北京市良种蛋鸡产业集群为研究对象,设计了面向蛋鸡产业综合监管大数据平台的总体架构和逻辑功能,阐明了数据抓取与融合、产销智能推荐方法、产品溯源技术和粪污还田利用计算方法等关键技术,采用主流的服务框架和开源软件系统,设计基于MongoDB、PostgreSQL和PostGIS的混合存储模式,研发北京市蛋鸡产业综合监管大数据平台。[结果]典型应用场景分析表明,该平台能够满足产业动态监管、产业运行分析、产品质量溯源、产销对接匹配、粪污资源化利用等核心应用需求,完善贯通蛋鸡产业链信息化服务,强化产品追溯和产销服务,实现全产业链信息化闭环管理。[结论]该平台可有效提升北京蛋鸡产业集群的综合监管能力,为蛋鸡产业高质量发展提供便捷、高效、智能的信息技术工具。

关键词：蛋鸡产业产业监管全产业链大数据平台

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