科研产出
基于数据仓库和数据挖掘技术的温室决策支持系统
《农业工程学报 》 2008 EI 北大核心 CSCD
摘要：农业领域的专家知识多是描述性和经验性的知识,难以进行精确的数学描述,这给农业决策支持系统的构建带来了一定的困难。为解决这种传统的决策支持系统的不足,介绍了基于数据仓库技术和数据挖掘技术构建的温室决策支持系统。该系统通过建立数据仓库来存储各种来自异质的信息源的数据,利用联机分析处理实现多维数据分析,然后通过数据挖掘技术从数据仓库中获得新的农业知识,以丰富决策支持系统的知识库。在系统的实现过程中,采用了SQL Server分析服务,实现数据挖掘与数据仓库以及应用程序的紧密耦合,从而大大提高了数据挖掘效率。将数据仓库、联机分析处理、数据挖掘三者结合起来形成了一种新的温室决策支持系统。
关键词： 数据挖掘 数据仓库 数据处理 联机分析处理 决策支持系统
全文链接
请求原文
水分对日光温室独本菊生长动态影响的模拟
《农业工程学报 》 2008 EI 北大核心 CSCD
摘要：光合作用与干物质生产是观赏植物外观品质形成的基础。水分是影响植物光合作用与干物质生产的重要因子。为定量研究水分对日光温室独本菊光合作用与干物质生产的影响,本研究以秋菊品种‘神马’(Chrysanthemum morifolium.L‘Shenma’)为试验材料,于2006年8月～2007年6月在北京日光温室内进行了不同定植期和不同水分处理的栽培试验,以生理辐热积为发育尺度,定量分析了基质水势对独本菊叶面积指数、光合速率和干物质生产动态的影响,建立了基质水势对独本菊叶面积指数、光合速率和干物质生产影响的模拟模型,并用与建立模型相独立的数据对模型进行了检验。结果表明,模型对日光温室独本菊叶面积指数、叶片最大总光合速率和植株总干重的预测结果较好,叶面积指数、叶片最大总光合速率和植株总干重的模拟值与实测值之间基于1︰1线的决定系数分别为0.94,0.90,0.94,相对预测误差分别为11.95%、3.13%、11.14%。本研究建立的模型可以为日光温室秋菊品种‘神马’的水分管理提供理论依据和决策支持。
全文链接
请求原文
农产品质量无损检测技术研究进展与应用
《农业工程学报 》 2008 EI 北大核心 CSCD
摘要：无损检测技术是在不破坏样品的情况下对其进行品质评价的方法。论文综述了近红外光谱、X射线、计算机视觉等主要无损检测技术在农产品质量评价中的研究进展,介绍了无损检测技术在农产品品质分析、产地环境监测、农业投入品评价和商品流通监控等环节的应用情况,并就该领域存在的问题和发展趋势进行了讨论。
全文链接
请求原文
基于掌上电脑的饲料配方系统的设计与开发
《农业工程学报 》 2008 EI 北大核心 CSCD
摘要：饲料配方软件为合理利用饲料资源、降低饲粮成本发挥了巨大作用。在掌上电脑上设计和开发了通用型饲料配方系统,系统包含配方计算、配方浏览、数据管理、系统维护和系统升级等主要功能模块。开发了嵌入式数据库访问中间件,提高了掌上电脑上数据操作的效率和系统的稳定性;采用两阶段法和直接计算逆矩阵的方式对配方求解的单纯形算法进行了优化,根据参算原料种类的数量,实际计算一次配方时间约为2～4s;实现了基于存储卡和网络的两种升级方式,保证了系统原料和饲养标准数据的时效性。在北京市4个郊区县31个养殖场户进行了应用,结果表明,系统稳定实用、操作简易,容易被中小养殖户接受,具有较大的推广价值。
关键词： 饲料配方系统 掌上电脑 嵌入式数据库 Windows CE 线性规划
全文链接
请求原文
蔬菜安全生产管理及质量追溯系统设计与实现
《农业工程学报 》 2008 EI 北大核心 CSCD
摘要：可追溯体系作为控制农产品质量安全的有效方法日益受到世界各国重视。以蔬菜初级产品为研究对象,从信息技术的角度构建了一个以实现质量追溯为目的的蔬菜安全生产管理及质量追溯系统,设计了系统主要功能实现的流程,探讨了关键技术,综合采用数据库技术、网络技术、产品编码技术和生产预警技术,以.net为平台,开发了安全生产管理及质量追溯系统;系统实现了生产企业端的产前管理、产中管理、产后管理、生产预警、统计分析、条码打印、短信发送和消费者端的质量追溯、质量反馈、健康指导等功能。该系统在北京市多家企业应用,运行结果表明:使用该系统提高了企业生产管理水平,增强了消费者的农产品安全意识。从信息技术的角度,提出了一套从蔬菜初级产品生产直接到消费的管理和追溯模式,为实现全程追溯打下了基础。
全文链接
请求原文
用高光谱微分指数监测冬小麦病害的研究
《光谱学与光谱分析 》 2007 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱、生理生化参数以及相应的病情指数。对小麦冠层一阶微分光谱进行分析,结果表明随病情指数增大,一阶微分光谱在绿边(500~560 nm)内逐渐增大,在红边(680~760 nm)内逐渐降低。红边核心区(725~735 nm)内一阶微分总和(SDr′)与绿边核心区(520~530 nm)内一阶微分总和(SDg′)的比值,与病情指数具有极显著线性负相关性,相关系数r2=0.921(n=28),且能够在症状出现前12 d识别出健康作物与病害作物。因此,微分植被指数SDr′/SDg′能够监测并反演作物病害信息。研究结果对利用高光谱遥感获取作物病害信息具有实际应用价值,对提高粮食产量、保证粮食安全具有重要意义。
全文链接
请求原文
不同尺度冬小麦氮素遥感监测方法及其应用研究
《农业工程学报 》 2007 EI 北大核心 CSCD
摘要：该文以航空影像、地面冠层光谱数据及同步观测的植被生化数据为基础,探讨了冬小麦冠层氮素监测的遥感方法。该方法应用于Lukina变量施肥模型,研究了基于遥感影像变量施肥量的计算方法。为实现以上目标,首先采用矩匹配和反射率转换方法,对获取的机载实用模块化成像光谱仪(OMIS)影像进行辐射校正;然后结合航拍相片及地面高精度差分GPS定位点坐标对高光谱影像进行几何校正。以预处理后的反射率影像和冠层光谱数据为数据源,采用倒高斯模型拟合冬小麦红边光谱曲线,并构建红谷位置、红边位置和红边宽度等光谱特征参量。通过对红边光谱特征量和实测氮素进行统计分析,寻找相关性显著、拟合误差小的最佳光谱特征量,并用于预测冬小麦冠层的氮素含量。统计相关分析结果表明:拟合曲线和图像反射率曲线面积差和实测的氮素含量有最高的相关性,且相关性达到极显著。最后,把该氮素预测方法集成到Lukina变量施肥模型中,结合反射率影像数据生成变量施肥处方图。文中探讨的最佳氮素预测方法改善了氮素预测的精度;基于影像的面状信息获取技术克服了点状信息的不足,使变量施肥技术更利于实用和推广。
全文链接
请求原文
基于小麦长势遥感监测的土壤氮素累积估测研究
《农业工程学报 》 2007 EI 北大核心 CSCD
摘要：农田长时间被植被所覆盖给遥感直接监测农田土壤养分及其动态带来巨大难度。由于不同的土壤条件和施肥量会在一定程度上引起作物长势的差异,并最终反映在作物冠层光谱反射率的差异,因此,通过遥感监测作物长势动态实现农田土壤养分与环境质量将是遥感监测土壤质量的一个重要方法。该文利用追肥前后两期高光谱航空影像提取反映小麦长势状况的归一化植被指数N DV I,并结合小麦种植前后的土壤采样数据,分析了追肥前后N DV I及其增量与小麦种植前后土壤碱解氮增量之间的关系。研究结果表明:与追肥前后N DV I绝对增量相比,追肥前的N DV I能够较好地估测小麦生育期内土壤碱解氮增量,追肥前后N DV I绝对增量与追肥前的N DV I的比值是估测小麦生育期内土壤碱解氮增量的最好指标,而追肥后的N DV I与土壤碱解氮增量之间没有显著的相关关系,不能用于土壤碱解氮增量的估测。
全文链接
请求原文
