检索结果-内蒙古大学图书馆

智慧农业（中英文） 2022年第4期4卷 126-137页

作者：陈枫孙传恒邢斌罗娜刘海深国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展,为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性,本文首先分析了农业元宇宙的概念,以及区... 详细信息

元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展,为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性,本文首先分析了农业元宇宙的概念,以及区块链、非同质化代币、5G/6G、人工智能、物联网、三维重建、云计算、边缘计算和扩展现实等元宇宙农业应用的关键技术。接着讨论了元宇宙在虚拟农场、农业教学系统和农产品追溯系统三个农业应用领域的主要情景,最后总结了农业元宇宙面临的系统建立、通信基础、硬件设备和运营等方面的主要挑战,并展望了未来的发展方向。本文可为元宇宙在农业的应用研究提供指导。

关键词：农业元宇宙区块链扩展现实数字孪生平行农业虚拟农场农产品追溯系统农业教学系统

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玉米维管系统表型高通量解析与多组学研究进展

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江苏农业科学 2022年第20期50卷 9-18页

作者：周国靓郭新宇郭尚敬张颖聊城大学农学院山东聊城252000 北京市农林科学院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 数字植物北京市重点实验室北京100097

维管束是贯穿玉米整株植物的输导组织和支持系统,其特性对玉米高产、稳产起着重要作用。随着对玉米需求的不断增长,以及作物源-库性状的改善和栽培水平的提高,维管束作为源库之间联系的重要纽带,其形态结构和生理功能对产量形成的作用... 详细信息

维管束是贯穿玉米整株植物的输导组织和支持系统,其特性对玉米高产、稳产起着重要作用。随着对玉米需求的不断增长,以及作物源-库性状的改善和栽培水平的提高,维管束作为源库之间联系的重要纽带,其形态结构和生理功能对产量形成的作用日益受到育种工作者的重视。本文系统概述玉米根、茎、叶和果穗的维管束表型特征,以及维管系统在水分运输、物质营养运输及机械支撑等方面的功能;探讨维管系统表型的定义及其内涵;整理近年来国内外维管组织表型高通量获取方法并对比分析各种获取方法的优缺点;总结基于组学的维管系统表型-基因型关联组学分析研究进展;最后对玉米维管束系统研究面临的挑战和前景进行讨论,提出以表型组学为切入点,结合细胞生物学、计算机图像处理、计算数学等多学科交叉,高通量、系统获取维管束的表型信息,实现玉米果穗柄维管束表型的精准解析,以期为开展基于组学的结构-功能探究、计算与模拟提供大数据支撑,并为玉米的抗性评价、品种选育及功能机制研究提供有益参考。

关键词：玉米维管束表型解析多组学分析

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植株自旋转多视角重建技术在小麦植株三维表型获取中的应用评估

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中国农业科技导报 2022年第8期24卷 87-98页

作者：张文麒吴升郭新宇温维亮卢宪菊赵春江上海海洋大学信息学院上海201306 北京市农林科学院信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

基于多视角重建技术的作物三维表型高通量获取系统成本低、获取效率高,引起越来越多的关注。植物自旋转式拍摄平台易于搭建,但植物旋转过程中产生的抖动对点云三维重建和表型解析精度有一定影响。为评估旋转式多视角成像在小麦植株三维... 详细信息

基于多视角重建技术的作物三维表型高通量获取系统成本低、获取效率高,引起越来越多的关注。植物自旋转式拍摄平台易于搭建,但植物旋转过程中产生的抖动对点云三维重建和表型解析精度有一定影响。为评估旋转式多视角成像在小麦植株三维表型解析中的适用性,基于植物旋转设计了便携式小麦植株三维表型高通量采集系统,选取穗期不同品种的小麦植株作为实验样本进行点云重建,基于Hausdorff距离评价了重建点云的精度误差;并基于人工测量数据,对所提取的表型指标精度进行评价。结果表明,植物旋转式重建的点云与相机旋转式重建的点云有较高的一致性,点云精度差距基本控制在0.4 cm以下;获取的叶长、叶宽和株高的均根方误差分别为0.79、0.13和0.53 cm,平均绝对百分比误差分别为3.26%、7.63%和0.74%,表明该方式适合穗期的小麦植株表型重建,具有较高的点云重建和表型提取精度,并为小麦植株表型评价提供了一种低成本的解决方案。

关键词：多视角三维重建小麦植株点云表型低成本

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消光系数估算方法对玉米冠层光能利用模拟的影响

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中国农业气象 2022年第10期43卷 773-785页

作者：王俊浩顾生浩徐田军陈博温维亮张立祯郭新宇北京市农林科学院信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室/国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 中国农业大学资源与环境学院北京100193 北京市农林科学院玉米研究中心北京100097 吉林农业大学资源与环境学院长春130118

以玉米品种大叶矮小型的矮单268(AD268)和小叶高大型的先玉335(XY335)为供试材料,设置低(3株·m^(-2))、中(6株·m^(-2))、高(9株·m^(-2))3个种植密度,综合利用冠层光合有效辐射(PAR)垂直分布数据、冠层三维模型与冠层光... 详细信息

以玉米品种大叶矮小型的矮单268(AD268)和小叶高大型的先玉335(XY335)为供试材料,设置低(3株·m^(-2))、中(6株·m^(-2))、高(9株·m^(-2))3个种植密度,综合利用冠层光合有效辐射(PAR)垂直分布数据、冠层三维模型与冠层光合模型,分析了对数法和回归法估算出的消光系数(k_(log)和k_(nls))对品种和种植密度的响应及其差异,评估消光系数估算方法对冠层光能利用模拟的影响。结果表明:k_(log)和k_(nls)存在差异,这种差异在大叶矮小型品种AD268下表现更加明显,且差异随着种植密度的增加而加剧,基于k_(nls)对冠层光分布的拟合效果(R^(2)=0.86)优于k_(log)(R^(2)=0.77);基于k_(log)和k_(nls)的玉米冠层光能利用特征对种植密度的响应规律在不同品种间存在明显差异,以k_(log)和k_(nls)模拟的AD268的日CO_(2)同化量、地上部干物质日积累量和光能利用效率在低密度下无明显差异,但在中高密度下差异较大,二者差异开始变大的临界密度为0.7~2.5株·m^(-2)。

关键词：作物模型参数估计光能利用效率高光效理想株型

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信息技术与智能装备助力智能设计育种

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吉林农业大学学报 2021年第2期43卷 119-129页

作者：张颖廖生进王璟璐郭新宇杨信廷赵春江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数字植物北京市重点实验室北京100097

当前,世界种业已进入空前的密集创新和产业变革时代,作物育种正迎来以信息技术和生物技术融合发展为标志的新一轮科技革命,并将引领种业进入智慧种业时代。为此,抢占农业智能设计育种技术及其产业发展的制高点已成为世界各国增强国际竞... 详细信息

当前,世界种业已进入空前的密集创新和产业变革时代,作物育种正迎来以信息技术和生物技术融合发展为标志的新一轮科技革命,并将引领种业进入智慧种业时代。为此,抢占农业智能设计育种技术及其产业发展的制高点已成为世界各国增强国际竞争力的重大战略。文章回顾了作物主要育种技术及模式的发展历程,总结了智能设计育种的含义和基本流程,论述了信息技术与智能装备在智能设计育种中的主要作用,包括表型-环境大数据获取解析、多重组学大数据分析、多维大数据驱动的智能育种预测模型构建、育种大数据存储管理与应用以及育种装备的机械化、自动化和智能化方面的内容;最后从信息技术和智能装备视角探讨了当前作物智能设计育种面临的主要问题与挑战,并从加速作物表型组技术体系构建、加快育种大数据建设、加强生物技术和信息技术的深度融合、务实推进种业智能装备自主研发和开展智能设计育种大联合大协作五个方面提出了具体建议。

关键词：育种智能设计育种信息技术智能装备

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数字孪生系统在农业生产中的应用探讨

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中国农业科技导报 2021年第10期23卷 82-89页

作者：顾生浩卢宪菊王勇健郭新宇北京农业信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

数字孪生技术与农业的深度融合将为农业数字化转型升级提供新动能。农业数字孪生系统基于农业生产系统所产生的数据流,通过实时态势感知、超实时虚拟推演和全程交互反馈,有效实现对作物生产系统的智慧管控。系统分析了作物生产系统及其... 详细信息

数字孪生技术与农业的深度融合将为农业数字化转型升级提供新动能。农业数字孪生系统基于农业生产系统所产生的数据流,通过实时态势感知、超实时虚拟推演和全程交互反馈,有效实现对作物生产系统的智慧管控。系统分析了作物生产系统及其认知方法的发展历程,明确了农业数字孪生系统产生的背景、概念、内涵、基本组成及其技术优势,提出我国农业数字孪生系统的应用方向和发展路径,为推进我国作物生产智能化提供参考。

关键词：数据驱动以虚控实闭环反馈建模大数据分析

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作物种子三维数字化方法研究

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种子 2022年第8期41卷 121-125页

作者：张云鹤郭新宇卢宪菊赵欢李远鲲温维亮北京市农林科学院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 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

作物种子体积小、内外部形态结构细节丰富,传统方法难以实现其内外部形态结构信息的高分辨率获取和表型参数的准确测算。本研究分别采用高分辨率三维扫描仪和显微CT两种方法获取玉米、水稻和棉花种子三维数据,利用所获取的数据计算各种... 详细信息

作物种子体积小、内外部形态结构细节丰富,传统方法难以实现其内外部形态结构信息的高分辨率获取和表型参数的准确测算。本研究分别采用高分辨率三维扫描仪和显微CT两种方法获取玉米、水稻和棉花种子三维数据,利用所获取的数据计算各种种子表面积和体积表型参数,并从成本、获取过程自动化程度和获取效率等多方面对比分析两种方法的优缺点。结果表明,作物种子三维数字化数据采集要求设备分辨率<20μm可得到满足需求的数据;两种方法均可实现作物种子高分辨率三维数据采集和表型参数计算,计算结果可反映物种、品种及种子个体间的差异;外表面三维扫描可获取带有颜色信息的种子外部三维数据,而显微CT可获取种子内外部的高质量三维数据。两种三维数字化方法预期可为作物种子高分辨率三维数据采集、表型参数测算和种子质量检测等提供技术支撑。

关键词：三维种子数字化三维扫描表型

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数字乡村背景下农村基本公共服务发展现状与提升策略

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中国软科学 2021年第7期 13-20页

作者：郭美荣李瑾马晨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

提出数字乡村与基本公共服务的概念内涵,并基于全国8370份乡村居民、村干部和乡镇干部的典型调查数据,揭示数字乡村背景下农村基本公共服务发展现状,分析阻碍数字技术推动乡村基本公共服务的现实瓶颈,总结农村基本公共服务发展的需求,... 详细信息

提出数字乡村与基本公共服务的概念内涵,并基于全国8370份乡村居民、村干部和乡镇干部的典型调查数据,揭示数字乡村背景下农村基本公共服务发展现状,分析阻碍数字技术推动乡村基本公共服务的现实瓶颈,总结农村基本公共服务发展的需求,提出相关对策建议,以期为实现城乡基本公共服务均等化和乡村全面振兴提供借鉴.

关键词：数字乡村基本公共服务

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蔬菜智能化管理技术研究进展

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中国农学通报 2023年第16期39卷 137-144页

作者：孙想吴华瑞朱华吉顾静秋北京市农林科学院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数字乡村技术重点实验室北京100097

为进一步推动智能化管理技术在蔬菜生产经营中的应用,提出蔬菜生产智能化技术的总体架构,分析大数据背景下蔬菜数据来源和获取手段,总结蔬菜病害诊断、环境与水肥调控、栽培管理决策、生产作业管理、智能信息服务等方面的关键技术。在... 详细信息

为进一步推动智能化管理技术在蔬菜生产经营中的应用,提出蔬菜生产智能化技术的总体架构,分析大数据背景下蔬菜数据来源和获取手段,总结蔬菜病害诊断、环境与水肥调控、栽培管理决策、生产作业管理、智能信息服务等方面的关键技术。在此基础上,指出蔬菜生产智能化管理技术在研究应用中面临的挑战,提出蔬菜生产智能化管理技术的发展建议。智能化是现代农业发展的要素,利用智能信息技术提高蔬菜产业综合生产力和效益是最终目的,应深度挖掘现实需求,整合蔬菜全产业链数据,推进智能信息技术与蔬菜产业的深度融合,支撑国内蔬菜产业转型升级。

关键词：蔬菜生产智能化管理智能调控诊断决策信息服务

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基于深度学习的动植物新品种精准推荐方法

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中国农业大学学报 2025年第7期 218-229页

作者：顾静秋郭旺朱华吉郝鹏吴华瑞北京市农林科学院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农村部数字乡村技术重点实验室

针对我国动植物新品种资源信息服务存在的信息不对称、更新不及时、新品种资源难以落地等问题。提出一种结合深度神经网络和注意力机制的两步推荐算法。该算法首先基于动植物品种资源全文数据，构建动植物品种词汇库，搭建Siamese BERT(... 详细信息

针对我国动植物新品种资源信息服务存在的信息不对称、更新不及时、新品种资源难以落地等问题。提出一种结合深度神经网络和注意力机制的两步推荐算法。该算法首先基于动植物品种资源全文数据，构建动植物品种词汇库，搭建Siamese BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)网络，通过BERT获取文本上下文关联语义特征，运用双向最大匹配算法获取品种词典特征向量，融合语义及词典特征，通过相似度计算训练回归模型，实现动植物新品种与历史品种相似判断。接下来融合用户静态属性特征、用户行为特征、动植物品种资源特征等品种推荐影响因子，综合分析农业领域用户的行业差异、习惯差异，提出面向动植物品种推荐的用户特征及品种特征表征方式，基于CNN(Convolutional Neural Network)构建用户兴趣网络模型，并引入注意力机制来实现用户与品种的精准匹配推荐。在互联网实时监控新品种资源，实现全自动化的动植物新品种自动推荐。性能测试与效果验证结果表明，该算法在准确率和F1值评价指标上分别达到84.1%和0.832，相比基于协同过滤、矩阵分解等传统推荐算法，能更精准实现动植物新品种的推荐。

关键词：动植物品种资源推荐深度神经网络两步推荐兴趣模型

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