农业信息技术复习重点.doc
《农业信息技术复习重点.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《农业信息技术复习重点.doc（12页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
农业信息技术
第一章农业信息技术概述
信息
信息源所发出的各种信号和消息经过传递被人们所感知、接收、认识和理解的内容的统称。
1、信息技术：
是获取、处理、传递、储存、使用信息的技术。
2、农业信息技术：
利用信息技术对农业生产、经营管理、战略决策过程中的自然、经济和社会信息进行采集、存储、传递、处理和分析，为农业研究者、生产者、经营者和管理者提供资料查询、技术咨询、辅助决策和自动调控等多项服务的技术的总称。
3、农业信息技术体系：
农业信息获取
信息获取技术包括航空航天遥感技术、全球定位技术和地面各类调查和无损快速监测技术。
信息处理、
信息处理技术主要包括地理信息技术提供的空间分析技术、人工智能技术和各类专业模型技术，用来对各类信息进行分析和再加工
信息模拟
信息模拟技术主要包括模拟模型技术、虚拟现实技术和一些辅助表达技术，用来构建仿真型和虚拟化的农业生产系统，并模拟再现作物生长过程及生产管理效应
信息控制
信息控制技术主要是在信息处理和模拟预测的基础上，对农业生产系统进行科学的优化设计和管理调控，以获得最佳的系统表现和综合效益。
4、农业信息技术的作用？
①可以增强对农业研究对象的量化描述和认识，综合发展和集成单一农业理论与技术，并实现农业科技成果的广泛传播和推广应用。
②可以提高农业管理决策的科学性和预见性。
③促进产品市场的贸易和流通，并可以促进农村教育水平的提高。
④改进各级农业部门综合管理和服务功能，提高农业农村经济效率和有序度，有助于农业社会化服务体系的完善。
⑤有助于农业自然资源、经济资源合理有效配置和优化利用，发展优质、高效、生态和安全农业。
5、农业信息技术的应用？
①农业资源和农情动态的无损化监测
②农业生产的智能化决策
③农作物产量与生产力的数字化预测
④农业温室的自动化控制
⑤精确农业的集成化示范
我国农业信息技术发展现状
科学研究方面
1.进行数字农业关键技术研究和产品开发，初步形成我国数字农业技术框架。
2.建立了小麦、水稻、玉米、棉花四大作物的气候-土壤-作物综合系统模型。
3.初步构建了软件和硬件一体化精确农业生产技术平台。
4.初步形成了畜禽数字化养殖技术平台和数字林业公共技术平台框架。
5.先后在上海浦东、吉林、黑龙江、新疆以及北京的小汤山等地建立了设施农业数字化技术、大田作物数字化技术和数字农业集成技术综合应用示范基地。
存在问题
1.农业信息技术的应用开发研究尚处于分散无序、部分分割状态，信息资源封闭、不能共享。
2.计算机应用系统发展不充分、不平衡，数据库总量不足、结构失衡、欠缺和重复并存。
3.农业信息技术产品少，商品化的应用软件少，而且存在低水平重复的问题。
农业持续发展面临的新挑战
1、耕地减少、人口增加、单产增幅下降。
人口增长和粮食危机是一个世界性的难题。
2、有限的农业资源低效利用，甚至浪费严重；生态环境恶化，已经威胁到农业的可持续性发展。
3.在一些发展中国家和地区，贫穷往往和农业联系在一起，现代科技革命的成果很少
4、世界性贸易体系的形成，贸易保护主义政策已被突破。
农产品的国际市场竞争愈益加剧，21世纪国与国之间的竞争更加取决于信息的占有及其运用程度。
被采用。
农业科技教育的投入受到极大的制约。
5、中国社会经济体制的转变，促使农民变为既是生产者，又是经营者和决策者。
农民的科技意识和信息意识将对农业资源的有效管理与利用和增加收入具有决定性影响。
第三章农业模拟模型
1、数字农业（信息农业）：
运用数字地球技术实现农业要素和农业过程的数字化、网络化、自动化以及智能化，形成数字驱动的农业生产管理体系。
2、农业模拟模型：
以农业系统中的内在规律和相互关系为基础，综合系统内在特征、环境效应、技术调控之间的因果关系，是对系统成分及其相互关系的一种简化的数学表达。
3、作物模拟模型：
着重利用系统分析方法和计算机模拟技术，对作物生长发育过程及其与环境和技术的动态关系进行定量的描述和预测。
作物模拟模型是农业模拟模型的核心内容。
4、支持研究：
服务于作物生长模拟的研究工作称为模拟的支持研究。
这类研究的共同特点:
是试图确立可用于不同条件的一般规律和定量方法。
作物生长模拟支持研究主要有两个方面：
（1）已知因果关系或基本模式但缺乏特定的数量表达或算法程序。
（2）相对不了解而有待探索的某些过程，称为黑箱。
5、生长度日（GDD）：
一定时期内高于基点温度的每日平均温度与发育基点温度差值的累积值，其单位为℃d。
6、模拟模型具有其他研究手段不可替代的功能：
理解、预测、调控。
7、作物模拟模型最重要的技术基础是:
作物生理生态学原理、系统分析方法和计算机编程技术。
作物生理生态知识是建立作物生长系统的概念模型直至量化模型的关键。
系统分析方法是作物模拟研究的基础。
计算机程序技术是模拟研究的辅助工具。
（判）
8、系统研究的主要目的是预测系统的行为、改善系统的控制或设计新的系统。
系统研究可分为两个主要领域或阶段：
系统分析和系统合成。
系统分析：
将一个系统分解成主要成分，研究系统的成分及其关系，提供系统的定量描述（系统模型）来预测系统的行为。
系统合成：
主要研究如何运用从系统分析中获得的知识或系统模型来改良系统（系统控制或系统管理）或设计新系统（系统设计）。
9、作物模型的机理性与经验性是两个重要的特征。
机理性或经验性的选择取决于以下四个因子：
1）应用与研究，应用性模型有较强的经验性，研究性模型则注重机理性。
2）资料的可用性，丰富的资料可深化对机理性过程的认识。
3）黑箱模拟的运用，有助于增强机理性，但要以合理的假设为基础。
4）系统的级别，级别低的模型具有较强的机理性。
10、作物模拟的基本技术：
遗传参数法（遗传参数是指描述非逆境下种或品种基本遗传性状的一组特征值）；
遗传参数的确定
1）可直接通过控制环境下的试验研究获得。
2）依据田间试验数据通过最小二乘法等决定。
遗传参数的确定原则：
遗传参数既要符合作物生理学的认识和规律，又要为作物育种家所理解和接受，主要是量化品种间最基本的遗传性状差异。
一个品种的遗传系数一般以10-15个左右为最适，最多不超过20个。
析因方法与系数法（作物的生育过程往往由多个环境因子所控制，包括温度、光照、水分和养分等。
定量这些因子的互作主要是通过单个因子的因素互作而非复合因子的多元回归）。
1）析因法的主要特征
以系数的形式来分别建立不同单因子的响应模型或效应因子模型，然后以一定的数学方法来定量这些系数间的互作，即将多因子响应模式进行简化处理。
系数化将效应因子的特征值一般设定在0-1之间。
2）系数互作的计算方法
主要有最小法和乘积法。
最小法依据于最小因子法则，认为系统的表现主要受最小系数的限制。
乘积法则依据于不同因子的相互作用原则，认为系统的表现同时受多因子的影响，而并非与最小因子的水平呈线性关系。
一般情况下，当系统的因子水平较低时或表现限制因子作用时，最小法可能更合适。
但当因子水平较高时或表现报酬递减作用时，乘积法在理论和实践上都更合适。
11、模型的检验包括对模型的敏感性分析、校正、核实、测验等四个主要过程。
12、作物模拟模型的特征：
系统性、动态性、机理性、预测性、通用性、便用性、灵活性、研究性。
动态性和预测性是作物模型最显著和最重要的特征。
1）系统性。
对作物生育过程进行系统的、全面的分析与描述。
2）动态性。
包括受环境因子和品种特性驱动的各个状态变量的时间过程变化及不同生育过程间的动态关系。
3）机理性。
在经验性或描述性的基础上，通过进行深入的支持研究，模拟较为全面的系统等级水平，并将其进行有机结合，从而提供对主要生理过程的理解或解释。
4）预测性。
通过正确建立模型的主要驱动变量及其与作物状态变量的动态关系，对不同系统提供可靠的定量描述。
5）通用性。
原则上适用于任何地点、时间和品种。
6）便用性。
可为非专家操作应用，可利用一般的气候、土壤及作物资料。
7）灵活性。
可容易地进行修改和扩充以及与其它系统相耦合。
8）研究性。
除了应用性以外，还可用于作物生理生态与栽培育种等领域的研究工作。
利用作物生长模型进行模拟研究，可以避免实物研究中干扰因素多、周期长、费用高等不足。
13、作物模型的主要应用有四个方面，即教学、研究、管理、评估。
14、不同学派的发展特点？
（判）
国际上的作物模拟研究可以概括为三个学派，分别以荷兰、美国、中国为不同学派的突出代表。
荷兰的作物模型研究注重模型的机理性、研究性、数学化，因此模型多偏重于理论研究。
美国科学家提出的模型更强调模型的系统性、预测性、通用性。
中国的模型一般注重实用性和预测性，因此具有较强的地域性和经验性。
另外有些系统的功能比较单一，往往侧重于作物生育的某些方面，难以定量描述和预测作物生长发育的综合关系。
15、实现数字农业的步骤？
①各种因素的数字化
任何农业系统都有四大要素组成，即：
农业生物要素，农业环境要素，农业技术要素，农业社会经济要素。
②各种过程的数字化：
农业数学模型，简称：
农业模型
农业模型：
以农业问题的整体（或以农业系统）为对象，应用系统的观点与方法，进行农业结构与功能的分析，可以反映、模拟，并指导各种农业过程的计算机程序或软件。
16、作物模型的类型？
作物模型按不同的功能特征可分为：
经验模型与机理模型、描述模型与解释模型、统计模型与过程模型、应用模型与研究模型、单一模型与综合模型。
17、经验性模型的优缺点主要表现为：
容易理解和使用、输入变量和资料少，但模型的解释性和广适性差。
18、机理性模型的优缺点主要表现为：
具有内在的动态反馈机制、较强的解释性和广适性，但难以理解和使用、输入多而输出欠稳定。
19、作物模拟研究的一般规则？
①一个应用性较强或注重宏观预测的模型，研究的系统水平可以高一些，系统的成分简单一些。
②一个机理性和经验性兼顾的模型,模拟的层次应低于研究目标两个级别。
③一个机理性和解释性较强的模型，其模拟研究的层面可低于目标三个水平。
2、农业模型的种类
1）农业模拟模型2）农业经济模型3）农业专家系统4）农业综合模型
作物模拟模型的意义
作物模型最重要的意义是对整个作物生育系统的知识进行综合，并量化生理生态过程及其相互关系，即综合知识和量化关系。
系统是一个包含相关成分的集合体。
（1）系统组成：
系统的成分、系统界面、系统的环境
系统成分是构成系统的内在实体元素，
系统环境是影响系统行为的外部因素，
系统界面是系统的内在成分与系统环境之间的分界线。
3、模拟研究的尺度
作物模拟必须面对不同的尺度和研究范围。
作物模拟的尺度具有三维的特性：
时间性、空间性、复杂性（如积温）。
大尺度模型往往注重宏观的经验性和描述性，小尺度模型则注重微观的机理性和解释性。
状态变量随时间而变为动态模型。
状态变量受到不同过程的影响而变，如生物量受光合和呼吸作用而变，称为过程模型或连续模型。
三、作物生产系统的水平分析
根据生态限制因子对作物生理过程和生产系统的影响进行分类，按照产量递减的顺序，可以把作物生产系统分为五个水平。
第一水平：
光温潜力
即使在最优栽培条件下，作物生长系统通常也要受到光照和温度的制约，因此光温条件是任何作物模型的最基本驱动变量。
第二水平：
水分限制
作物生长至少在部分生长季节里受到水分可用性的限制。
第三水平：
氮素调控
作物生长至少在部分生长季节受氮素不足的制约，或同时还受水分短缺或恶劣天气的影响。
第四水平：
磷钾等养分的调控
作物生长优势还受土壤中磷、钾及其它矿物元素的制约。
这种情况通常发生在土壤过度利用的农业生产系统或特殊土壤理化性状的地区。
第五水平：
病虫草害等生物灾害的影响
在这种生产水平下，作物系统除受到气候、水分和矿质营养等非生物环境因素的影响外，还受到病虫草害等生物因子或逆境的干扰和抑制。
荷兰科学家在上述水平划分的基础上，进一步提出了农业生产系统分类的修订方法:
将作物生长状况分为：
潜在生长，可获得的生长，实际生长三大类。
四、作物模拟模型的亚系统成分
整个作物生育及其环境系统一般可分解成六个相互关联的亚系统。
第一亚系统:
作物的阶段发育与物候期
主要是有关以温光反应为基础的茎顶端发育阶段以及以外部形态特征变化为标志的生育时期.
第二亚系统:
作物植株的形态发生与器官建成过程
包括根系、叶片、茎秆、小穗、小花、籽粒等器官发生与形成的规律、数量与质量等。
第三亚系统:
植株的光能利用与同化物生产
包括叶片和冠层的光合作用、呼吸作用、碳水化合物积累及生物量的计算等。
第四亚系统:
不同器官间的物质分配与利用
包括同化物分配系数和分配量的实时变化、器官的生长和大小、产量和品质的决定等。
第五亚系统:
土壤-植物-大气水分关系
包括土壤水分的移动、吸收、蒸发蒸腾、植物组织的水分平衡等。
第六亚系统:
土壤养分（氮素）动态与植株利用
包括主要养分元素在土壤中的转化、根系吸收、体内分配和利用等。
（1）叶原基间距（PLCH）：
是衡量叶原基分化速率快慢的尺度。
即连续两个叶原基分化之间的热时间间隔。
（2）叶热间距（PHYLL），是衡量叶片出现速率快慢的尺度。
叶原基分化速率比叶片出现速率快2-3倍。
叶面积指数（LAI）：
作物群体的叶面积以单位土地上绿叶的总面积（单面）来表示。
第二章农业数据库技术
1、数据库系统：
是计算机应用系统中，一种专门管理数据资源的系统，由数据库、数据库管理系统和数据库管理员三部分组成。
2、农业数据库：
是一种有组织地动态地存储、管理、重复利用、分析预测一系列有密切联系的农业方面的数据集合（数据库）的计算机系统。
3、键：
在众多属性中能够唯一标识（确定）实体的属性或属性组，称为实体的键。
4、编码原则：
唯一性；可扩充性；识别性；简单性；完整性
5、数据模型分成两个不同的层次：
概念模型（也称信息模型，是按用户的观点来对数据和信息建模，主要用于数据库设计）；数据模型（主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，是按计算机系统的观点对数据建模，主要用于DBMS的实现）
6、常用数据模型：
层次模型、网状模型、关系模型
7、数据库的功能和特性？
①数据库是相互关联的数据的集合；
②用综合的方法组织数据，可降低数据的冗余度，实现数据共享
③具有较高的独立性；
④能够保证数据是安全的、可靠的；
⑤能最大限度地保证数据的正确性和完整性
⑥数据库中的数据可以并发使用并能同时保证数据的一致性
数据库管理系统（DBMS）：
是可以用来管理并与数据库相互作用的工具。
DBMS的功能
1）存储数据
2）建立并维护数据结构
3）允许多个用户并发访问
4）加强安全性和保密性
5）允许提取和操作已存储的数据
6）实现数据录入和数据加载，提供对指定数据快速提取的高效索引机制
7）提供不同记录的一致性
8）通过备份和恢复过程保证数据免遭丢失
8、数据模型应满足三方面要求？
①真实地反映现实世界
②容易被人理解
③便于在计算机上实现
9、关系模型的缺点？
当数据库很大时，查找满足特定关系的数据比较费时，无法满足对空间关系的描述。
附：
关系模型的优点：
①数据结构简单。
②具有很高的数据独立性。
③可以直接描述多对多的关联。
④有坚实的理论基础。
10、4个大型的农业信息数据库：
①国际农业与生物科学中心数据库（CABI）
②联合国粮农组织的农业数据库（AGRIS）
③国际食物信息数据库（IFIS）
④美国农业部农业联机存取数据库（AGRICOLA）
11、国内代表性数据库主要有：
①中国农业科技文献数据库
②中国作物种质资源数据库
③中国农业产品贸易数据库
④植物检疫病虫草害名录数据库
⑤家畜品种资源数据库等。
数据管理技术的产生及发展
1．人工管理数据阶段
2．文件系统管理数据阶段
文件系统管理阶段存在的不足
（1）文件系统的数据冗余度大。
（2）程序与数据之间互相依赖，数据文件的可重复利用率非常低。
3．数据库系统阶段
数据库系统阶段的特点
（1）数据是结构化的
（2）数据库系统的数据冗余度小、数据共享度高
（3）数据库系统的数据和程序之间具有较高的独立性。
（4）数据库系统通过数据库管理系统（DBMS）进行数据安全性和完整性的控制。
数据库系统的构成：
一个数据库系统有数据、用户、硬件和软件构成。
第四章3S技术
1、遥感：
是指不直接接触有关目标物或现象而能收集信息，并能对其进行分析、解译和分类等的一种技术。
2、大气窗口：
大气对电磁波衰减较小，透射率较高的波段叫“大气窗口”。
3、植被指数：
由多光谱数据，经线性和非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值。
（80%-90%）
4、地理信息系统：
是指在计算机软硬件下，采集、存储、管理、处理、检索、分析和显示空间物体的地理分布以及与之相关的属性，并以回答用户问题为主要任务的技术系统。
5、用三种基色合成为其它色彩有两种方法：
加色法、减色法。
6、GPS系统由导航卫星、地面站组和用户设备三部分做成。
7、遥感信息的传输：
直接回收、视频传输。
8、大气窗口的类型：
可摄影窗口；短波红外窗口；中红外窗口；热红外窗口；微波窗口。
9、常用的植被指数：
归一化差值植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、环境植被指数（EVI）。
10、遥感的特性：
间接性、光谱特性、时相特性、信息数据齐全。
11、其他卫星定位系统：
前苏联GLONASS系统、欧洲EGNOS系统、伽利略系统、北斗双星定位系统。
12、伪码扩频调制：
L1调制有P码、C/A码和D码；L2载波上只有P码和D码；C/A码测距误差为3m，称为粗码，定位精度低，水平二维精度100m，供一般用户使用；P码测距误差为0.3m，定位精度高，是只供美国军方及特许用户使用的保密码
13、传感器（遥感）的类型？
①根据所利用的电磁波的光谱波段，可以分为：
可见光传感器、红外传感器、微波传感器。
②按传感器的工作方式不同可分为被动传感器和主动传感器
③按传感器的扫描方式又可分为扫描式传感器和非扫描式传感器
④按传感器图像获得方式可分为图像方式和非图像方式
14、地物波谱特征？
（80%-90%）
物体在同一时间、空间条件下，其辐射、反射、吸收和透射电磁波的特性是波长的函数。
将这种函数关系，用曲线的形式表现出来时，就形成了地物电磁波波谱，简称为地物波谱。
15、农业遥感的作用？
①科学效益。
首先是提高制图精度；其次有利于了解一些土壤的水文地质情况，对土壤改良规划十分有用；更重要的是遥感技术为农业科学研究提供了全新的研究手段；
②经济效益。
首先表现在节约时间，即同一工作，采用遥感技术以后，与其他常规方法相比，提高工效的倍数；再次，节省了人力和财力；在农作物的遥感估产中更为明显。
第五章虚拟植物与虚拟农业
1、虚拟现实技术（VR）：
它是一种人机交互工具它使得人可以通过计算机看见、操纵极端复杂的数据并与之进行交互。
2、虚拟农业：
以农业领域研究对象（农作物、畜、禽、鱼、农产品市场、资源高效利用等）为核心，采用先进信息技术手段，实现以计算机为平台的研究对象与环境因子交互作用，以品种改良、环境改造、环境适应、增产等为目的技术系统，其成果应接受实践的检验。
3、L系统：
L-系统是美国生物学家Lindenmayer提出的，它的功能是用形式语言的方法来描述植物形态的发生和生长过程，L-系统的本质是一个重写系统,它通过一条公理和几条产生式,进行有限次迭代,并对产生的字符串进行几何解释,就能生成非常复杂的图形。
（90%）
4、虚拟植物的构建：
数据采集、模型的构建（拓扑结构的模拟和器官形态的模拟）、虚拟实现。
（90%）
5、L系统的类型？
上下文无关的L-系统:
是其产生式规则仅考虑该单个字符,而不管其左邻右舍的系统。
上下文相关的L-系统:
与上下文无关相反,某一字符仅在其有特定邻居时才用产生式规则,这样的系统称为上下文相关的L-系统。
6、虚拟农业的设计思想？
①以水稻、玉米、小麦、大豆、棉花等主要农作物的高产、稳产、品质、品种为目的虚拟；
②以提高猪、牛、羊、鸡、鱼等主要肉类产品的品质、产量为目的虚拟，以及新品种的虚拟；
③以提高设施农业利用效率为目的虚拟；
④以提高资源综合利用效率为目的虚拟；
⑤以农产品市场为对象的虚拟等。
第六章精确农业技术
1、精确农业（PA）：
利用3S空间信息技术、作物生产管理决策支持技术（DSS）和农业工程装备技术为基础，定位、定量、定时地面向大田作物生产的精确农作技术。
2、精确农业是一种基于可持续发展战略思想的农业生产管理技术。
3、处方生成：
每当收获机绘出了产量分布图，就显示了田间各局部单产的差异，下一步的工作就是进行产量诊断，找出造成差异的主要原因，提出针对性纠正措施加以优化、量化生成处方图。
4、精确农业的特征：
地域性、综合性、系统性、渐进性、可操作性。
5、DSS（决策支持技术）的功能？
DSS可以用于收集、存储、整理和提供与决策有关的数据，收集提供有关各项活动的反馈信息；以一定的方式存储与所研究的决策问题有关的各种模型；存储与提供常用的，特别是数理统计与运筹学方面的分析方法。
6、DSS的应用？
（90%）
①在取得田间状况（产量、肥力、墒情、病虫害等）分布图之后，首先进行状况分析，找出其主要成因。
②找到田间各局部状况的主要成因后，再通过模型去求其量化了的纠正措施，通过不断修改和完善数学模型，同时建立经验-知识模型，经过决策支持系统的优选初步提出纠正措施。
③将上述初步决定的纠正措施，放到生长模型、经济、环境模型中去进行预测，以改进和验证该措施的正确性和可行性。
④最终以处方图或指令卡的形式将决策传送给智能农机（农民）去执行。
7、精确农业技术实施过程？
①数据采集（产量数据采集、土壤数据采集、作物营养监测方法
、土壤水分监测、苗情、病虫草害数据采集、其它数据采集）
②数据差异分析（产量数据分布图、土壤数据分布图、苗情、病虫害分布图）
③处方生成
第七章农业专家系统
1、专家系统：
功能上，专家系统定义为“一个智能程序，它能对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供专家水平的解答”；结构上讲，可把专家系统定义为“由一个专门领域的知识库，以及一个能获取和
运用知识的机构构成的一个问题求解系统。
”
2、农业专家系统：
农业专家系统是一个拥有大量权威农业专家的经验、资料、数据与成果构成的知识库，并能利用其知识，模拟农业专家解决问题的思维方法进行判断、推理，以求得解决农业生产问题结论的智能程序系统。
3、专家系统基本原理？
专家系统的核心是知识，专家系统中，把通常的数据、公式、方法、经验以及信息等都看作知识。
专家系统的关键技术是知识获取、知识表达和知识运用技术。
4、知识表达方式？
①产
升级会员 