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农业现代化研究 2019年第2期40卷 189-196页

作者：郭美荣李瑾冯献北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农业部农业信息技术重点实验室北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

互联网技术在农业领域的渗透,催生了休闲农业新业态。探讨网络环境下休闲农业创新发展需求和模式对我国现代农业产业融合和农业农村经济发展具有重要意义。采用文献调研和案例调研相结合的方法,总结分析北京市休闲农业与互联网融合发展... 详细信息

互联网技术在农业领域的渗透,催生了休闲农业新业态。探讨网络环境下休闲农业创新发展需求和模式对我国现代农业产业融合和农业农村经济发展具有重要意义。采用文献调研和案例调研相结合的方法,总结分析北京市休闲农业与互联网融合发展现状、需求、模式和困境。结果表明,北京市"互联网+"休闲农业融合发展主要形成了休闲农业主题网站、休闲农业与互联网金融和会展农业等业态。互联网环境下,基于政府规范管理、消费者参与式消费、休闲产品服务精准化开发和信息沟通反馈的需求,休闲农业发展形成了基于品牌宣传推介的创意体验农业模式、基于休闲农产品营销的电子商务模式、基于产业链服务的个性化定制模式和基于科技示范引领的科普展览模式4类。目前,休闲农业转型升级仍面临城乡网络基础设施建设不完善、经营主体受教育程度偏低、建设发展资金不足和专业人才缺乏等限制因素。为此,应持续完善网络基础设施建设,加强经营主体培训,创新生产经营模式,强化人才建设。

关键词：休闲农业互联网+ 现状需求模式困境北京

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“互联网＋”时代我国现代农业服务业的新内涵、新特征及动力机制研究

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科技管理研究 2018年第2期38卷 196-202页

作者：马晨李瑾北京农业信息技术研究中心//国家农业信息化工程技术研究中心//农业部农业信息技术重点实验室//北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

以互联网、物联网、大数据等信息化前沿技术对农业服务业发展的影响与驱动为切入点,深入研究"互联网+"时代我国现代农业服务业发展的新形式,创新性地提出"互联网+"环境下我国现代农业服务业的新内涵,深入剖析在与... 详细信息

以互联网、物联网、大数据等信息化前沿技术对农业服务业发展的影响与驱动为切入点,深入研究"互联网+"时代我国现代农业服务业发展的新形式,创新性地提出"互联网+"环境下我国现代农业服务业的新内涵,深入剖析在与互联网跨产业、跨领域、跨业务结合以后,现代农业服务业展现出高增值性、高渗透性和强外部性的新特征。重新梳理我国现代农业服务业的分类,着重分析利用信息感知、数据传输、智能处理和优化决策等先进的互联网信息技术推动现代农业服务业转型升级的动力机理,并提出发展现代农业服务业的相关对策建议。

关键词：互联网+ 现代农业服务业转型升级动力机制

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农业物联网产业发展分析与政策建议

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科技导报 2018年第11期36卷 45-53页

作者：李瑾郭美荣冯献北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农业部农业信息技术重点实验室北京市农业物联网工程技术研究中心

中国农业物联网产业初步形成完整的物联网产业体系,各类农业专家系统、配方施肥系统、监测预警系统、质量追溯系统等农业专用软件平台、农业物联网解决方案咨询、软件服务等发展迅速,应用前景广阔。但存在地域和领域发展不均衡、技术支... 详细信息

中国农业物联网产业初步形成完整的物联网产业体系,各类农业专家系统、配方施肥系统、监测预警系统、质量追溯系统等农业专用软件平台、农业物联网解决方案咨询、软件服务等发展迅速,应用前景广阔。但存在地域和领域发展不均衡、技术支撑不足、产业市场体系不完善、市场化竞争不足的问题。结合中国农业物联网产业现状,从加强农业物联网关键技术研发与平台建设、完善产业发展资金扶持政策、培育农业物联网产业集群、创新农业物联网商业运作模式和服务推广等方面,提出了加快农业物联网产业发展的对策与建议。

关键词：农业物联网物联网产业农业信息技术

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“互联网+”现代农业的战略路径与对策建议

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中国工程科学 2020年第4期22卷 50-57页

作者：李瑾马晨赵春江冯献北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业农村部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

“互联网+”现代农业是互联网理念、技术和方法在农业领域的实践,是新一代信息技术革命下互联网与现代农业产业融合的新业态和新模式。本文基于现代农业发展需求分析,提出发展“互联网+”现代农业的必要性,结合对“互联网+”现代农业内... 详细信息

“互联网+”现代农业是互联网理念、技术和方法在农业领域的实践,是新一代信息技术革命下互联网与现代农业产业融合的新业态和新模式。本文基于现代农业发展需求分析,提出发展“互联网+”现代农业的必要性,结合对“互联网+”现代农业内涵的科学界定,分别从信息感知数字化、农机装备智能化、农业生产精准化、产后管理在线化、农技服务个性化5个方面分析了“互联网+”现代农业的新特征,从技术、产业、应用3个层面分析了我国“互联网+”现代农业发展瓶颈,据此提出了发展“互联网+”现代农业的发展思路和战略目标。研究认为,突破“互联网+”现代农业应用的理论、方法和共性关键技术,培育形成“互联网+”现代农业产业集群,开展“互联网+”在农业生产、农业供应链、农业生产性服务等方面的集成应用示范是我国现阶段的发展重点;应进一步加快实现农业农村互联网信息互通共享,持续推进“互联网+”现代农业技术标准体系建设,加强“互联网+”现代农业学科发展与人才培养,驱动现代农业产业变革和转型升级。

关键词： “互联网+”现代农业现代农业产业体系农产品供应链农业生产性服务业

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基于无人机高光谱分数阶微分的马铃薯地上生物量估算

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农业机械学报 2020年第12期51卷 202-211页

作者：刘杨冯海宽孙乾杨福芹杨贵军北京农业信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097 山东科技大学测绘科学与工程学院青岛266590 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 河南工程学院土木工程学院郑州451191 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

以马铃薯为研究对象,利用无人机得到现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的高光谱数据,实测了地上生物量(Above ground biomass,AGB)数据。首先,利用成像高光谱影像提取每个生育期马铃薯冠层高光谱反射率数据;然后,利... 详细信息

以马铃薯为研究对象,利用无人机得到现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的高光谱数据,实测了地上生物量(Above ground biomass,AGB)数据。首先,利用成像高光谱影像提取每个生育期马铃薯冠层高光谱反射率数据;然后,利用分数阶微分计算高光谱0~2阶微分(间隔0.2),将各阶微分下的光谱数据与地上生物量进行相关性分析,挑选出相关系数绝对值较大的前9个微分波段;最后,利用多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)、随机森林(Random forest,RF)和人工神经网络(Artificial neural network,ANN)3种方法构建基于分数阶微分光谱的整体、不同品种、不同密度和不同施肥下的马铃薯AGB估算模型,并进行了对比。结果表明:各生育期相关系数绝对值最大值出现的阶数不同,现蕾期为0.8阶微分(470 nm);块茎形成期为1.8阶微分(710 nm);块茎增长期和淀粉积累期为1.6阶微分(718、722、766 nm);成熟期为1.0阶微分(622 nm)。相较于整数阶微分,高光谱分数阶微分与AGB的相关性更高,分数阶微分可以提高马铃薯AGB的估算精度。分析了不同生育期整体、不同品种、不同密度和不同施肥下的马铃薯AGB估算模型,3种方法中以9个微分波段为因变量的AGB估算在块茎增长期表现效果最好,利用MLR方法得到的模型精度最高、稳定性最强,其次为RF模型,ANN模型表现效果最差。不同生育期利用3种方法构建的AGB估算模型精度由大到小依次为块茎增长期、块茎形成期、淀粉积累期、现蕾期、成熟期。

关键词：马铃薯地上生物量高光谱分数阶微分

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信息化促进乡村振兴的国际经验与借鉴

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科技管理研究 2020年第3期40卷 174-181页

作者：冯献李瑾北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农业部农业信息技术重点实验室北京市农业物联网工程技术研究中心

采用二手资料分析法,基于信息传播要素视角,从乡村信息化基础设施建设、乡村信息服务体系建设、涉农信息资源建设等方面总结提出美国、英国、法国、日本、韩国等5个国家利用信息化促进乡村振兴的典型模式与主要做法,探讨其对中国乡村振... 详细信息

采用二手资料分析法,基于信息传播要素视角,从乡村信息化基础设施建设、乡村信息服务体系建设、涉农信息资源建设等方面总结提出美国、英国、法国、日本、韩国等5个国家利用信息化促进乡村振兴的典型模式与主要做法,探讨其对中国乡村振兴的经验借鉴。结合多案例分析发现,国外利用信息化促进乡村振兴的扶持政策与经验主要在于基础设施建设、受体技能培训、多元化服务主体以及信息资源建设等方面。未来中国在全面推进乡村振兴战略中,可借鉴国外相关经验,通过信息化支撑农业产业兴旺、信息化提升乡村治理效率、信息化促进农民增收等方面实现农业农村现代化。

关键词：信息化乡村振兴发展模式国际经验借鉴

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冬小麦叶片光合特征高光谱遥感估算模型的比较研究

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中国农业科学 2019年第4期52卷 616-628页

作者：张卓龙慧灵王崇倡杨贵军北京农业信息技术研究中心/农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室国家农业信息化工程技术研究中心北京市农业物联网工程技术研究中心辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院

【目的】光合作用是农作物产量和品质形成的基础,农作物光合参数的准确定量遥感反演不仅能够了解农作物的生长发育和有机物累积状况,还能为基于遥感的生态系统过程模型提供参考。为快速准确的估算光合特征参量,本研究综合原始光谱、3种... 详细信息

【目的】光合作用是农作物产量和品质形成的基础,农作物光合参数的准确定量遥感反演不仅能够了解农作物的生长发育和有机物累积状况,还能为基于遥感的生态系统过程模型提供参考。为快速准确的估算光合特征参量,本研究综合原始光谱、3种传统光谱变换技术和4种模拟方法构建冬小麦3种光合参数的高光谱反演模型,探讨高光谱反演冬小麦光合参数的可行性,对比不同类别光谱和模拟方法的适用性。【方法】本研究基于氮肥施用条件冬小麦气体交换和高光谱田间试验,获取不同叶位叶片的最大净光合速率(Amax)、PSⅡ有效光化学量子产量(Fv′/Fm′)、光化学猝灭系数(qP)和高光谱反射率,并对原始高光谱进行倒数、对数和一阶微分变换。根据3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果,筛选显著性水平优于0.01的波段作为输入变量,采用偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)、多元线性回归(MLR)和人工神经网络(ANN)等方法建立冬小麦叶片光合参量反演模型,以建模和验证的决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE)为依据,对不同模型的模拟精度进行比较分析。【结果】(1)3种光合参数和4种光谱的相关性分析结果表明,原始、倒数和对数光谱对3种光合参数(Amax、Fv′/Fm′和qP)的敏感谱区均集中在400—750 nm波谱区间,一阶导数光谱对3个光合参数的敏感谱区为470—560、630—700和700—770 nm波谱区间。(2)Amax、Fv′/Fm′和qP的最优反演模型组合分别为基于倒数光谱的MLR模型、基于一阶导数光谱的MLR模型和基于原始光谱的MLR模型。模型的建模R2分别为0.75、0.65和0.65,验证R2分别为0.73、0.59和0.44,表明基于高光谱模拟Amax和Fv′/Fm′切实可行,模拟qP的有效性需要进一步验证。(3)不同变换的光谱表现能力不同,以PLS模拟Amax为例,光谱的表现能力顺序为原始光谱>倒数光谱>对数光谱>一阶导数光谱。(4)不同模型的估算能力也存在明显差异,以基于原始光谱的Amax模拟为例,不同模型的估算能力顺序为MLR>PLS>ANN>SVM。【结论】通过对比分析4种光谱和4种模拟方法对3种冬小麦光合参数的高光谱反演结果发现,Amax和Fv′/Fm′可以很好通过高光谱进行模拟,而高光谱对qP解释能力偏低,有待进一步研究。高光谱信息对冬小麦光合参量具有较强的敏感性,同时受光谱类型和模拟方法的影响,可以用来监测冬小麦光合能力的动态变化,为把握农作物生长状况提供依据。

关键词：光合参量偏最小二乘支持向量机多元线性回归神经网络高光谱

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基于无人机数码影像的马铃薯生物量估算

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农业工程学报 2020年第23期36卷 181-192页

作者：刘杨冯海宽黄珏孙乾杨福芹农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 山东科技大学测绘科学与工程学院青岛266590 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 河南工程学院土木工程学院郑州451191

株高和植被覆盖度(Vegetation Coverage,VC)是估算生物量的重要参数,而生物量的准确估算对农业生产具有重要作用。该研究获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的无人机和地面数码影像,并实测株高、地上生物量... 详细信息

株高和植被覆盖度(Vegetation Coverage,VC)是估算生物量的重要参数,而生物量的准确估算对农业生产具有重要作用。该研究获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的无人机和地面数码影像,并实测株高、地上生物量和地面控制点(Ground Control Point,GCP)的三维空间坐标。首先基于数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)提取马铃薯株高,其次利用地面和无人机数码影像提取马铃薯VC实测值和估测值,然后将提取的株高、VC和二者乘积与选取的11种植被指数和生物量作相关性分析,挑选出相关性较好的前6种植被指数和3种农学参数,最后通过线性回归(Linear Regression,LR)、偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLSR)、随机森林(Random Forest,RF)算法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)估算生物量。结果表明,提取株高和实测株高拟合的决定系数为0.86,标准均方根误差为13.42%;提取VC值和实测VC值拟合的决定系数为0.84,标准均方根误差为15.76%;利用LR建模和验证精度由低到高依次为提取的株高、VC和二者乘积,每种变量的估算效果均从现蕾期到块茎增长期逐渐变好,从淀粉积累期到成熟期逐渐变差;每个生育期利用3种方法以不同变量估算生物量效果依次由低到高为植被指数、植被指数结合提取株高、植被指数结合提取VC、植被指数结合提取的株高和VC,其中PLSR模型效果优于RF和SVM模型。该研究为马铃薯长势快速监测提供参考。

关键词：模型无人机生物量马铃薯株高植被覆盖度植被指数

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倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析

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光谱学与光谱分析 2019年第11期39卷 3553-3559页

作者：束美艳顾晓鹤孙林朱金山杨贵军王延仓孙乾周龙飞农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 山东科技大学测绘科学与技术学院山东青岛266590 北华航天工业学院计算机与遥感信息技术学院河北廊坊065000

倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒... 详细信息

倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度(LAD)为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明:叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折>根倒>茎倒>未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒>茎折>茎倒>未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情遥感监测提供先验知识。

关键词：玉米倒伏叶面积密度高光谱连续小波变换随机森林

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基于随机森林算法的冬小麦叶面积指数遥感反演研究

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中国农业科学 2018年第5期51卷 855-867页

作者：张春兰杨贵军李贺丽汤伏全刘畅张丽妍西安科技大学测绘科学与技术学院农业部农业信息技术重点实验室国家农业信息化工程技术研究中心北京市农业物联网工程技术研究中心

【目的】通过利用随机森林算法(random forest,RF)反演冬小麦叶面积指数(leaf area index,LAI),及时、准确地监测冬小麦长势状况,为作物田间管理和产量估测等提供科学依据。【方法】本研究依据冬小麦拔节期、挑旗期、开花期及灌浆期地... 详细信息

【目的】通过利用随机森林算法(random forest,RF)反演冬小麦叶面积指数(leaf area index,LAI),及时、准确地监测冬小麦长势状况,为作物田间管理和产量估测等提供科学依据。【方法】本研究依据冬小麦拔节期、挑旗期、开花期及灌浆期地面观测数据,将相关系数分析(correlation coefficient,r)和袋外数据(out-of-bag data,OOB)重要性分析与随机森林算法(random forest,RF)相结合,在优选光谱指数和确定最佳自变量个数的基础上,构建了两种冬小麦LAI反演模型|r|-RF和OOB-RF,并利用独立数据集对两种模型进行验证;然后,将所建LAI反演模型用于无人机高光谱影像,进一步检验所建模型对无人机低空遥感平台的适用性和可靠性。【结果】|r|-RF和OOB-RF反演模型分别采用相关性前5强、重要性前2强的光谱指数作为输入因子时精度最优,验证决定系数(R~2)分别为0.805、0.899,均方根误差(RMSE)分别为0.431、0.307,表明这两个模型均能对作物LAI进行精确反演,其中OOB-RF模型的反演效果更好。利用无人机高光谱影像数据结合OOB-RF估算模型反演得到冬小麦LAI与地面实测值的拟合方程的决定系数R~2为0.761,RMSE为0.320,数值范围(1.02—6.41)与地面实测(1.29—6.81)亦比较吻合。【结论】本文基于地面数据构建的OOB-RF模型不仅具有较高的反演精度,而且适用性强,可用于无人机高光谱遥感平台提取高精度的冬小麦LAI信息。

关键词：无人机高光谱叶面积指数随机森林冬小麦

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