《智慧农业关键技术与装备》课件-第10章 农业信息处理技术

第十章农业信息处理技术机电工程学院务本崇实修德精业目录Content农业信息技术基本概念农业信息处理关键技术农业信息处理技术体系框架农业信息处理技术发展趋势01020304农业信息技术基本概念Basicprincipleandclassificationoftransformer10.1农业信息处理基本概念标题

农业信息技术是指利用信息技术对农业生产、经营管理、生产决策过程中的自然、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总称。农业信息处理技术按其智能化程度的高低，可分为基础农业信息技术和智能化农业信息技术两大类。①基础农业信息处理技术

主要指涉农数据库的建立及与计算机网络、遥感、GIS、GPS、多媒体技术等的结合，其主要功能是提供动态信息以帮助决策，智能化程度低，主要包括数据存储、数据搜索、数据加密等技术。②智能农业信息处理技术主要是运用信息技术，人工智能技术、汇集农业领域专家的知识、经验和技术，以农业系统模拟模型、农业经济模型、农业专家系统及农业综合模型为基础和核心所形成的农业生产管理决策支持系统，其主要功能是进行农业生产过程的预测预警、智能控制、诊断推理等，智能化程度高.农业信息处理关键技术Basicprincipleandclassificationoftransformer10.2农业信息处理关键技术标题

农业信息处理技术主要涉及基础农业信息处理技术，如数据存储技术、数据搜索技术、云计算技术等，以及智能农业信息处理技术，如预测预警、诊断推理、智能控制等。农业信息处理技术是现代信息技术与农业科技的结合，是实现信息有效传递、分析转换、智能应用的重要手段。农业信息处理技术在农业物联网中占有非常重要的地位，是实现农业生产智能化的关键。10.2.1数据存储技术农业物联网实现农业生产过程的自动监控和管理，会产生海量的监测数据。如果不能及时地对数据进行存储和组织，提供便捷的查询、统计和分析利用，就会造成极大的浪费。数据库技术解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，是实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据的重要工具。1.数据库存储技术数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是计算机数据处理与信息管理系统的一个核心技术。它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。通过研究数据库的结构、存储、设计、管理，对数据库中的数据进行处理、分析和理解。10.2农业信息处理关键技术标题

数据库技术研究和管理的对象是数据，所以数据库技术所涉及的具体内容主要包括：通过对数据的统一组织和管理，按照指定的结构建立相应的数据库和数据仓库；利用数据库管理系统和数据挖掘系统设计出能够实现对数据库中的数据进行添加、修改、删除、处理、分析、理解、报表和打印等多种功能的数据管理和数据挖掘应用系统。

目前，有许多数据库产品，如Oracle、Sybase、Infomix、SQLServer、MySQL和FoxPro等，它们以各自特有的功能，在数据库市场上占有一席之地。物联网系统选择数据库管理系统时应考虑以下几个方面∶数据库管理系统的性能分析、对分布式应用的支持、并行处理能力、并发控制功能、数据安全性等。2.农业数据库建设目前，全世界建立了4个大型的农业信息数据库，即联合国粮农组织的农业数据库（AGRIS）、国际食物信息数据库（IFIS）、美国农业部农业联机存取数据库（AGRICO2LA）、国际农业与生物科学中心数据库（ABID）。我国除引进了以上世界大型数据库外，自己建立了100多个数据库。10.2农业信息处理关键技术标题10.2.2数据搜索技术1.搜索引擎分类搜索引擎按照原理和工作方式可分为3种∶全文搜索引擎、目录搜索引擎和元搜索引擎B目录搜索引擎按目录分类的网站链接列表。该类搜索引擎通常由人工参与，所以信息质量高，但是人工维护量大，能提供的信息量少，更新不及时。用户可以通过关键词检索，也可以直接依靠分类目录找到需要的信息。C元搜索引擎元搜索引擎不具有自己的网页数据库，接受用户查询请求后，由元搜索引擎负责转换处理后提交给多个预先选定的独立搜索引擎，并将从各独立搜索引擎返回的所有查询结果，集中起来处理后再返回给用户。A全文搜索引擎全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，也是搜索引擎的主流。Google、百度10.2农业信息处理关键技术标题10.2.3云计算技术云计算（CloudComputing）是借助于网络实现的一种计算模式。随着物联网应用的发展、终端数量的增长，会产生非常庞大的数据流，这时就需要一个非常强大的信息处理中心。传统的信息处理中心是难以满足这种计算需求的，在应用层就需要引入云计算中心处理海量信息，进行辅助决策。01把软件作为一种服务来提供。应用软件统一部署在自己的服务器上，通过浏览器向客户提供软件的模式。SaaS吸收了网格与并行计算的优点，打破了传统软件本地安装模式，由服务提供商维护和管理软件。目前GogleApps和ZohoOffice等都属于这类服务。软件即服务（SaaSSoftwareasaService)02把开发环境作为一种服务来提供。这是一种分布式平台服务，厂商提供开发环境、服务器平台、硬件资源等服务给客户，用户在其平台基础上定制开发自己的应用程序并通过其服务器和互联网传递给其他客户。PaaS能够给企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、数据库、应用服务器、试验、托管及应用服务。平台即服务（PaaSPlatformasaService）03企业将由多台服务器组成的"云端"基础设施，作为计量服务提供给客户。内存、I/O设备、存储和计算能力被整合成一个虚拟的资源池，为整个业界提供所需要的存储资源和虚拟化服务器等服务。laaS的优点是大大降低了用户在硬件上的开销。AmazonEC2、BlueCloud等均是该类的代表产品。基础设施即服务（laaSInfrastructureasaService）10.2农业信息处理关键技术标题10.2.4农业预测预警依据农业物联网采集的海量数据和作物资料，根据农业预测预警技术，对农业研究对象未来发展的可能性进行推测和估计，对生态环境可能出现不利于农作物或养殖对象正常生长的极端情景时进行提前警示，实现农业预测预警，是农业信息处理、智能处理的重要应用，农业预测预警是调节控制生态环境的前提和基础。10.2.5农业智能控制农业智能控制是在农业领域中给定的约束条件下，将人工智能、控制论、系统论、运筹学和信息论等多种学科综合与集成的新兴的交叉前沿学科，在农业领域中给定的约束条件下，使给定的被控系统性能指标取得最大化或最小化的控制，从而使自动控制达到更高级的阶段。10.2.6农业智能决策农业智能决策是智能决策支持系统在农业领域的具体应用，技术思想的核心是按需实施、定位调控，即"处方农作"，其目标是建立精确农业智能决策技术体系，为农业生产者、管理人员、科技人员提供智能化、精确化和形象直观化的农业信息服务。它综合了人工智能（A1）、商务智能（B1）、决策支持系统（DSS）、农业知识管理系统（AKMS）、农业专家系统（AES）以及农业管理信息系统（AMIS）中的知识、数据、业务流程等内容。通过模型库、方法库、专家库等进行分析、推理，帮助解决复杂决策问题的农业辅助决策支持系统。10.2农业信息处理关键技术标题10.2.7农业诊断推理农业诊断是指农业专家根据诊断对象所表现出的特征信息，采用一定的诊断方法对其进行识别，以判定客体是否处于健康状态，找出相应原因并提出改变状态或预防发生的办法，从而对客体状态做出合乎客观实际结论的过程。农业诊断对象是由生活在大自然环境中的植物（或者动物）构成的生态系统，主要包括畜禽、水产品、农作物、果树等农业生产物。植物（动物）直接或间接受到周围环境的影响，另外还受自然环境、人为因素的影响。因此，在诊断中要重视环境对植物体（动物体）本身的影响，避免割断联系的、静态的认识和分析方法上的缺陷。10.2.8农业视觉信息处理农业视觉信息是农业物联网中众多信息的一种，是利用相机等图像采集设备获取的农业场景图像，如水果品质检测图像、棉花异性纤维检测图像、鱼病诊断图像等。农业视觉处理是指利用图像处理技术对采集的农业场景图像进行处理，从而实现对农业场景中的目标进行识别和理解的过程。通过对采集的农业视觉信息进行增强，得到易于后续图像处理的图像;通过对增强后的图像进行分割，实现目标与背景的分离，得到目标图像;通过对目标图像进行特征提取，得到关于目标的颜色、形状、纹理等特征;通过构造恰当的分类器，利用得到的特征向量，实现目标的分类。农业视觉信息处理系统则通过构建相应的图像采集子系统、图像处理子系统、图像分析子系统、反馈子系统等实现农业视觉信息的综合利用。Basicprincipleandclassificationoftransformer农业信息处理技术体系框架10.3农业信息处理技术体系框架1.数据管理数据层实现数据的管理。数据包括基础信息、种养殖信息、种养殖环境信息、模型库、知识库等。由于数据库储存着农业生产要素的大量信息，这为农业物联网系统的查询、检索、分析和决策咨询等奠定了基础。为了实施农业生产的监测、诊断、评估、预测和规划等功能，必须根据信息农业的需要研制与开发农业专业模型，并建立模型库，而且还要实现图形数据库、属性数据库和专业模型库的链接，并对所需确定和解决的农业生产与管理问题做出科学合理的决策与实施。农业信息处理技术在农业物联网中的应用主要分为三个层次，即数据层、支撑层和应用服务层。10.3农业信息处理技术体系框架2.农业应用支撑

农业应用支撑是组织实施信息农业的技术核心体系，一般包括∶①农业预测预警系统，实现对农作物生长面、长势及灾害发生的检测，农业灾害监测、预报、分析与评估;②农作物长势监测与估产信息系统，包括小麦、水稻等主要粮食作物和果树、棉花等主要经济作物的长势监测和农业作物产量预测等;③动植物生长发育的模拟系统，动植物生长环境的模拟等;④农产品营销网络系统，包括各类农产品的市场信息及其不同区域间的平衡预测;⑤农业智能决策等系统。3.农业信息应用农业信息处理技术广泛地应用于大田种植、设施园艺、畜禽养殖和水产养殖等农业领域，涵盖了农业产业链的产前、产中、产后的各个方面，为用户提供农业作业的优化精准、自动控制、预测预警、管理与决策、电子商务等服务。Basicprincipleandclassificationoftransformer农业信息处理技术发展趋势10.4农业信息处理技术发展趋势集成化。数据库、人工智能、遥感、地理信息系统和全球定位系统等技术在农业领域的应用日趋成熟，现代农业对信息资源及信息技术的综合开发利用需求却日趋迫切，单项信息技术往往不能满足需要。因此，多种信息技术的结合与集成越来越引起人们的普遍关注。目前较流行的是GIS与作物模型技术、遥感与GIS技术、决策支持系统与专家系统的集成以及作物模型、专家系统、信息系统三者的结合等。专业化。即针对农业生产中的某一种具体作物，或某一项具体农艺措施，建立计算机应用系统以进行生产管理。如美国研制成功的棉花集成管