农业信息技术重点.doc

一、 名词解释: 1.农业信息技术(AIT): 农业信息技术是利用现代高新技术研究和调控农业生产活动中信息流科学, 也能够概括为研究农业信息、 认识农业信息和利用农业信息科学。2.农业（数学）模型: 以农业问题整体（或以农业系统）为对象, 应用系统见解与方法, 进行农业结构与功效分析, 能够反应、 模拟, 并指导多种农业过程计算机程序或软件。3.农业模拟模型: 以农业系统中内在规律和相互关系为基础, 综合系统内在特征、 环境效应、 技术调控之间因果关系, 是对系统成份及其相互关系一个简化数学表示。 4.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动态关系进行定量描述和估计。5.遗传参数: 是指描述非逆境下种或品种基础遗传性状一组特征值。 6.生长度日（GDD）: 一定时期内高于基点温度每日平均温度与发育基点温度差值累积值, 其单位为℃d。7.数据库概念: 数据库系统是计算机应用系统中, 一个专门管理数据资源系统, 由数据库、 数据库管理系统和数据库管理员三部分组成。8.数据库 实体: 客观存在, 而且能够相互区分事物。能够是具体物件, 也能够是抽象概念, 还能够是某种关联。9.属性: 实体含有每一个特征都称为一个属性。10.域: 属性取值范围称为该属性域。11.键: 在众多属性中能够唯一标识（确定）实体属性或属性组, 称为实体键。12.实体型: 用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体, 称为实体型。13.实体集: 某个实体型下全部实体, 叫做实体集。14.关联: 分实体（型）内部关联和实体（型）之间关联两种。实体内部关联通常指组成实体各属性之间关系。实体间关联指不一样实体集之间关系。15.农业数据库: 是一个有组织地动态地存放、 管理、 反复利用、 分析估计一系列有亲密联络农业方面数据集合（数据库）计算机系统。16.农业遥感: 遥感是指不直接接触相关目标物或现象而能搜集信息, 并能对其进行分析、 解译和分类等一个技术。17.太阳辐射: 太阳向外发射电磁波形式及所发射能量称为太阳辐射18.太阳辐射光谱: 太阳辐射能量随波长分布称为太阳辐射光谱。19.大气窗口: 大气对电磁波衰减较小, 透射率较高波段叫“大气窗口”。20.地物波谱特征 物体在同一时间、 空间条件下, 其辐射、 反射、 吸收和透射电磁波特征是波长函数。将这种函数关系, 用曲线形式表现出来时, 就形成了地物电磁波波谱, 简称为地物波谱。21.植被指数: 是由多光谱数据, 经线性和非线性组合组成对植被有一定指示意义多种数值。22地理信息系统:是指在计算机软硬件下, 采集、 存放、 管理、 处理、 检索、 分析和显示空间物体地理分布以及与之相关属性, 并以回复用户问题为关键任务技术系统。23.虚拟现实(Virtural Reality,缩写为VR)是一个人机交互工具 它使得人能够经过计算机看见、 操纵极端复杂数据并与之进行交互, 创建人工世界计算机系统。24.L-系统:是美国生物学家Lindenmayer于1968年提出, 它功效是用形式语言方法来描述植物形态发生和生长过程, L-系统本质是一个重写系统,它经过一条公理和几条产生式,进行有限次迭代,并对产生字符串进行几何解释,就能生成非常复杂图形。25.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)为关键, 采取优异信息技术手段, 实现以计算机为平台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、 增产等为目技术系统。26.正确农业（Precision agriculture, PA）: 利用3S空间信息技术、 作物生产管理决议支持技术（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正确农作技术。27.机器视觉（计算机视觉）就是用计算机模拟人眼视觉功效, 从图像或图像序列中提取信息, 对客观世界三维景物和物体进行形态和运动识别。28.灰度直方图: 是数字图像中用来表示灰度级及其频率（或频数）间关系图形。29.锐化: 增强图像边缘和线条, 使图像边缘由模糊转化为清楚处理称为锐化。30.平滑 : 图像在输入、 传送、 处理过程中难免会有干扰, 形成噪声, 降低图像质量, 噪声生成原因是未知, 或者难以用数学模型表示, 能够从噪声在图像上表现, 用较为简单方法加以去除或减弱, 这么处理称为图像平滑处理。31.区域生成: 就是利用像素特征相同性将图像划分出背景区域和各个有意义区域, 并分别加上不一样标识过程。32.模式识别: 是依据研究对象特征和属性, 利用以计算机为中心机器系统, 利用一定分析算法认定它类型。33.教授系统概念: 功效上, 教授系统定义为“一个智能程序, 它能对那些需要教授知识才能处理应用 难题提供教授水平解答”; 结构上讲, 可把教授系统定义为“由一个专门领域知识库, 以及一个能获取和利用知识机构组成一个问题求解系统。34.农业教授系统概念 农业教授系统是一个拥有大量权威农业教授经验、 资料、 数据与结果组成知识库, 并能利用其知识, 模拟农业教授处理问题思维方法进行判定、 推理, 以求得处理农业生产问题结论智能程序系统。35.虚拟植物: 是利用虚拟现实技术模拟植物在三维空间中生长发育情况, 实现植物可视化表示。
二、 简答题: 1.农业信息技术体系: 农业信息获取 , 信息处理 , 信息模拟 , 信息控制 2.农业信息技术体系特征: a、 是一个信息科学体系; b、 是一个多维技术体系; c、 是一个应用系统平台。3.农业信息技术存在问题: 1. 农业信息技术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足、 不平衡, 数据库总量不足、 结构失衡、 欠缺和反复并存。 3. 农业信息技术产品少, 商品化应用软件少, 而且存在低水平反复问题。4.作物模型类型 作物模型按不一样功效特征可分为: 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 5.作物模拟模型功效(1)模拟模型含有其她研究手段不可替换功效: 了解、 估计、 调控。(2)模拟模型能够帮助大家了解和认识生物与非生物过程基础规律和量化关系, 并对系统动态行为和最终表现进行估计, 从而辅助进行对生物生长和生产系统适时合理调控, 实现优质、 高产、 高效、 生态、 安全可连续发展。6.作物模型机理性与经验性模型选择考虑方面 四个因子: a、 应用与研究, 应用性模型有较强经验性, 研究性模型则重视机理性。b、 资料可用性, 丰富资料可深化对机理性过程认识。c、 黑箱模拟利用, 有利于增强机理性, 但要以合理假设为基础。d、 系统等级, 等级低模型含有较强机理性。7.经验性模型和机理性模型区分: 经验性模型优缺点关键表现为: 轻易了解和使用、 输入变量和资料少, 但模型解释性和广适性差。机理性模型优缺点关键表现为: 含有内在动态反馈机制、 较强解释性和广适性, 但难以了解和使用、 输入多而输出欠稳定。8.作物模拟基础技术 （1）遗传参数法 （2）析因方法与系数法 9.遗传参数确定方法（1）可直接经过控制环境下试验研究取得。（2）依据田间试验数据经过最小二乘法等决定。10.模型检验 （1）模型检验包含对模型“敏感性分析、 校正、 核实、 测验”等四个关键过程。（2）敏感性分析: 是对模型灵敏度和动态性测验, 分析模型对关键参数和变量反应灵敏度, 测验模型结构和过程、 系统成份。（3）校正: 是调整模型参数和关系, 使得模型符合模拟者特定环境和资料参数, 关键检验模型系统综合表现及对综合变量反应。（4）核实: 是指决定模型是否适适用于模型研制以外完全独立资料, 是多年、 多点、 多试验观察值与模拟值比较。其差异可用差平方和均方根RMSE (Root mean square error)来量化表示。（5）测验: 是比较多种环境下模拟值与估计值, 可看作是一个连续模型核实过程。11.作物模拟模型亚系统成份 第一亚系统:作物阶段发育与物候期 第二亚系统:作物植株形态发生与器官建成过程 第三亚系统:植株光能利用与同化物生产 第四亚系统:不一样器官间物质分配与利用 第五亚系统:土壤-植物-大气水分关系 第六亚系统:土壤养分（氮素）动态与植株利用12.作物模拟模型特征(1）系统性。对作物生育过程进行系统、 全方面分析与描述。(2）动态性。包含受环境因子和品种特征驱动各个状态变量时间过程改变及不一样生育过程间动态关系。(3）机理性。在经验性或描述性基础上, 经过进行深入支持研究, 模拟较为全方面系统等级水平, 并将其进行有机结合, 从而提供对关键生理过程了解或解释。(4）估计性。经过正确建立模型关键驱动变量及其与作物状态变量动态关系, 对不一样系统提供可靠定量描述。(5）通用性。标准上适适用于任何地点、 时间和品种。(6）便用性。可为非教授操作应用, 可利用通常气候、 土壤及作物资料。(7）灵活性。可轻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研究工作。利用作物生长模型进行模拟研究, 能够避免实物研究中干扰原因多、 周期长、 费用高等不足。13.作物模拟模型应用和与其她技术结合（一）作物模拟模型应用领域 作物模型关键应用有四个方面, 即教学、 研究、 管理、 评定。（二）模拟模型与其它技术耦合（1）与教授系统或知识模型结合（2）与RS技术结合 （3）与GIS结合 （4）与全球定位系统（GPS）结合（5）与可视化技术及虚拟现实技术结合 （6）与网络技术结合14.数据库功效和特征(1）数据库是相互关联数据集合(2）用综合方法组织数据, 可降低数据冗余度, 实现数据共享(3）含有较高独立性(4）能够确保数据是安全、 可靠(5）能最大程度地确保数据正确性和完整性(6）数据库中数据能够并发使用并能同时确保数据一致性15.4个大型农业信息数据库: (1) 国际农业与生物科学中心数据库(CABI) 是国际农业和生物科学中心出版文件型数据库。内容覆盖了农业科学各个领域, 包含农艺学、 生物技术、 植物保护、 乳品科学、 林业、 微生物、 畜牧兽医、 人类健康、 经济及自然资源管理等。按季度更新。是现今世界上最具权威型农业文摘数据之一。(2) 联合国粮农组织农业数据库(AGRIS) 国际农业科技信息系统建立农业书目数据库。面向发展中国家, 内容侧重农业、 林业、 水产、 食品加工、 人类营养、 环境污染、 经济学等17个方面。季度更新。是世界上报道农业文件关键数据库之一。(3) 国际食物信息数据库(IFIS)由国际食品情报局编制出版。内容覆盖了整个食品科技领域, 包含食品化学、 食品微生物学、 食品卫生与毒理学、 食品工程、 食谱、 酒精与非酒精饮料、 水果蔬菜、 糖和谷物、 禽畜类食品、 添加剂等方面。(4) 美国农业部农业联机存取数据库(AGRICOLA) 为美国农业图书馆编制农业文件联机存取书目数据库。内容含农业经济、 土壤和肥料、 食品与营养。植物科学及农业专利等。季度更新。是世界上报道农业文件关键数据库之一。16.农业数据库技术发展趋势（1）分布式数据库 数据分散存放在很多网络节点上。 （2）多媒体数据库 管理数值、 文字、 表格、 图形、 图像、 声音等多个信息媒体数据库系统。（3）面向对象数据库 面向对象数据库（ODBC）系统是数据库技术与面向对象技术相结合产物。（4）深入适应Internet发展 数据库对Internet支持将使大家能以交互式手段, 在全球范围内实现网上事务处理。17.中国代表性数据库: 中国农业科技文件数据库、 中国作物种质资源数据库、 中国农业产品贸易数据库、 植物检疫病虫草害名目数据库、 家畜品种资源数据库等18.遥感组成: 由遥感平台、 传感器及遥感信息接收和处理等三部分组成19.传感器（遥感）类型 (1)依据所利用电磁波光谱波段, 能够分为: 可见光传感器、 红外传感器、 微波传感器。(2)按传感器工作方法不一样可分为被动传感器和主动传感器(3)按传感器扫描方法又可分为扫描式传感器和非扫描式传感器(4)按传感器图像取得方法可分为图像方法和非图像方法 20.绿色植物反射波谱特征: （1）叶绿素大致上在以440nm微米为中心蓝波段及以670nm微米为中心红波段吸收大量辐射能, 而在这两个吸收带中间吸收相对降低, 所以在540nm微米周围形成绿色反射峰。（2）在近红外区域叶反射及透射能量约各占入射能量二分之一, 被叶子吸收能量很小（≤5％）, 所以在740～1300nm间形成高反射, 这是细胞壁和细胞空隙折射率不一样造成多重反射引发。（3）在短波红外区域, 因为绿色叶子细胞膜之间和内部水分含量高, 故绿色植物反射率受到以1450、 1950、 2700nm为中心水吸收带控制, 入射能量中大部分被叶子中水分所吸收, 仅小部分被叶子反射, 这就是植物反射光谱基础特征。（4）同一项地物不一样类型反射光谱特征, 总形状改变是基础相同, 不过光谱响应曲线含有一定改变范围而呈一定宽度波谱带。21.地面遥感试验作用（1）传感器波段选择、 验证和评价依据（2）建立地面、 航空和航天遥感数据关系（3）将地物光谱数据直接与地物特征进行相关分析并建立应用模型22.地面遥感特点 含有成本低, 精度高, 方便灵活, 适用性强, 可用数据多等特点。23.常见植被指数关键有以下多个: (1)归一化差值植被指数 （NDVI） NDVI:近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和比值NDVI =（IR-R）/（IR+R）。(2)比值植被指数（RVI） RVI: 指近红外波段与可见光红波段数值比值 RVI=IR/R。 RVI与叶面积指数（LAI）、 叶生物量、 叶绿素含量相关最好。(3)环境植被指数（EVI） EVI: 近红外波段与可见光红波段数据差值, 又称差值植被指数。 EVI=IR-R24.地理信息系统（GIS）在农业中应用(1）利用GIS进行农业区划 (2）利用GIS进行土壤适宜性评价(3） 利用GIS开展农业灾难估计与预防研究 4） 农业资源清查、 核实、 评定与监测(5）农作物估产和监测 (6）农业生态环境监测和分析.25.虚拟现实系统内涵:①沉醉感②多感知③交互性④构想性26.几类常见虚拟现实系统 (1)桌面虚拟现实系统 (2)坐舱式虚拟现实系统 (3)沉醉式虚拟现实系统 27.虚拟植物特征: (1）以植物形态结构为研究关键(2)以植物个体为研究单元(3)所建立模型是三维28.L系统类型: 上下文无关L-系统; 上下文相关L-系统; 确定性L-系统; 性L-系统; D0L-系统29.虚拟现实技术在农业上应用制约原因(1)硬件系统昂贵与在农业领域应用回报偏低造成。(2)要构建虚拟环境, 而且使其中各个组成要件遵照客观规律, 这就要求建立农业各个领域虚拟模型。因为农业领域问题复杂性, 到现在为止, 所取得进展还很不够。30. 正确农业特征 1)地域性 2)综合性 3)系统性 4)渐进性 5)可操作性31.正确农业实施过程 农田环境及作物长势监测, 针对性投入决议生成, 决议实施3个步骤。32.正确农业关键技术 3S技术 决议支持技术（DSS） 可变量投入系统 智能机械装备技术33.实施正确农业需要满足条件（1）农田大小 不一样国家适于正确农业技术实践农田大小不一样, 经全方面经济分析, 能够计算出一个国家适于正确农业技术实践最小农田范围。(2)农机化程度 农田可大可小, 不过农业作业若不是机械化, 正确农业就难以实施。(3)农田差异 通常来说, 作物生长没有空间差异农田, 实施正确农业技术实践, 是不会有经济效益。34.正确农业技术实施过程 （1）数据采集（1．产量数据采集 2．土壤数据采集 3．作物营养监测方法4．土壤水分监测5．苗情、 病虫草害数据采集6．其它数据采集）（2）数据差异分析（1．产量数据分布图2．土壤数据分布图3．苗情、 病虫害分布图）（3)处方生成（绘出产量分布图→进行产量诊疗→生成处方图）（4）控制实施 35.决议支持技术（DSS）功效 (1) DSS能够用于搜集、 存放、 整理和提供与决议相关数据, 搜集提供相关各项活动反馈信息.(2)以一定方法存放与所研究决议问题相关多种模型（4）存放与提供常见, 尤其是数理统计与运筹学方面分析方法36.中国正确农业关键发展方向 （一）实现正确浇灌, 提升水资源利用率。（1）因地制宜选择浇灌方法和浇灌设施。（2）因地制宜选择农作物种类和品种。（3）全方面落实工程节水、 生物节水、 化学节水、 农艺节水与科学用水关系。（4）节流是正确浇灌关键, 合理调控是正确浇灌灵魂。（二）实施正确施肥 , 提升化肥利用率 （三）发展正确设施农业37.图像预处理在工程上大致包含以下3种类型。（一）图像增强处理（二）几何变换处理（三）图像复原处理（一）图像增强处理: 是指按需要突出一些有用消息, 去除或消弱有害无益消息 常见方法: 1. 灰度变换法 2. 直方图变换法 3. 锐化 4. 平滑 （二)几何变换处理: 经过坐标变换, 将失真图像坐标系变换为新坐标系, 达成几何校正和几何形状（和位置）变换处理（三）图像复原处理: 因为种种原因, 输入计算机图像与实际图像相比, 其面貌发生了改变, 如消息丢失, 噪声污染, 形态模糊等, 这些现象被认为是图像退化。38.机器视觉特征优化: 通常能描述对象元素很多, 为了节省资源, 节省计算机存放空间、 机时、 费用等, 在确保满足分类识别正确率要求条件下, 按某种准则尽可能选择对正确分类识别作用较大特征, 用较少特征就能完成份类识别任务。39.机器视觉良好特征应含有4个特点: ① 可区分性, 对于属于不一样类别对象来说, 它们特征值应含有显著差异。② 可靠性, 同类对象特征值应比较相近。③ 独立性, 所用各特征之间应相互不相关。④ 数量少, 模式识别系统复杂度随系统维数（特征个数）快速增加。40.机器视觉系统存在问题（1）处理数据量大和运算速度对实时处理影响。（2）机器视觉即使优于人视觉范围, 不过计算机判别功效却远远不如人脑。41.模式识别步骤 特征提取 特征选择 学习和训练 分类识别42.教授系统类型（1）诊疗教授系统（2）估计教授系统（3）解释教授系统（4）设计教授系统（5）计划教授系统（6）监视教授系统（7）控制教授系统（8）咨询教授系统（9）教学教授系统（10）调试与修理教授系统43.教授系统基础原理（1）教授系统关键是知识, 教授系统中, 把通常数据、 公式、 方法、 经验以及信息等都看作知识。（2）教授系统关键技术是知识获取、 知识表示和知识利用技术。44.知识表示方法: （1）产生式规则表示法（2）特征表表示法（3）框架表示法（4）语义网络表示法45.教授系统特征（1）教授系统含有显示表示专门领域大量知识。（2）能进行符号处理。（3）含有智能性（4）能对推理过程进行解释（5）包含知识库、 数据库、 模型库, 涵盖了领域教授处理实际问题所需基础信息。（6）人机界面友好。46.农业教授系统特点1. 比通常计算机信息系统更突出专门农业知识与推理判定作用, 含有针对性更强决议咨询能力2. 比人类农业教授拥有综合性知识和高速知识处理本事, 不受时间、 空间限制和人类情感影响 3. 把农业领域教授知识、 实践经验、 科技结果、 数据资料等信息与计算机技术联络起来, 能够针对不一样情况推荐优化决议方案, 其结构上通常增加了农业模型库成份, 更具通用性47.教授系统与其她技术集成（1）与多媒体技术结合（2）与模型技术结合（3）与网络技术结合（4）与“3S”技术结合48.农业教授系统类型（一）按功效和结构特征划分 （1） 启发式教授系统 （2） 实时控制教授系统（3）基于模型教授系统（4.）教授数据库系统（5）教授系统开发工具（二） 按包含学科领域划分（1）作物栽培教授系统（2） 农田施肥教授系统（3）植物保护教授系统（4）设施农业教授系统（5）新品种选育教授系统（6）畜禽水产养殖教授系统（7）水利浇灌教授系统（8）其她学科领域教授系统