基于扩展SKOS模型的简单农业本体系统建设方法

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基于扩展SKOS模型的简单农业本体系统建设方法

沈阳农业大学学报，０００，１）５３５５２１ — ８４（：０ — ０４
ＪｕｎｌｏｈｎａｇＡｇｉｕｕａｉｅｓｔ，０００４１４：０ — ０ｏｒａｆＳｅｙｎｒｃｈｒｌＵｎｖｒｉ２１ — ８，（１５３５５ｙ
ＡｐｏｃｏＳｉｐｌＡｇｉｕｔｅＯｎｔｌｇＳｓｅｎｓｒｔｏＢａｅｎｐｒａｈｆａｍｅｒｃｌｕｒｏｏｙｙｔｍＣｏｔｕｃｉｎｓｄｏ
ＥｘｅｄｄＳｔｎｅＫＯＳＭｏｅｄｌ
３沈阳市皇姑区北塔街道办事处．阳１０３）．沈１０２摘要：细阐述了基于扩展ＳＯ模型的简单农业本体系统建设方法。用主题相关度计算和改进Ｐｇｒｎ详ＫＳ应ａｅａｋ算法，计开发了在设
基于扩展ＳＫＯＳ模型的简单农业本体系统建设方法
熊金辉－杨勇，，，罗海燕，淑彦，怡良王刘
（．阳农业大学信息与电气工程学院，沈阳１０６；２全国农村经济计划管理信息网沈阳工作站，阳１０１；１沈１８６．沈１０３
线服务的搜索引擎系统，现了带语义查询扩展。测试结果表明．用该方法建立的搜索引擎获得了较好的网页相关度排名。实应
关键词：ＫＳＯＳ模型；业本体；义搜索弓ｌ农语擎

基于ArcGIS和SketchUp的三维仿真技术在蔬菜基地规划中的应用

收稿日期:2010-11-05;修回日期:2010-11-20基金项目:贵州省科技项目(黔科合GY 字(2006)3022);贵阳市科技计划项目(2006筑科农合同字第36-4号)作者简介:吴际通(1986-),男,河北故城人,硕士研究生。

研究方向:恢复生态学。

*通讯作者:谭伟,博士,副教授,硕士生导师。

研究方向:森林经理。

E -ma i :l xiao w e i tan @基于A rc G I S 和Sketch Up 的三维仿真技术在蔬菜基地规划中的应用*吴际通,谭伟*,路建林(贵州大学林业信息工程研究中心,贵州贵阳 550025)摘要:以贵州省凯里市平茶现代蔬菜生产示范基地为例,首先将AutoCAD 格式的规划数据转为ES R I 格式的shape 文件,利用Sketch Up 制作三维模型,并在Arc M ap 中制作数字高程模型(DE M );然后在ArcScene 平台上对DEM 、三维模型及矢量数据进行叠加与渲染,实现了三维仿真技术在蔬菜基地规划中的应用;最后针对研究过程中存在的道路与地形匹配问题,提出一种无需编程的解决方案,为三维仿真技术的推广提供了有效借鉴。

关键词:A rc G IS ;Sketch Up ;蔬菜基地;不规则三角网;三维仿真中图分类号:P208,TP391 文献标识码:A 文章编号:1008-0457(2010)06-0552-05The Application of 3D Si m ulation Techno l o gy in V eget able Base P lanning Based on A rc G IS and SketchUpW U Ji tong,TAN W ei *,LU J i an lin(Research Center o f Forestr y Inf or mation &Engineering,Guizho u Uni versity ,Guiyang Guizhou 550025,China )Abstract :T aking t he m odern ve getable production and de m onstr at i on base of P i ngcha To wn ,K aili C ity ,G uizhou P r ovince as an exa m ple ,the planni ng data of Auto CAD was f i rstl y converted to the shape files ,and three-dm i ensi ona l(3D )model w as create d using Sketch U p ,t hen produced the di g ita l elevation m odel (DEM )by A rc M ap .Subsequently ,stacked and re ndered t he m w ith vector data based on A rc Scene platf or m,wh i ch realized the application of 3D sm i ulat i on i n ve getable base planni ng .Concer n i ng the matching dile mm a bet w een road and terrai n ,a non-progr a mm i ng proposal was put for ward based on A rc G I S ,whic h pr ovided an effect i ve model f or the extension o f 3D sm i ulati on technology .K ey words :A rc G I S ;Sketch U p ;vegeta b le base ;T I N;3D sm i ulation 随着计算机技术和3S 技术的日渐成熟,传统的二维平面图已不能满足人们的需求,三维仿真技术的研究应运而生。

农业科技支撑体系建设思路与框架

农业科技支撑体系建设思路与框架摘要：本文首先分析了国外农业发展科技支撑及其体系建设的经验借鉴，在此基础上以服务“三农”为出发点，针对我国现行区域性农业科技支撑体系存在的共性问题，研究提出了区域性农业科技支撑体系建设的目标、总体思路、基本原则、一般性框架和总体运行机制。

关键词：区域性农业科技；支撑体系；思路；框架21世纪以来，解决“三农”问题已成为我国政府工作的重中之重。

新形势下，农业科技面临的任务更加繁重，在整个农业和农村经济社会发展中的战略地位和支撑作用更加突出¨。

为此，国家大力加强农业科技创新能力建设，构建新型农业科技支撑体系，增强农业科技的支撑能力和可持续发展能力。

区域性农业科技支撑体系作为国家农业科技支撑体系的重要组成部分，是提高区域性农业科技创新能力和支撑“三农”发展的根本保证，研究和加快区域性农业科技支撑体系建设具有十分重要的意义。

本文就国内区域性农业科技支撑体系建设的有关问题进行探讨，以期为理论界地方政府及有关部门提供参考和借鉴。

1 国外农业发展科技支撑体系的建设经验随着世界农业及农业科技发展和政治、经济社会条件的变化，各国都在根据新的需要对本国的农业科技支撑体系设置及运行机制进行不断地调整和改革，其成功经验值得我们借鉴。

1．1 改革运行机制。

优化农业科技资源配置随着农业形势变化和私人部门的广泛介入，以及公共农业科技系统面临财政负担日益沉重、运行效率不高等各种压力，各国政府都对公共部门的农业科技系统进行了大刀阔斧的改革，以优化农业科技资源配置。

其重点在于整合现有的体系和资源，按照自然生态区划、专业领域和研究项目需要建立研究中心，精简机构，压缩人员，提高运行效率，强化农业科技支撑能力。

1．2大力发展农业科技企业在知识经济时代，农业科技企业集科技开发与生产经营于一体，技术先进，市场反应灵敏，是农业产业发展和农业新技术成果转化应用的强大推进器。

近年来，许多国家都鼓励公共系统的研发机构转制为企业或者进入企业，由此产生了一批实力较强的农业科技企业。

农业生产决策支持系统的设计与开发

农业生产决策支持系统的设计与开发一、引言农业生产决策支持系统（Agricultural Production Decision Support System，APDSS）是基于信息技术和农业科学的结合，旨在提供农业生产过程中的决策支持。

APDSS通过整合农业相关的数据、模型和工具，帮助农业从业者做出合理的决策，提高农业生产效率和经济效益。

本文将重点探讨APDSS的设计与开发，旨在帮助农业生产者更好地利用该系统实现农业生产的智能化管理。

二、需求分析在设计与开发APDSS之前，首先需要明确用户的需求。

农业生产者在日常生产过程中面临很多决策问题，例如什么时候播种，什么时候施肥，什么时候灌溉等。

此外，他们还需要了解天气、土地质量、市场价格等因素对农作物生产的影响。

因此，APDSS的设计与开发需要满足以下几个方面的需求：1. 数据整合：APDSS需要整合多种农业相关的数据，包括气象数据、土壤质量数据、作物生长数据、市场行情等。

这些数据来源多样，格式各异，因此需要建立合理的数据存储和管理系统，以便用户能够快速、准确地获取所需信息。

2. 决策模型：APDSS需要基于农业科学研究中的决策模型，为用户提供农作物生长、病虫害防治、灌溉、施肥等方面的建议。

这些模型需要基于可靠的科学数据，并结合实际情况进行调整和优化，以保证推荐决策的可行性和有效性。

3. 可视化界面：APDSS的用户群体广泛，包括农业专业人士和普通农民。

因此，系统需要设计简洁明了、易于操作的可视化界面，使用户能够方便地查看和使用系统提供的信息和工具。

4. 实时反馈：农业生产是一个动态的过程，随着时间的推移，外界因素会发生变化，因此决策信息也需要及时更新。

APDSS需要能够及时获取最新的数据和模型，并为用户提供相应的决策建议。

三、系统架构设计在明确用户需求之后，可以开始设计APDSS的系统架构。

以下是一个简要的系统架构设计方案：1. 数据采集与整合：系统通过数据采集与整合模块，从各种数据源中收集、整理和存储农业相关数据。

东营市基于GIS棉花生产管理系统建设构想

苗兴武
嚣强舞
本在析了营建Ｇ棉生管系的要的础，出东市于Ｉ花产文分东市设Ｉ花产理统必性基上提了营基Ｇ棉生管ｓＳ
理系统应具备的功能、结构框架、建设策略。
东市地信系花产理营理息统棉生管
型参数的修正；知识库的维护主要是知识的完善。
１５系统帮助．系统可以向用户提供一些基本的使用指导和提示，以方便用
户对系统的使用。
｛东营市农业局
２７９５０１
维普资讯
信息技术与信息佗
表名）协议）。ｂ“ 、分层集成，逐渐集中” 采用了二级集成方式，先进行采，首
ａ添加／除站点。、删
ｃ分布式数据处理：、由于数据传输及存储的量比较大，以，所数据采集发送、数据接收存储、数据存储过程分别由单位级服务
器、厂级服务器和ＯＣＥ服务器三方完成，ＡＲＬ实现了数据的分布式处理，减轻了每台服务器的负担，加快了数据的处理速度，同时也提高了系统的可靠性。
准。
图１基于ＧＳ花生产管理系统的框架设计Ｉ棉
２１数据库．根据棉花种植管理的实际需要，定该系统的数据库结构主确要包括知识库、型库、模地理信息库。
２２知识库．
知识库包括气候、土壤、溉、灌化学调控等方面全市耕地面积的
５％多，０因此，花生产水平决定了农业生产水平，棉没有棉花生产

语义Web中基于SKOS的知识组织模型

时、力的工作。为提供一种更为简单、费易用的知识管理方案，采用Ｗ３Ｃ颁布的ＳＯＳｓｐｅｎｗｌｇｒａｉｔｎｓｓｍ）Ｋ（ｍｌｋｏｅｅｇｎｚｉｔ构ｉｄｏａｏｙｅ
建领域知识组织系统，通过对模型中类与属性的扩展增强对知识的描述能力，究模型与语义Ｗｅ研ｂ的结合问题，并分析了
维普资讯
第２卷第６８期
Ｖｏ１２８．Ｎｏ６．
计算机工程与设计
ＣｏｕｅｇｎｅｎｎｓｇｍｐｔｒＥｎｉｅｒｇａｄＤｅｉｎｉ
２０年３０７月
Ｍａ．２０ｒ０７
ＳＯＳ型在语义Ｗｅ发挥的作用。Ｋ模ｂ中关键词：ＫＯ；语义Ｗｅ；知识组织；受控词表；概念模型ＳＳｂ
中图法分类号：Ｐ８Ｔ１２
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２（０７０．４１３１０．０４２０）６１４．０
（．ｏｌｅｆｎｏｍｔｎａ０３Ｃｉａ１ＣｌｇＩｆｒａｉｌｒａＥｇｎｒｇｈｎｉｌａＵｉｅｓｙＢｉｎ１０８，ｈｎ；ｅｏｏｎｃｉｅｎＡｇｃｕｔｊｇ
语义Ｗｅｂ中基于ＳＯＫＳ的知识组织模型
王茜陶兰王弼佐，，（．中国农业大学信息与电气工程学院，北京１０８；２１００３．深圳大学信息工程学院，广东深圳５８６）１００

农业本体中信息关联挖掘及映射技术

农业本体中信息关联挖掘及映射技术＊
赵嫦花１，２，米春桥１，２
（１．怀化学院计算机科学与工程学院，湖南怀化４１８０００；２．武陵山片区生态农业智能控制技术湖南省重点实验室，湖南怀化４１８０００）
摘要：随着物联网技术的发展，通过各类农业传感器终端可以获取海量信息，但机器不能根据上下文准确判定信息是
１相关研究
Ｐｒｏｔｅｇｅ平台是构建本体的环境，通过定义插件使得本体构建变得更加简单．可视化本体可以通过属性显示本体结构图，但是这些图不能在类图中显示，需要下载Ｇｒａｈｐｖｉｚ等可视化软件支持类与类之间的关联有专门的命名规则，在视图中对信息的描述与ＵＭＬ类属性相似．本研究也采用类似的方法为类设置属性和行为，通过Ｇｒａｈｐｖｉｚ软件在ＯｎｔｏＶｉｚ中将类关联起来［３］．所有本体的对象包括类、实例、属性、匿名类、对象之间的关系等，都是ＯＷＬＡＰＩ的扩展．ＯＷＬ２ＵＭＬ是一个提供基于本体的ＵＭＬ图表视图的插件，由于这个插件使用ＯＷＬＡＰＩ，只能在老版的Ｐｒｏｔｅｇｅ中运行，不能实现所有类图的可视化，也不能解决本体的重用问题，但仍能满足一般用户的需求．Ｐｒｏｔｅｇｅ提供了不同的插件来支持本体模型的可视化，但不支持ＵＭＬ．
否有用．针对此问题，研究了类图映射本体模型，通过ＵＭＬ模型增强检测关联的可能性，并在对应的编辑器中直观地显示
实体、属性和联系，形象地呈现出农业领域概念关系．基于Ｐｒｏｔｅｇｅ平台进行实验，结果表明对２个不同模型作合并关联，明

农业系统优化模型构建和分析

农业系统优化模型构建和分析农业是人类社会最基本的产业之一，对于人类的生存和发展至关重要。

随着科技的不断进步和人口的增长，农业面临着越来越多的挑战和需求。

为了提高农业生产效率、实现可持续发展和保障全球粮食安全，构建和分析农业系统优化模型显得尤为重要。

农业系统优化模型是一种数学和统计学工具，用于模拟、分析和预测农业系统中的各种复杂关系和相互作用。

通过该模型，我们可以评估和优化农业生产过程中的各个环节，从而提高农产品产量、质量和可持续性。

首先，构建农业系统优化模型需要考虑的关键因素包括土壤、气候、水资源、植物生长和病虫害等。

通过收集、整理和分析大量的数据，可以建立一个真实、准确的农业系统。

该模型将基于不同的农业实践和技术，预测农产品的生长速度、需求和产量。

此外，模型还可以考虑农产品市场需求和价格波动等因素，以便农民和政策制定者做出更明智的决策。

其次，分析农业系统优化模型的关键是通过实时监测和数据分析来调整和改进模型。

通过持续收集和更新农业数据，可以更好地跟踪农业系统的运行和性能。

这些数据可以包括土壤水分含量、气温、降雨量、农产品价格和市场需求等。

通过与实际情况进行对比和分析，可以发现潜在的问题和优化农业生产过程的机会。

进一步，农业系统优化模型还可以帮助优化资源分配和决策制定。

通过对不同农业实践、技术和决策的模拟和评估，可以找到最佳的农业管理策略。

例如，在选择农作物种植和施肥方法时，模型可以根据土壤质量、水资源和市场需求等因素进行优化。

这有助于降低资源浪费和环境污染，并提高农业系统的经济效益和生态效益。

此外，农业系统优化模型还可以用于评估和预测不同农业政策和技术的影响。

例如，模型可以评估农业生态补偿政策对农民收入和环境可持续性的影响。

通过模拟和分析，可以提供有关政策制定者的决策指导，以实现农业可持续发展和农民福祉的平衡。

最后，农业系统优化模型的应用领域还包括农业风险管理和粮食安全。

模型可以用于评估和预测气候变化、自然灾害和病虫害等因素对农产品产量和价格的影响。

智慧农业通用系统架构优化设计方案

智慧农业通用系统架构优化设计方案智慧农业通用系统是基于物联网、大数据、人工智能等技术的一种农业管理系统，旨在提高农业生产效率和农产品质量。

在设计智慧农业系统的架构时，需要考虑如何优化系统的性能、稳定性和可扩展性，以满足不同农业场景的需求。

一、系统架构优化设计方案：1. 模块化设计：将系统划分为若干独立的功能模块，每个模块负责一个特定的功能，降低模块之间的依赖性，提高系统的稳定性和可维护性。

2. 微服务架构：使用微服务架构来设计系统，将系统拆分为多个小型服务，每个服务都有自己独立的数据库和API接口，实现松耦合，实现高内聚低耦合的设计，方便后续的扩展和升级。

3. 异步消息队列：引入消息队列来解耦系统中的各个模块，通过消息的异步传递和处理，提高系统的响应速度和并发性能，增加系统的稳定性和可靠性。

4. 数据存储优化：合理选择数据存储方案，针对不同的业务特点选择合适的数据库类型，如关系型数据库、NoSQL数据库等，采用分布式存储和缓存技术，提高数据的读写性能和可扩展性。

5. 安全性设计：加强系统的安全性设计，采用合适的身份认证、权限控制和数据加密等技术，保护用户信息和农业数据的安全。

6. 多终端适配：为了适应不同用户和场景的需求，系统需要支持多种终端设备，如PC端、移动端等，采用响应式布局和自适应设计，确保系统在不同终端上的流畅体验。

7. 实时监控与预警：通过传感器、物联网设备等手段，实时监控农田环境、作物生长情况等数据，引入智能算法，对数据进行实时分析和处理，提供预警和建议，帮助农民做出科学的决策。

8. 数据分析和决策支持：根据农业数据进行深度挖掘和分析，运用机器学习和人工智能技术，为农民提供农业生产的决策支持和优化建议，帮助提高生产效率和经济效益。

二、系统架构优化的效果与前景：通过优化设计智慧农业通用系统的架构，可以实现以下效果和带来以下前景：1. 提高农业生产效率：通过实时监控和智能分析，及时发现和解决农业生产中的问题，减少人力和物力资源的浪费，提高农作物产量和品质。

智能农业系统中的作物生长模型构建与优化

智能农业系统中的作物生长模型构建与优化智能农业系统的发展为农作物的生长与生产提供了全新的机会和挑战。

作为农业科技的一部分，作物生长模型在智能农业系统中起着至关重要的作用。

通过模拟和优化作物生长的关键因素，如气候条件、土壤属性和养分供给等，作物生长模型可以为农业生产提供决策支持并优化农作物的产量和质量。

在智能农业系统中，作物生长模型的构建是一个复杂而关键的过程。

首先，我们需要收集大量的有关作物生长的数据，并进行数据分析和处理。

这些数据包括气候数据（如温度、湿度和光照强度）、土壤数据（如土壤湿度、肥料含量和pH值）以及作物生理数据（如光合作用速率、水分利用效率和生长速度）等。

通过对这些数据的分析和挖掘，我们可以建立起一个较为完整的作物生长模型。

一旦建立了作物生长模型，我们就可以通过模拟和预测来优化智能农业系统中的农作物生产。

通过模型，我们可以根据当前的环境条件和作物生长状态，预测作物的生长趋势和产量变化。

同时，作物生长模型还可以为农民和农业管理者提供决策支持，如何调整温度、湿度和肥料供给等，以最大程度地提高农作物的产量和质量。

为了构建准确可靠的作物生长模型，我们需要仔细选择和考虑所使用的模型方法。

目前，常用的作物生长模型包括基于物理过程的模型、基于统计学的模型和基于机器学习的模型等。

每种模型方法都有其优缺点，需要根据具体情况和需求进行选择。

基于物理过程的模型是通过对作物生长过程中的物理和化学原理进行建模，来模拟作物生长的过程。

这种模型通常需要较为详细的数据和参数，并且对环境因素的变化比较敏感。

然而，它们可以提供较为准确的作物生长模拟结果，对于控制作物生长环境和优化农业生产具有重要意义。

基于统计学的模型则是通过对大量的历史数据进行统计分析和回归分析，来建立作物生长的概率和趋势模型。

这种模型通常不需要较为详细的物理和化学参数，而是通过统计学方法来间接模拟作物生长的过程。

尽管其模拟结果可能相对不太准确，但其构建和应用相对简单，可以在一些实际农场中得到广泛应用。

智能农业系统中的植物生长模型构建与优化

智能农业系统中的植物生长模型构建与优化智能农业系统是一种基于现代科技的农业生产方式，它通过借助传感器、自动化设备和数据分析等技术手段，对农作物的生长、环境、营养等进行实时监测和管理，从而提高农业生产效率和资源利用率。

而植物生长模型的构建与优化是智能农业系统中关键的一环。

本文将讨论植物生长模型的构建与优化，并探讨其在智能农业系统中的应用。

一、植物生长模型的构建1. 数据采集与分析：植物生长模型的构建首先需要获取植物生长过程中的相关数据，包括环境因素（如温度、湿度、光照等）和植物因素（如生长周期、生长速率等）。

这些数据可以通过传感器和监测设备实时采集，然后进行分析和处理，获取植物生长的关键指标和规律。

2. 建立数学模型：基于采集到的数据，可以建立数学模型来描述植物生长的过程。

常用的模型包括物理模型、统计模型和生理模型等。

物理模型基于物理规律，使用微分方程或差分方程描述植物生长过程；统计模型则使用统计学方法对大量数据进行拟合和分析；生理模型则考虑植物的生理特性和代谢机制，基于生物化学反应建立模型。

3. 模型参数估计：构建植物生长模型时，需要对模型的参数进行估计。

参数估计是通过实验数据或特定算法来确定模型中的参数值，使得模型能够更好地拟合和描述植物生长的过程。

常用的参数估计方法有最小二乘法、极大似然估计等。

4. 模型验证与调整：构建模型之后，需要对模型进行验证和调整。

验证是指将模型应用到实际生产中，与实际观测数据进行对比，评估模型的准确性和适用性；调整是指根据验证结果对模型进行修正和改进，使其更好地适应实际情况。

二、植物生长模型的优化1. 生长环境优化：植物的生长受到环境因素的影响，优化生长环境可以促进植物的生长和发育。

智能农业系统通过实时监测传感器数据，可以对光照、温度、湿度等进行调控和优化，提供最适宜的生长条件。

例如，根据植物生长模型预测的生长速率和养分需求，调整灯光的亮度和光谱，优化温度和湿度控制，最大限度地满足植物的生长需求。

区域农业资源优化配置的sdlp方法

区域农业资源优化配置的sdlp方法1 区域农业资源优化配置的SDLP方法区域农业资源优化配置是当前农业发展中的重要课题。

随着社会经济的发展，农业资源优化利用需要更加注重资源利用效率。

为此，我国利用解决方案SDLP（有限后决OR方法）将其结合起来，不仅为农业资源优化配置提供了有效的支持，而且对农业可持续发展起到了积极的作用。

1.1 SDLP方法概念SDLP（Stochastic Dynamic Linear Programming）方法是一种建模和解决优化调度问题的信息化工具。

虽然它是一种多种技术的综合，但其核心思想是使用一个模型描述系统的行为和决定，从而实现最优化的控制方案。

它由两部分组成，一部分是“有限总数”（LP）方法。

另一部分是“动态规划”（DP）方法。

两者结合后，即成为SDLP方法。

SDLP方法将动态规划和最优化结合起来，提高了求解的效率。

1.2 SDLP方法特点SDLP方法的特点是将系统环境的时变因素考虑在内，建立“有限总数”和“动态规划”结合的模型，运用“模拟-优化”相结合的优化方法，综合考虑“资源利用、增量产量、投入成本和污染限度”等各个维度，综合解决农业资源优化利用问题。

SDLP方法具有卓越的求解和优化能力，它使用精细化的模型描述策略，考虑决策者的利益和情绪，从而帮助获得最优解。

同时，它对模型的参数设置具有良好的灵活性，不仅具有虚拟数据的模拟技术，而且可以利用数字优化技术获得最优模型参数，以最大限度地实现农业资源优化配置。

1.3 SDLP方法在农业资源优化配置中的应用SDLP 方法在实施区域农业资源优化配置时具有时效性。

首先，能够对未来的农业状况做出有效的预测，从而为农业发展带来有利的条件。

其次，它考虑了未来可能发生的不可预测的环境变量，并在有限的时间内更新决策。

最后，在决策实施过程中，根据目标函数实时调整决策参数，实时评估结果，以便尽快达到最优目标。

因此，采用SDLP方法对区域农业资源优化配置不仅能够有效节约成本，而且能够高效准确地实现农业资源高效优化配置，为农业发展提供支持和服务，实现农业可持续发展。

简述作物系统模拟模型的构建流程

简述作物系统模拟模型的构建流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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农业技术推广体系建设措施

AGRICULTURAL SCIENCE农业技术推广体系建设措施白淑文(辽宁省宽甸满族自治县农业农村发展服务中心，辽宁宽甸 118200)摘要：在农业技术创新发展背景下，各地区农业生产效率大幅度提升。

农业技术体系的逐步完善，对推动我国基层农业技术推广具有重要促进作用。

在新时期农业发展环境中，强化农业技术推广体系建设是全面推动农业长远发展的重要路径。

文章对农业技术推广体系建设现状进行分析，拟定建设措施，旨在推动我国农业技术的全面推广。

关键词：农业技术；推广体系；现状；措施中图分类号：S3-33 文献标识码：AMeasures for the Construction of Agricultural Technology Extension SystemBAI Shu-wenAbstract: Under the background of agricultural technology innovation and development, agricultural production efficiency has been greatly improved in various regions. In the environment of agricultural development in the new period, strengthening the construction of agricultural technology extension system was an important way to promote the long-term development of agriculture in an all-round way. This paper analyzed the present situation of agricultural technology extension system and drew up construction measures in order to promote the all-round extension of agricultural technology in China.Keywords: Agricultural technique; Extension system; Situation; Measures我国是农业大国，农业经济在国民经济体系中占有重要地位。

基于GIS技术构建上海农业布局展示系统的开题报告

基于GIS技术构建上海农业布局展示系统的开题报告一、选题背景近年来，随着城市化进程的不断加快，上海市的土地资源日益减少，同时城市居民对高品质农产品的需求也越来越高。

为了保障上海市居民的饮食安全和生活品质，上海市政府加大了对农业发展的支持力度，积极推进农业现代化和可持续发展。

针对上海市农业布局规划的需要，开发一个基于GIS技术的上海农业布局展示系统，能够将上海市的土地利用情况、气候环境、地形地貌等信息进行统计分析和综合评估，为农业发展提供科学的参考和决策依据。

二、选题目的本课题旨在建立一个基于GIS技术的上海农业布局展示系统，以满足农业规划与发展的需要。

具体目的包括：1. 收集和整合上海市农业发展相关的数据，包括土地利用情况、气候环境、地形地貌等信息，建立完整的数据集；2. 建立基于GIS技术的上海农业布局展示系统，对数据进行分析和综合评价，实现对上海市农业布局的可视化展示和动态更新；3. 通过上海农业布局展示系统，为政府决策提供科学的参考和决策依据、为农民提供农业生产技术支持，提高上海市的农业发展水平和质量。

三、研究内容1. 数据采集和整合通过采用现有的地理信息和遥感数据，收集有关上海市区域的土地利用情况、地形地貌、气候环境等方面的数据，并进行整合统计处理。

2. 数据预处理通过对收集的数据进行预处理，包括数据的清洗、格式转换、数据的叠加、统计和分析等处理，使各类数据能够在一个统一的空间参考系下协同作用，为后续分析提供基础。

3. 数据分析分析数据，用中心位置分值法（CP）或位势分析（IDW）等方法预测空间数据，建立与指标相关的分类等情况，通过部分统计的图表来展示农业数据的特征，优化上海的农业结构。

4. 数据可视化展示利用GIS技术和WebGIS开发技术构建上海农业布局展示系统的基础和主要内容，实现大规模数据的图形化展示与可视化分析，该系统的功能包括数据查询、数据导出、统计分析、空间分析、图形展示等。

中国农业技术支撑体系集成架构的模型分析

第 16卷第 2期 2011年 4月
哈尔滨理工大学学报
JOURNA L O F HAR BIN UN IVER SITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
V o l 16 N o 2 A pr. 2011
中国农业技术支撑体系集成架构的模型分析
赵立秋, 佟光霁
(东北林业大学经济管理学院, 黑龙江哈尔滨 150040)
X= x + Y= y + 式中: X、Y 为外源、内生指标; x 为外源指标 X 与外源潜变量之间的关系; y 为内生指标 Y 与内生潜变量之间的关系; 、为外源指标 X、Y 的误差项. 结构方程模型的分析一般遵循以下 8个步骤: 理论. 结构方程模型需要以理论为指导, 理论是假设模式成立主要的依据; 模型设定. 将理论得到的研究假设, 用 SEM 的形式表现出来, 可以是模型路径图, 也可以是一系列方程; 模型识别. 决定模型是否可以识别; 选择测量变量与收集资料; 模型估计. 常用估计方法有: 最大似然法 ML、广义最小二乘法 GLS 等, 采用的软件有 L ISREL、EQS和 AMOS等, 本研究
摘要: 建立中国农业技术集成体系的架构模型, 主要研究了模型的理论框架和研究假设. 提出了农业技术集成架构模型的理论框架: 农业技术集成体系的支撑要素主要表现为 4个维度, 农业技术集成能力表现为 3个维度, 通过深入分析农业技术集成体系的支撑要素与农业技术集成能力的关系, 提出了待检验的 15个研究假设. 并对提出的理论框架、研究假设, 进行了研究数据的收集与假设检验, 验证了模型的解释力.
第 2期
赵立秋等: 中国农业技术支撑体系集成架构的模型分析
131

一种基于空间数据仓库的作物信息多维数据模型

一种基于空间数据仓库的作物信息多维数据模型
彭佳红
【期刊名称】《农业网络信息》
【年(卷),期】2003(000)010
【摘要】空间数据仓库(Spatial Data Warehouse)是GIS技术和数据仓库技术相结合的产物,它大大扩展了GIS的应用功能.本文探讨了空间数据仓库的特征、体系结构、关键技术;并从分析作物数据本身固有的特性出发,建立了基于空间数据仓库的具有多层维度和度量属性的作物信息共享数据模型,解决作物信息共享问题.【总页数】3页(P32-34)
【作者】彭佳红
【作者单位】湖南农业大学计算机与信息工程学院,长沙,410128
【正文语种】中文
【中图分类】S126
【相关文献】
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