数字农业概念

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数字农业概念范文第1篇

关键词：农业机械设计；数字化设计技术；现代化

农业机械产品具有种类多、结构复杂、易操作等特点，我国是农业大国，农业机械具有非常广阔的市场潜力。然而，受到传统设计理念与设计工艺的影响，我国机械产品的整体设计水平偏低，数字化设计技术的应用，颠覆了农业机械的传统设计模式，极大地提升了农业机械设计的效率与质量，尤其是CAD、CAE等技术，更是改变了产品的生命周期，实现了对农业机械设备整体设计的优化。

1数字化设计技术的内涵与优势

1.1数字化设计技术的内涵

数字化设计技术指的是一种将声音、图文转化为数据，之后再转化成二进制代码，经过计算机进行信息传递与处理的技术。在信息化时代，数字化设计技术逐渐演变成为依靠计算机进行辅助的新型设计技术，故计算机是数字化设计的基础，也是核心。从另一个角度来说，数字化设计技术，即以计算机为核心构建数字化模型，再通过数字化平台展开产品研发的一种技术，数字化技术最明显的特点即不需要实物模型。

1.2数字化设计技术的优势

（1）数字化设计技术视为一种产品定义模型，其可以在各行业领域发挥作用，且具有较大的发展空间；（2）数字化设计技术可进行仿真模拟处理，不需要实物模型，因而可有效降低设计成本；（3）相比传统产品设计形式，数字化设计技术依托数字化平台，以计算机为基础，产品设计更具灵活性，不受时间、地点的限制；（4）在数字化设计中，可以采取分工合作模式进行多元设计，将不同板块的设计交由不同小组同步进行设计，整体设计更加系统化，提高了设计效率。

2农业机械设计的特征与现状

农业机械设计的特征主要体现在：第一，我国农作物类型比较丰富，所以农业机械种类繁多，例如播种机就包括条播机、精密播种机、穴播机等多个类型；第二，虽然农业机械种类丰富多样，但大多数功能比较简单，上手难度低，操作也比较便利。目前我国的农业机械设备大部分是由传动系统、机件、镇压器、轴轮等构件组成。这些均为数字化设计技术在农业机械设计中的应用，提供了良好基础与广阔前景。目前，数字化设计已经在国内外农业机械设计中得到了广泛应用，主要应用技术包括CAD、CAE等技术。数字化技术的应用，不仅提高了设计效率，降低了设计成本，而且也极大地缩短了农业机械的设计周期，更便于达到设计要求。而且，为了给农业机械后续维修工作提供便利，在初期设计时，更注重农业机械的整体化设计。随着农业机械化水平的不断提升，农业机械的市场需求增加，产品定制需求增多，而且对产品的品质要求也更加严格。在这一新的商业环境下，农业机械设计更应注重数字化设计技术的应用，必要时进行跨部门合作，更好地展开农业机械产品的设计与制造，为农业生产的规模化、自动化发展，提供保障，为农业经济发展水平的进一步提升，提供内动力。

3数字化设计技术的应用热点

3.1计算机辅助技术

计算机辅助技术简称CAD，以现代设计理念为基础，不仅具有开放性较强的产品设计模式，而且开发程序也具有较强规范性。从数字技术层面来看，CAD技术在概念、任务、技术等层面均有所优化，可以设计更多优秀产品。以CAD技术为核心设计的产品，大部分是以概念设计产品与构型设计产品。其中，概念设计即制定产品设计方案的具体内容，而构型设计即明确具体细节。

3.2虚拟原型技术

虚拟原型技术简称VR是最近5年内数字化设计技术的翘楚，得到了设计领域的重点关注。VR技术是在CAD、CAM、CAE技术的基础上发展而来的，其可以在特有技术基础上，对多方面技术进行全面整合。VR技术可以实现成品信息与基本概念的整合，并从行为、感官以及功能等方面不断对其进行优化。在该技术中，产品设计的整个过程被视为多个不同极端，且逐渐向全生命周期进行转变，以此推动产品设计与生产两个阶段的融合，在很大程度上推动了各行业的发展。

3.3知识工程技术

知识工程技术简称KBE，是现阶段应用率最高，且特色最明显的一种数字化设计技术。KBE技术主要应用在提前预测未来市场技术发展趋势，因而该技术的应用比较依赖新知识内容。同时，KBE技术在信息传递、知识展示等方面，也具有较好的应用效果。而且，还能够单独构建显性、隐性知识统一建模，有利于技术创新的横纵向发展。

4数字化技术在农业机械产品中的具体应用

4.1VR技术的应用

VR技术在农业机械产品设计中的应用，将影音资料、3D影像、多媒体等进行整合，使设计人员可以更好地利用个人想法，创设相应的设计情境，所以应用VR技术，设计人员可以享受身临其境般的设计体验。目前，VR技术主要应用在大型设备的设计中，对设备的特殊性能进行模拟，之后逐步实现设备与功能之间的优化。与此同时，通过其创设的信息反馈平台，能够加速产品的投放，提升产品应用效果，让用户直接了解产品的优势，进而更好地掌握设备应用要点。在国外，应用VR展开农业机械设计的技术有很多种，最具代表性的即可视化技术，该技术以CAD技术为基础，构建功能性模型，再通过模型输入的方式，将其传递到VR环境中，最终实现设备强化。例如，用户可以通过VR头盔显示器，直接对农业机械设备进行操控体验。同时，VR技术在农业设备拆装中也有广泛应用，如小麦联合收获机的各方面功能，均可以通过VR技术展现出来，包括原理展示、内部结构等，让使用者可以进行拆装练习，不断提升自身对机械设备的操控与应用能力。此外，VR-CAD系统在虚拟环境设计中也可以发挥作用，优化农业机械设备的设计模式与功能效果。

4.2农业机械设备产品的创新

数字化设计技术在农业机械设计中的应用，主要体现在农业机械设备产品的创新方面，即利用数字化设计技术对农业机械产品的使用性能、使用效果等进行创新，增强产品的新颖性，并提供给消费者更多选择。目前，在农业机械产品的数字化设计中，主要从该类型农业机械设备的常见使用问题或故障入手，从设计层面针对性地采取改进措施，进而降低故障发生率以及农业生产成本，提升该类型农业机械设备的市场竞争力，扩大市场份额。一般情况下，在利用数字化设计技术对农业机械产品进行创新时，主要从技术分析、材料优选等方面进行。例如，近几年我国研发出了一种新型拖拉机，该拖拉机不同于传统低功率拖拉机，其采用了数字化同步器与动力换挡配合静液压传动系统，具有独立的控制机构与控制面板，不仅更易操作，而且系统更加灵活，功率更高。

4.3协同化优化设计

在当下复杂的市场环境下，农业机械生产不仅涉及市场竞争，而且为了更好地满足消费者个性化的定制需求，必要时还需要进行跨企业合作。所以，农业机械设计中，数字化设计的应用与协同化发展，已经成为农业机械设计与制造企业生存的关键。因此，数字化设计技术在农业机械产品的协同化设计中具有较好的应用效果。为了从海量的技术信息与零件资源中，找到所需要的信息与数据，必须利用数字化技术对搜索技术进行优化，进而实现对所需零件参数与性能的高效率搜索。例如，PTC企业的Web服务器，其中储存了海量的技术型方案，我国的农业机械产品制造企业应借鉴这一做法，以不断地提升数字化设计技术的应用效果。此外，随着环保理念不断深入人心，为了建设环境友好型社会，农业行业也应朝着绿色化方向发展，而数字化技术的应用，极大地促进了农业行业的可持续发展。数字化技术的应用，显著提升了农业机械产品的节能效果，降低了能源损耗，充分发挥了环保能力。

5结语

总而言之，我国农业机械设计的数字化发展还处在探索性阶段，很多理论、方法等还不够成熟。在进入数字化时代后，农业机械设计更应注重数字化设计技术的应用，充分利用数字化设计效率高、成本低、可控性强等优势，持续提升农业机械设计的科学性、高效性，并不断利用数字化设计技术展开农业机械产品设计的创新，以不断促进农业生产的现代化发展，实现农业生产的智能化、规模化，进而推动农业经济发展水平更上一层楼。

参考文献：

[1]马云红,董中辉.现代设计技术在农业机械工程设计中的应用[J].农业与技术,2019,v.39;No.329(12):47-48.

[2]薛先斌,高刚毅.现代农业机械中计算机智能化技术的应用与研究[J].南方农机,2020,v.51;No.343(03):62-63.

[3]缪兴龙.浅谈数字化设计技术及其在农业机械设计中的应用[J].南方农机,2020,v.51;No.361(21):51-52.

数字农业概念范文第2篇

关键词：数字农业；时空推理；专家系统

0引言

数字农业应用涉及大量的气象、环境、水文、地质、土壤等领域的时空数据。这些时空数据分散在异构系统中，有着不同的数据格式和规范，采用不同的概念和术语，基于不同的数学模型和分析推理方法。这些多领域时空信息对农业生产、决策均起着重要作用。但是以前由于缺乏高效、合理的技术手段，即使付出很高的代价，也很难将这些时空信息完整无损地共享和融合集成到数字农业应用中，在很大程度上制约了数字农业的应用发展。同时GIS等商业软件平台成本较高也不利于大规模应用推广。

为此，本文基于自主版权GIS、专家系统等系统软件，应用时空推理、本体论、语义Web、关系数据挖掘和专家系统等技术，建立一个数字农业时空信息智能管理平台，对多源、异构的数字农业时空数据和推理分析方法进行集中统一的规范化管理，便于在实际应用中进行融合、集成和共享。基于该平台快速建立起了数字化测土施肥系统、大豆种植标准化管理系统、无公害水果蔬菜栽培指导系统等一批智能应用系统。这些应用系统精确控制农田每一地块种子、化肥和农药的施用量，在提高作物产量的同时，能够实现精确控制农业生产过程，有效降低成本，充分保证农业资源科学地综合开发利用，减少和防止对环境和生态的污染破坏，保持农业生态环境的良性循环，是实现“绿色农业”的重要途径。

1主要关键技术研究现状

1．1数字农业

数字农业是在“数字地球”的基础上提出并发展的，是21世纪新型的农业模式和挑战性的国家目标，包括精准农业、虚拟农业等内容，其核心是精准农业。以3S技术应用为核心的数字农业空间信息管理平台开发研究是数字农业研究的突破口[1,2]。美国于20世纪80年代初提出数字农业的概念，它是针对农业生产稳定性差、技术措施差异程度大等情况，运用卫星全球定位系统控制位置，用计算机精确定量，把农业技术措施的差异从地块水平精确到平方厘米水平，从而极大地提高种子、化肥、农药等农业资源的利用率，提高农产量，减少环境污染。法国农业部植保总局建立了全国范围内的病虫测报计算机网络系统。日本农林水产省建立了水稻、大豆、大麦等多种作物品种、品系的数据库系统。新西兰农牧研究院利用信息技术向农场主提供土地肥力测定、动物接种免疫、草场建设、饲料质量分析等各种信息服务。同时，我国紧跟国际研究的前沿，开展了系统工程、数据库与信息管理系统、遥感、专家系统、决策支持系统、地理信息系统等技术在农业、资源、环境和灾害方面的应用研究。

1．2时空推理

近年来，时空推理（Spatio－temporalReasoning）已成为十分活跃的研究方向，在军事、航天、能源、交通、农业、环境等领域有着广泛的应用。近十年来我国国家基础地理信息中心、清华大学、信息大学、中国科学院、武汉测绘科技大学、武汉大学、吉林大学等单位在时态GIS、时空数据模型、时空拓扑、时空数据库等时空推理相关领域开展了大量研究工作。

1．3时空数据标准与共享

不同领域和应用环境对时空数据的理解存在很大差异，这造成了异构时空系统集成的困难，因此时空数据共享、互操作和标准化的研究具有重要意义。这方面研究最初从空间数据入手，近期开始向时间数据和时空结合数据发展。时空数据的共享有以下方式：

（1）空间数据交换

空间数据交换的基本思想是各系统使用自身的数据格式，通过标准格式进行数据交换。目前空间数据交换标准有：SDTS、DIGEST、RINEX等国际标准；以色列的IEF、英国的MOEPSTD、加拿大的SAIF、我国的CNSDTF等国家标准；AutoDesk的DXF、ESRI的E00、MapInfo的MIF等厂商标准。尽管各GIS软件厂商提供了公开的交换文件格式来进行空间数据的转换，但由于底层数据模型的不同，最终导致不同的GIS的空间数据不能无损的共享。虽然空间数据交换仍然在使用，但效果并不理想。空间数据互操作标准是当前国际公认的，比空间数据交换标准更有前途的数据标准。

（2）基于GML的空间数据互操作

开放式地理信息系统协会(OpenGISConsortium，OGC)提出了简单要素实现规范和地理标记语言(GeographyMarkupLanguage，GML)。OGC相继推出了一整套GIS互操作的抽象规范，包括地理几何要素、要素集、OGIS要素、要素之间的关系、空间参考系统、定位几何结构、存储函数和插值、覆盖类型及地球影像等17个抽象规范，2003年1月推出GML3.10版[3]。近年来，国内外众多学者基于GML在空间数据共享等方面开展了大量研究。2001年Rancourt等人[4]将GML与先前所定义的空间标准进行比较，认为GML能有效地满足空间数据交换标准。2002年，ZhangJianting等人[5]提出了一种基于GML的Internet地理信息搜索引擎。2003年，ZhangChuanrong等人[6]在网络环境下以GML作为异构空间数据库交换共享空间数据的格式，成功实现数据的互操作。2003年，崔希民等人[7]提出了GIS数据集成和互操作的系统架构，在数据层次上实现GIS数据的集成和互操作。2003年，张霞等人[8]提出一种基于GML构造WebGIS的框架结构,给出实现框架技术。其中采用GML作为空间数据集成格式。2004年，朱前飞等人[9]提出了一种新的基于GML的数据共享解决方案。2005年，陈传彬等人[10]提出了基于GML的多源异构空间数据集成框架。GML数据类型较完整，支持厂家较多，相关研究丰富，是目前最有前景的时空数据标准。本文选择GML作为农业时空数据标准。

1．4时空本体

1．4．1本体、语义Web和OWL

本体方法目前已经成为计算机科学中的一种重要方法，在语义Web、搜索引擎、知识处理平台、异构系统集成、电子商务、自然语言理解、知识工程等领域有着重要应用。尤其是目前随着对语义Web研究的深入，本体论方法受到了越来越多的关注，人们普遍认为它是建立语义Web的核心技术。OWL是当前最有发展前景的本体表示语言。2002年7月29日,W3C组织公布了本体描述语言(WebOntologyLanguage,OWL)的工作草案1.0版。目前工作草案的最新更新为2004年2月10日的版本[11]。

1．4．2时空本体

基于本体方法对时空建模的相关研究工作如下：

1998年，Roberto考虑了作为地理表示基础的某些本体问题，给出了关于一般空间表示理论的某些建议[12]。2000年ZhouQ.和FikesR.定义了一种考虑时间点和时段的时间本体[13]。2000年，Córcoles基于XML定义了一个类似SQL的时空查询语言，该语言包含八种空间算子和三种时态算子用于表达时空关系[14]。2003年，Grenon基于一阶谓词逻辑定义了时空本体，使用斯坦福大学的Protégé环境实现[15]。2003年，Bittner等人[16]提出了用于描述复杂时空过程和其中的持续实体的形式化本体。以上工作中Grenon的时空本体研究相对完整，相关研究成果已经在网上共享，本文在此基础上开展研究，建立农业时空本体。

2主要研究内容

（1）农业时空数据规范

现阶段我国还没有公认的农业时空数据标准出台。本文基于时空推理技术，研究通用性更强的时空数据表示模型，能表示气象、土壤、环境、水文、地质等各领域的农业时空数据。GML是目前公认的时空数据标准，利用上述模型扩充GML，兼容中国农业科学院的“农业资源空间信息元数据的分类及编码体系草案”等国内现有的地方性标准，构建针对数字农业中时空数据的DA－GML标准，作为数字农业基础时空数据的规范。现有的土壤、环境等基础空间数据库均支持到GML格式的转换。

（2）农业基础时空数据库

基于笔者自主开发的GIS平台建立农业基础时空数据库，该平台具有运行稳定、资源占用少、结构灵活、功能可裁减、成本较低、便于移植等特点。采用了时空推理技术，支持对空间和时空信息的表示和推理。通过DA－GML能够直接从现有系统中获取领域农业基础时空数据，主要包括土壤数据库、环境数据库、气象资料数据库、农业生产条件数据库、林业信息数据库、影像数据库等。

（3）农业时空分析方法库与农业时空知识库

时空推理是研究时间、空间及时空结合信息本质的技术，通过时空推理技术将现有面向农业领域的时空分析技术进行整合和规范化表示，形成农业时空分析方法库。对领域农业时空知识进行归纳、整理，同时通过数据挖掘方法从基础数据中提炼知识，建立农业时空知识库。

（4）农业时空本体库

在(2)、(3)中存储的数据、方法和知识需要一个有效的机制进行组织和管理。就目前技术而言，本体是表达一个领域内完整的体系（概念层次、概念之间的关联等）的最有效工具，所以本文选择建立农业时空本体库。具体包括本体获取、本体管理、本体服务与展示三个模块。使用Protégé做本体开发环境编辑。Protégé是斯坦福大学开发的基于Java的本体编辑与知识获取工具，带有OWL插件的Protégé可以支持OWL格式的本体编辑与输出。

以上三个库通过WebService方式提供基于Internet的服务，可以在线对库中信息进行维护和检索，并能无缝集成到应用系统中。

（5）系统体系结构

系统工作原理如图1所示。首先，外部系统的时空数据转换成GML格式（现在绝大多数系统支持该数据标准），进入农业基础时空数据库。通过本体获取与编辑模块将时空数据和时空知识整理，形成本体库。外部系统的请求通过WebSer－vices发给仲裁者，仲裁者区分各类情况调用三个库调用服务、提取数据和执行操作，结果返回给用户。

（6）基于平台开发农业生产智能应用系统

基于数字农业时空信息管理平台建立数字化测土施肥系统、作物种植标准化管理系统、无公害水果蔬菜栽培指导系统等一批农业生产智能应用系统，解决实际问题。

3相关系统对比分析

3．1数字农业空间信息管理平台

平台基于信息和知识支持的现代农业管理的集成技术，对农田信息进行动态采集、分析、处理和输出，从而根据农田区域差异、农事安排进行模拟分析、决策支持管理和指挥控制，并对农业生产过程的区域差异进行精确定位、动态控制等定量操作[17]。

3．2全国农业资源空间信息管理系统

全国农业资源空间信息管理系统(NASIS)实现对全国农业资源空间信息的查询分发，具有系统管理、动态数据字典、数据检索、查询、数据分发、制图、报表统计、数据分发等功能。该系统已经用于全国农作物遥感监测、农业资源调查、农业科研和农业政策信息支持服务等方面[18]。

3．3中国西部农业空间信息服务系统

计算机技术、互联网技术的迅速发展为建立基于Web的中国西部农业空间信息服务系统提供技术支撑。本文从西部农业空间信息服务系统的数据库构建开始，全面地介绍了系统的运行模式和数据库访问技术，详细论述了系统的总体结构、平台环境和开发实现等。

（1）基于平台提供的开发框架，能方便、高效地建立大量的数字农业智能应用系统，基层农业科技人员也能快速开发出技术含量高的应用系统，各应用系统能互通、共享，便于升级维护。

（2）由于大量的底层服务、数据、知识和方法由平台集中统一提供，简化了开发数字农业应用软件的工作，节约了成本。

4结束语

数字农业时空信息管理平台从系统目标、适用范围、采用技术、系统接口等方面不同于任何现有的基础农业空间数据管理平台，是一个概念全新的系统，定位于基础农业空间数据管理平台的上层，更便于开发数字农业应用。其中的本体库等机制为将来建立农业时空数据网格奠定了良好的基础。

参考文献：

［1］于淑惠.数字农业及其实现技术[J].农业图书情报学刊,2004,15(7):5－8.

[2]唐世浩,朱启疆,闫广建，等.关于数字农业的基本构想[J].农业现代化研究,2002,23(3):183－187.

[3]Geographymarkuplanguage(GML)[EB/OL].(2003)./techno/specs/002029PGML.html.

[4]RANCOURTM.GML:spatialdataexchangefortheinternetage[D].NewBrunswick:DepartmentofGeodesyandGeomaticsEngineering,UniversityofNewBrunswick,2001.

[5]ZHANGJianting,GRUENWALDL.AGML2basedopenarchitectureforbuildingageographicalinformationsearchengineovertheinternet[DB/OL].(2002).cs.ou.edu/database/documents/zg01.pdf.

数字农业概念范文第3篇

关键词：数字化设计技术；农业机械设计；应用

近年来，信息技术发展十分迅速。伴随着信息技术研究的深入与推广应用，由此衍生出了数字化设计技术，同样在社会各行业中得到广泛应用，并发挥了巨大的作用，为社会进一步发展作出了突出贡献。就数字化设计技术在农业机械设计中的应用而言，一定程度上实现了农业机械设计的标准化与前沿化发展。然而技术的发展是必然的，就农业机械设计中应用数字化设计技术进行更深层次的剖析十分重要，这对推动农业机械设计的进步与发展具有十分重要的现实意义。本文主要以数字化设计技术与农业机械设计为主线，分3部分进行论述，主要目的在于促进农业机械设计中数字化设计技术应用价值提升。

1数字化设计技术相关内容概述

1.1数字化设计技术概念

所谓“数字化设计技术”，是指在计算机数字化技术发展到一定程度的背景下，用于辅助设计领域的部分工作[1]。就当前大家所了解的数字化设计技术而言，涉及众多技术，核心处理技术主要有数字压缩、数字编码以及数字调制等。伴随着信息技术与计算机技术的不断深入应用与发展，数字化设计技术也得到了长足发展，逐步建立了一个以计算机为基础框架的模型，现如今在社会众多领域当中得到了广泛应用[2]。

1.2数字化设计技术特点

数字化设计技术在实践应用中，彰显了众多特点，总结起来，主要包括以下几个方面：首先，一个统一化产品定义模型，在社会众多领域当中能够得到更加广泛的应用，并且有着巨大的、潜在的应用空间；其次，数字化设计技术可实现并行设计，能够实现多小组同时作业，在一定程度上，可以大大提高工作效率[3]；再次，基于统一化模型，设计质量也有相应的保障；最后，设计可以实现虚拟仿真处理，主要是利用计算机技术来实现，避免了传统设计对实物模型依赖程度高的弊端，相比传统设计而言，具有明显的优势，具体表现在工作效率与成本2个方面。

2农业机械设计中数字化设计技术应用现状分析

在数字化设计技术推广应用之前，设计主要是满足设计对象的一些具体要求，在局部优化或者整体优化方面，并没有重点考虑，导致无法实现总体设计优化。数字化设计技术的应用，主要是在产品设计过程中，注重CAD、CAE等多类处理技术的应用，使得产品设计周期影响因素发生巨大改变，从而达到各项要求，例如设计质量、设计成本等。与此同时，为保障后期维护工作的便捷，设计会重视总体设计的优化。就农业机械而言，具有种类繁多、市场需求量大等特点，在具体设计中，主要是在传统设计理念的支撑下，采用一些传统的设计工艺，造成整体设计水平低下，然而数字化设计技术具有一定的先进性，基于农业机械设计现状，无形中为数字化设计技术的应用提供了巨大的空间。纵观当前数字化设计技术的应用，尤其是在农业机械设计中的应用，有效促进了农业机械设计效率与质量的提升，然而在实际应用中，相关设计人员还需要高度重视一些注意事项，包括农业机械设计特点，同时对数字化设计技术的特点引起高度重视，确保两者的兼容性，以此有效提升农业机械设计的总体水平。农业机械设计特点众多，概括起来，主要包括以下2个方面：首先，从结构方面而言，结构类型较多且较为复杂；其次，从功能角度而言，功能多样，操作较为方便、简单。就前者而言，以播种机为例，在具体的设计过程中，设计人员通常需要重视的仅有2项，一是农作物的品种，二是农艺特点。根据上述2项要求，播种机便可以大致分为条播种机、穴播种机以及精密播种机等，在此基础上，结合工作原理加以区分，播种机又可以分为2大类，分别是机械式与气力式。基于此，农业机械种类繁杂。就后者而言，为满足播种的各项需求，即使农业机械型号不同，在功能方面也没有本质差异。

3农业机械设计中数字化设计技术应用前景

数字化设计技术在农业机械设计中的应用，具有十分重要的现实意义。伴随着各项技术的进一步发展，有必要对数字化设计技术的应用前景进行更深层次的剖析。对其应用前景进行论述，具体内容如下：（1）农业机械设计中引入虚拟技术。虚拟技术在农业机械设计中的应用，最大优势在于有效解决复杂结构设计问题，具体操作：借助声音定位技术以及三维成像技术实现仿真处理，在计算机上完成结构设计，以此简化设计，有效降低设计难度。另外，虚拟技术的应用，可以真实再现机械运动过程，并且可以在虚拟的情况下，借助计算机进行机械运动的力学分析，以此有效提升农业机械设计的可行性与质量。（2）实现产品设计以及制造的协同性，主要是注重两者的协调，才能保障农业机械设计质量。然而传统设计在设计与制造2个方面，存在严重的脱节问题。因此，在今后的设计中，设计人员需要高度重视农业机械产品设计与制造的协同化，并且落实到具体的设计工作中，以此实现农业机械设计优化、降低成本以及周期缩减等目的。关键工作是落实数字化设计技术的集成式应用，恰当运用这一技术，能够实现设计效果的最优化。（3）重视技术的创新。21世纪是知识时代，也是一个创新时代。一项技术是否能可持续发展，关键在于技术是否能够与时俱进、不断创新。数字化设计技术也需要不断创新，才能满足农业机械设计的各项实时要求。随着时间推移，农业机械设计将会不断衍生出新问题，数字化设计技术的应用将会面临诸多挑战。基于这一认识，为满足农业机械设计的可行性与前沿性，实现数字化设计技术的创新显然具有十分重要的现实意义。与此同时，农业机械设计必然朝着高标准方向发展，这无形中对数字化设计技术提出了更高的要求。数字化设计技术的创新，注重理念与技术的同时创新，以新理念推动技术的深入研究与实践，以此推动技术的发展，切实使设计水平得到有效提升。

数字农业概念范文第4篇

这次参加科学普洱专家论坛，是我第一次踏上云南普洱这神奇、迷人、一见就忘不掉的红土地。面对层峦叠嶂、一望无际的绿色，所有曾经的期待、想象都被这一抹清凉所覆盖，我只能被震撼着、感动着、憧憬着、征服着、荣幸着……

历史赋予普洱茶以厚重，而我得以加入“数字化茶山工程”将带给普洱茶新的使命――切实推动数字化精准农业的发展。

如果我们把数字化茶山工程比作一个人，那么他必将是一个智者，是侠士，更是中坚力量。智者?!

说他是智者，是因为他天赋异禀，能目穷千里、逍遥神游、能事无巨细、过目不忘，更能统揽全局、运筹帷幄。分布在千年古茶山上的新一代无线传感器网络，就是他穷千里而逍遥游之的根本。这些传感器有的能摄像、有的能测海拔、有的能测温湿度，有的能测土壤成分；他们彼此分工，却又紧密协作，在现代化网络技术的支持下，这些传感器获取的信息时刻不停的汇成数据的洪流，延绵流淌在茶山上，流向数字化茶山的大脑――存储分析中心。现代化的机房中，海量存储器实时记录着茶山上的视频图像、气象资料、土壤变化。面对一排排的存储服务器，你仿佛能听到历史流淌进现代的嘀嗒声。不仅如此，通过计算机信息挖掘技术，我们可以从几年、十几年、甚至几十年的数据中分析出茶山上每寸土地更适合种植什么种类、什么等级的茶叶。俗语说“高山云雾出好茶”，什么样的高山、什么样的云雾、什么样的好茶、好到什么程度，你都可以尽皆知晓，千年俗语，却在现代的今天第一次明了地贴近了你。

侠士?!

说他是侠士，因为怀他济世而忧之心，握资源而不独享，网罗天下英才而为民所用。我虽是不懂茶道之人，但我也能感受到：当你左持砂杯，静品绝世香茗，右握鼠标，网目千里茶园云雾缥缈美景，是何等悠然和超脱。也许你不仅是爱茶之人，更是做茶之人，那么你可以通过网络翻舀所中崽茶园的数据记录，做到每一片叶子从发芽到生长到采摘的每一个环节你都可了然于胸。数字化茶山工程，不仅能通过网络和3G手机终端将千里之外的茶山拉到你咫尺眼前，更能为“科学普洱”的研究计划提供支撑平台。在这个研究计划中，身处云南、北京、东北、乃至海外的众多生化专家，正通过这个平台共享着采样数据、实验方案、试制设备和科研成果；正通过这个平台密切协作，研究着普洱茶的功效和机理；正通过这个平台践行着新一辈科研工作者的责任和使命。不难设想，在不久的将来，当一个普通消费者买到一饼普洱茶。打开包装，会看见一个条码标签，将祭码输入浏览器，就可以点击查看到这饼茶叶产门茶山的哪片土地；饼中每一枚茶叶生长全过程的视频记录和气象记灵，采购、粗制、发酵、翻堆、千蝶、分筛、拣剔、拼配，和压制、包装与贮运等所有环节的监控记求，你甚至可以知道每个茶工的工号、运输的车号。你看到的不仅是全部的细节，更是茶人倾注其中的汗水和热忱。更为重要的是，数字化茶山还是预警平台和专家系统，当监控端发现气象异常或病虫害，会采用手机短信的形式通知茶农；随着更多专家的加入，科研成果也将植入这个平台，茶农遇到问题可以通过手机查询解决方案。

记得我在论坛上把普洱数字茶山归纳为“六化”：数据采集综合化；信息存储长期化；网络传输点播化；多点监控实时化；科学研究协同化；成果受众普适化。与前端技术特点相比，我个人更看重最后这一点“成果受众普适化”。数字茶山是一个科技成果，更是一个网聚优势力量的平台，这个平台的受众不可谓不广：政府、企业、茶农、专家……。政府，是数字茶山工程的规划者和践行哲，但更是受益者，有了数字化茶…，政府可以即时掌握第一手资料，作出精准的决策；企业在数字化茶山的支撑下，可在原叶采购阶段就进行优中选优，可将生产环节接入数字化茶山，既促进标准化生产，又提升了品质公信力，扩大了品牌影响；茶农在数字化茶山专家知识库的辅导下，可从容面对各种问题，高产不说，更可以潇洒的从手机中监控茶山，一改而朝黄土背朝天的形象，完成山“茶农”向“茶工”的转变；专家，更离不开数字化茶…这样一个优势共享的平台。在网络实验室上。交流讨论大大开阔了思路，加快了研究进度，这也是科研工作者耕耘的茶山

中坚?!

说他是中坚力量，是因为他肩负着数字化精准农业示范和推广的重要使命。2007年中央1号文件把发展现代农业作为社会主义新农村建设的首要任务摆在了全党和全国人民面前，并且提出要用现展理念引领农业。这就要求跳出传统农业发展的思维定势，以与时俱进的精神积极探索现代农业发展的新思路。传统农业的技术模式只是在区域尺度上进行品种选择和土肥监测，通过地区试验积累适于当地的栽培管理措施向农户推荐使用，从而形成了“传统精耕细作”的生产管理经验，但因缺乏现代科学方法的定量研究和现代工程手段的支持而形不成大规模的生产力。而20世纪80年代未由美国农学家提出的精准农业，将高新技术与地理学、农学、生态学。植物生理学和土壤学等基础学科有机结合，融现代信息技术、现代生物技术和现代工程技术等一系列高新技术为一体，形成现代农田“精耕细作”技术。通过在农业生产过程中对农作物、土地、土壤从宏观到微观的实时监测，通过对农作物生长、发育、病虫害、水肥状况以及相应的环境状况进行定期信息获取和动态分析及渗断，实时决策，进行田间作业的精细管理。据测算，采用精准农业技术，可以节约30％以上的肥料和农药，可使作物生产成本降低20％以上，在科学利用投入的情况下增加产量，节约资源，降低成本，减少污染，保护环境。精准农业是当今世界农业发展的新潮流，它使农业生产由粗放型向集约型经营，其重要特征是使各种原料的用量达到非常精确，像工业流程一样连续进行，从而实现科学化经营。发展“精准农业”的关键是加强地理信息系统、遥感遥测、全球卫星定位系统等技术的研发和应用。

应时而生的普洱数字茶山，不仅应用了上述技术，更开创性的融合了新一代无线传感器技术、下一代互联网技术和计算机高性能并行计算和数据挖掘技术。

数字农业概念范文第5篇

关键词：数字图书馆；用户画像；数据建模

Edwards等[1]通过研究发现，1945年以后，科研产出量每九年可翻一番，此外计算机、通信、网络及存储技术的高速发展，催生了科研产出数字出版的新业态。数字图书馆容纳的电子资源数量、类型和知识内容空前增长。海量资源衍生出知识冗余及知识迷航问题，知识消费者的获得感低。新形势下，通过对科研用户精细刻画，实现用户需求与馆藏资源的精准匹配，优化数字图书馆知识服务形式成为突出问题。用户画像作为数字化、虚拟化描述真实用户的技术手段，可整合用户资源，从动态增长的用户行为日志中挖掘用户的场景域、资源域及服务域需求。将其应用于数字图书馆领域用户建模，一方面可充分释放馆藏资源价值，促进图书馆各项服务增值；另一方面，可准确把握用户脉搏，提升图书馆智能化、个性化服务水平。同时，近年来用户画像在电商、智慧出行等智能信息服务领域的成功应用，也为数字图书馆领域提供了相对成熟的技术应用经验及成功案例[2]。

1图书馆用户画像概述

1.1概念界定

图书馆及信息学界对用户画像的概念界定目前尚不统一。用户画像这一概念最早源于交互设计/产品设计领域，交互设计之父Cooper[3]于2004年提出了用户画像概念，并指出用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在真实数据之上的目标用户模型。陈慧香等[4]认为用户画像是建立在一系列真实数据之前的描述用户需求和偏好的目标用户模型，该模型可全方位、立体化地反映用户特征。胡媛等[5]认为数字图书馆将知识社区用户信息抽象化并运用聚类、关联规则及分类等数据挖掘方法汇制所得的用户可视化画像即为用户画像。陈冬玲等[6]将用户画像称为“userprofile”，认为其是用户兴趣的描述文件，是用户个性化需求的体现，是个性化搜索的基础设施。总之，由于总体设计思路及实现技术的不同，不同学者对用户画像的理解各有侧重。

笔者引入互联网用户行为分析领域用户画像概念，拟通过用户行为信息标签化以实现数字图书馆用户画像的构建。笔者认为数字图书馆用户画像主要指面向真实读者用户，以用户的静态属性（人口统计特征、科研属性特征、空间和地理特征等）和动态属性（访问行为、资源检索及获取行为、学术社交行为、学术成果发表行为等）数据为基础，综合应用文本挖掘、机器学习等方法提炼出的具有显著特征的用户标签集合，该标签集合应该是关联、无歧义并且富含语义的。

1.2国内外研究现状

以“图书馆用户画像”作为检索词搜索谷歌学术相关主题中文文献，得到800余条检索结果，发文时间在2010年之后。以“libraryuserprofile”作为检索词搜索谷歌学术外文文献，检索结果数达百万余条，最早文献发表时间可追溯至20世纪50年代。由此可见，国外相关研究起步较早，在理论及实践探索层面已相对成熟和完善，国内用户画像的研究在互联网产业的带动下开始成为热点，目前国内发文主要处于理论研究和前期探索阶段，实践层面研究成果相对较少。按照建模的数据对象来划分，用户画像包含基于用户行为及基于科研产出两类方法。

基于用户行为的画像构建方面，Leung等[7]通过搜集搜索引擎日志中的正向与反向反馈为目标用户画像并完成聚类分析。国家图书馆在其大数据项目中通过汇总读者的注册、到馆、搜索、借阅等系列行为数据，搭建HadoopMapReduce大数据管理与计算框架，构建了包括三级标签的读者画像[8]。

基于科研产出的画像构建方面，美国加州圣玛丽学院图书馆研究并设计了PlumX管理工具，该工具以学者兴趣领域的科研产出为对象，构建可视化学者画像以响应本校科研管理战略[9]。Gu等[10]以学者的研究成果为分析对象，设计MagicFG算法，以出版成果数据为对象从中抽取学者基本信息，挖掘学者研究兴趣，并构建了Aminer研究者学术搜索网站。

综上可知，基于用户行为的建模方法受限于用户行为数据的离散性；基于科研产出的建模方法则更聚焦于学术兴趣，无法兼顾行为模式研究。笔者以国家农业图书馆各项知识资源内容及应用服务用户群体为研究对象，综合使用基于用户行为及兴趣偏好的方法开展学术用户的画像建模，以期从行为模式、使用场景及学术兴趣多维度刻画目标用户。

2数字图书馆用户画像建模

数字图书馆用户画像建模是指面向各类数字图书馆服务场景，抽象用户描述标签体系，此外综合使用多种渠道获取可信用户数据集，选取数据挖掘模型及算法实现标签抽取与映射，支撑对各类用户的精准描述与可视化呈现。整体技术路线如图1所示，主要包括模型设计、数据准备、数据挖掘与标签映射3部分工作，用户画像可为开展画像可视化、资源评价、个性化推荐及精准推送等系列个性化服务提供支持。

2.1用户画像模型设计

信息识别是用户画像构建的重要内容，其核心工作就是给用户贴“标签”，标签通常是高度凝练的用户特征标识，将所有的标签综合起来，就可以勾勒出该用户的画像。

根据数字图书馆业务特点，笔者将画像标签分为固定属性、访问环境、忠诚度及研究兴趣4类，共计16个维度，具体标签体系如表1所示。其中，固定属性是对用户基础特征的描述，该类标签主要用于识别用户身份，标签值可直接从用户注册信息或其成果署名信息中获取；访问环境类是对用户访问场景的描述，主要记录时间、地点、硬件设备及软件环境4个要素，这类标签一般需要以多值字段形式来描述；忠诚度类描述科研用户对数字图书馆服务的黏性及认可度，通过访问频率、访问深度及距离上次访问时间3个标签值来体现；研究兴趣类是数字图书馆与其他领域建模不同之处的体现，该类标签描述用户的学术属性，从关注学科主题、资源类型、作者及机构多维度表征用户对科技知识资源的偏好。

2.2用户数据准备

围绕用户画像标签体系的设计框架，搜集图书馆自身业务系统、三方业务系统等多种渠道的可信数据，以此数据集作为下一步数据标签与标签映射的对象语料。具体来说，用户数据准备主要包括数据获取及入库存储两部分工作。

用户画像基础数据集由用户静态基本属性、动态行为数据和科研成果数据3部分组成，以上3类数据均以结构化数据为主。其中，用户静态基本属性主要包括用户标识、姓名、电子邮箱、性别和工作机构等信息，这些信息相对较好采集，通常采用系统直接导入的方式。动态行为数据主要包括用户纸质与电子资源的查找、检索及借阅行为，项目立项的查新查引需求、学术社交网站的互动行为等数据，这类数据较为分散，主要通过锁定信息来源后应用网络爬虫和日志记录技术进行提取。其中用户日志记录的采集主要包括WEB日志、JavaScript标记（代码埋点方式）和包嗅探器3种方式。相比而言，JavaScript标记方式收集数据灵活，可定制性强；可以记录缓存、服务器访问；对访问者行为追踪更为准确[11]。科研成果数据主要包括用户作为科技创新主体的科研项目、论文、专利及获奖成果等各类成果描述信息，该类数据可从机构知识库及成果数据库中对应抽取。

对应数据类型特点及标签描述需要，预先为上述3类信息设计元数据描述与存储规范。图2展示了包括以上3类数据的数据关联描述模型[12]，该模型设计了通用容器和用户描述容器两类数据描述集合，通用容器类主要包括管理通用、主题、学科、责任机构、责任者5类公共描述元素，用户描述容器类主要包括用户基本属性、用户行为、用户行为情景及用户成果4类用户描述元素。后者将在描述目标对象时直接引用通用容器中各类描述元素。遵循上述各类元数据描述规范，综合考虑数据管理工具的安全性及稳定性，选取合适的数据库管理工具并设计定时冷备份机制来完成原始数据从关系型数据库到大数据存储工具的备份。

2.3数据挖掘与标签映射

数据挖掘与标签映射阶段主要以用户描述模型为依据，设计标签挖掘计算模型及规则，从各类用户数据集中对应挖掘并抽取用户标签值，设计标签管理流程，实现标签值提取、规范化、标引及存储等系列操作，并支持个性化服务对各类画像标签的灵活调用。该管理流程主要包括标签值提取、自动映射及标准化存储3个关键步骤，见图3。具体来说，标签抽取是指按照标签值是否直接可见将用户描述标签分为两类，遵循对应数据模型并基于ETL工具实现标签值抽取。自动映射是指完成标签值的去重、合并、消歧归一等系列规范化处理并生成最终标签值，以实现自动化批量标引的过程。需要去重及合并处理的主要为访问浏览器、设备、访问时段、访问地点等多值类标签；需要消歧归一的主要为研究领域、兴趣作者及兴趣机构等可能存在同义词、中外文对照词及别名等多值类标签。标准化存储规范是为了兼顾单值标签与多值标签的存储要求同时满足前端多项个性化服务模式对画像数据的灵活调用，设计了索引的存储规范，并选择以Solr、ES为代表的索引管理工具实现用户画像标签库的索引构建及调用响应。

4类标签中，固定属性类、访问环境类及忠诚度类标签大都属于显性标签，隐性标签则主要包括跨渠道用户标识、研究兴趣及兴趣实体的标签值确定，下面详细介绍以上3项隐性标签挖掘的实现思路。

（1）跨渠道用户标识打通。数字图书馆用户在科技创新的全生命周期中会用到包括联合检索、参考咨询、馆际互借、查新查引及成果认证等多个图书馆服务平台，此外，这些用户也会使用包括ResearchGate、LinkedIn等在内的第三方学术社交平台来跟踪国内外同行的最新研究和成果，因此用户画像的数据来源包括来自数字图书馆本地及第三方的多个平台，为实现对目标用户的数据化建模，需要集合多渠道用户行为数据，完成标识间的打通串联，实现单用户跨系统用户行为的关联。目前跨渠道用户标识打通主要基于id-mapping算法，以包括MAC（MediaAccessControl）、AndroidID、IDFA、手机号码及电子邮箱等终端访问及信息标识为关联依据，为不同访问途径下记录下了不同ID。基于ID间的共现关系，该算法将不同ID进行路径链接，这些相连路径则可被认定为同一位用户。

（2）研究领域识别。研究领域识别是指综合行为模式及科研成果，识别图书馆用户所关注的研究主题。因此，该过程可转化为对用户历史互动数据的文本集合进行主题挖掘，其中历史互动数据包括检索词、借阅书目及文献等。目前文本主题挖掘的实现方法按照是否需要先验知识可以分为文献计量及概率主题模型两类方法，前者以基于关键词的词频分析方法和共词分析方法为代表，后者以LDA、DMM、BTM、CTM等潜在主题信息挖掘方法为代表，此外随着词向量模型的应用优势，结合深度学习思想的概率主题模型也在近几年崭露头角[13]。

（3）兴趣实体识别。同领域专家学者和专业机构也是用户在使用数字图书馆各项信息与知识服务过程中重点关注的命名实体类型。对于数字图书馆各项服务来说，用户具有多角色属性，一方面是各类科技信息资源的消费者，另一方面作为专家学者也是各类科技信息资源的供应者。故此，可以从用户资源使用行为及成果发表行为两类数据中识别用户兴趣专家及机构标识。用户资源使用行为中，根据用户资源检索、查阅各类资源的描述文本，抽取责任作者、责任机构等信息，根据不同操作行为的质量权重，进行加权求和。根据求和结果降序排列，抽取规定阈值数目的作者及机构名单作为目标用户兴趣专家及机构标签值。用户成果发表行为中，抽取目标用户的合作发文作者及机构网络，将阈值范围内的合作专家及机构补充作为该用户的兴趣作者和兴趣机构标签值。

3国家农业图书馆用户画像实践探索

国家农业图书馆研建了农业科技信息资源共建共享平台，该平台以整合知识检索及获取为核心，为农业及相关学科的科研主体提供知识资源发现及多渠道全文供给。笔者以该系统及其用户群体为对象，遵循第2章所述用户画像模型，完成用户行为数据准备工作，研发用户画像管理工具，该工具支持对用户画像的可视化展示及标签化维护。

3.1用户数据准备

通过对系统用户使用逻辑的分析梳理，笔者确定了该系统用户画像所需的基础数据体系，主要包括用户基本属性、科研属性、访问行为、知识资源检索行为、知识资源获取行为及知识资源浏览行为6类信息，具体记录字段如图4所示。其中，右侧2类属于静态信息，可直接从用户注册信息表中获得；左侧4类属于动态信息，使用JavaScript标记方式实现对4类动态信息的记录及实时入库。

适应上述各类数据的来源及数据规范，设计数据实时传输、解析及入库规则，以结构化形式存储在数据表中，构建完成的用户行为数据集主要包括用户属性表、访问场景表、关键行为表，其中关键行为表又包含资源检索、资源浏览及资源获取3类子表。以资源检索为例，图5展示了资源检索行为中检索时间、检索词及资源类型等关键字段的记录代码及已记录数据示例。

3.2画像管理实践

以农业科技信息资源共建共享平台用户行为数据集为基础语料，对应固定属性、访问环境、忠诚度和研究兴趣4类标签体系，完成对应属性值抽取及标注。为实现对数字图书馆用户画像的可视化及标签体系管理，笔者构建了用户画像管理工具，该工具为数字图书馆的用户运营管理提供综合看板、标签管理及用户画像呈现等系列功能。

综合看板以雷达图标形式集中展示所有用户的农业知识服务访问情况，并支持从PV、UV、搜索量、停留时间、下载量、注册时间等多个维度自定义排序筛选用户访问情况，页面示例如图6。

标签管理是通过标签组定义、标签增删改等功能提供对用户画像标签体系的维护及集中式管理。使用该管理功能，按照标签组添加、标签名添加、标签值管理的流程，实现农业科技信息资源共建共享平台用户的画像标签体系自定义维护与管理。

用户画像呈现是基于数据建模及可视化技术，实现对包括用户基本情况、综合访问表现、用户标签及历史搜索关键词的整合显示，以真实用户为例，使用画像管理工具对其画像数据进行可视化展示，页面效果见图7。

4结语