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精准农业发展分析篇1
1投入产出分析的理论基础
1.1 基本理论
投入产出分析的基本理论是一步步走向成熟的，其最初出现是在法国重农学者魁奈所提出的“经济表”，随后马克思提出“社会再生产率”，确定了两大部门的比例关系，瓦尔拉斯为其补充提出“一般均衡理论模型”，确立了多个部门间的比例关系。随着时代的不断发展和进步，又逐步出现平衡表和各种与经济有关的数学模型，这些在分析和研究经济系统中发挥着重要的作用。最后，中国在1982年正式编制，确立产出表、实物表、价值表三个表作为投入产出分析的基本理论基础。
1.2 原理方法
投入产出分析主要是利用数学计算与电子信息技术结合的方法，并结合网上编程和有效的软件，通过这些将经济系统中的投入和产出的关系比例精确的计算出来，并进行相应的研究。其不只是简单的运用于一个部门，而是在多个部门中有着相关联系，甚至其关系到整个国民经济。
1.3 基本模型
投入产出的基本模型主要分为四种：一是静态模型和动态模型;二是价值型和实物型;三是宏观模型和微观模型;四是报告期和计划期投入产出模型。第一种是按照模型反映的时期而划分出来的，第二种是根据计量单位的不同，第三种是投入产出表按资料范围划分，第四种是按照资料的性质和内容划分出来。在投入产出分析过程中，这四种基本模型能够对经济系统做出计划和安排，以及根据所得的数据对未来的经济发展趋势做出预测。
2 投入产出分析在内蒙古地区农业经济系统中的具体应用
2.1 利用投入产出对内蒙古地区的农业经济做出预测
在农业收成之后，往往会根据收获的农产品做出具体的投入产出表，根据表格中的内容进行动态分析能够预测出在将来近一段时间内农业的收成情况，再根据这些趋势做出安排和改进。在2002年对内蒙古农业的产业结构进行分析后，利用投入产出分析中的投入产出表就能够比较出农业产业结构的比重是有所上升还是有所下降，同时也能对未来的发展情况有着更为清晰的认识。
2.2 分析重大决策对内蒙古地区农业经济系统的影响
若要维持内蒙古农业经济系统的稳定性，就需要将各个部门之间的关系保持一个平衡的状态。重大决策往往会给农业经济系统造成巨大的反响，甚至会造成一系列的反应，所以做出一个正确的决策对于农业经济结构的发展具有重要意义，投入分析能够综合各种因素，评估重大决策的可实施性，所以在分析农业经济系统中具有很强的实际操作性。例如，国家“三农”政策推行以来，对于内蒙古地区的农业不仅没有造成不良的后果，而且经投入产出分析，其能够推动内蒙古地区经济的发展，这一政策的推行对内蒙古东部平原地区农业的发展具有重要意义。
2.3 投入产出分析在设施农业经济效应中的应用
随着科技的不断进步，新型的农业技术手段也层出不穷，设施农业有着较为广泛的发展空间。为使其有着更好的发展前景，增加农民的收入，使内蒙古经济系统的收益得以提升，必须对设施农业方面进行更为深入的研究。日光温室在目前受到较为广泛的关注，内蒙古地区气候差异过大，采用日光温室能够很大程度的提高农作物的产量，但必须对其可操作性进行具体分析。利用投入产出分析，分析出生产成本、产值以及净收入等具有关联性的联系，然后对其中所存在的问题提出合适的解决对策，再根据定量、定性等分析方法做出更为具体的分析，提出更适合的解决方案。
3 结语
精准农业发展分析篇2
我国农业资源约束日益突出，农业生态环境退化加剧，化肥占农业生产成本25%以上，但利用率仅为30%～35%，远低于发达国家的50%～60%，不仅造成了经济上的巨大损失，更带来了严重的地下水污染和生态环境破坏。国内外研究表明，精准变量施肥可使多种作物平均增产8.2%～19.8%，降低总成本约15%，化肥施用量减少约20%～40%，土壤理化性质得到改善。因此，解决上述问题的最佳途径是大范围地推广应用按需变量施肥的精准农业和测土配方施肥技术。
1 精准农业及其在我国的实践与发展
精准农业[1～5]又称精细农业，它以信息技术为基础，根据田间每一操作单元的具体条件，定位、定时、定量地调整土壤和作物的各项管理措施，最大限度地优化各项农业投入的量、质和时机，以期获得最高产量和最大经济效益，同时兼顾农业生态环境，保护土地等农业自然资源。
精准农业技术是基于信息技术、生物技术和工程装备技术等一系列科学技术成果上发展起来的一种新型农业生产技术，由全球定位系统、农田信息采集系统、农田遥感监测系统、农田地理信息系统、农业专家系统、智能化农机具系统、环境监测系统、网络化管理系统和培训系统等组成。其核心技术是“3S”（即RS、GIS、GPS）技术[6，7]及计算机自动控制技术。
遥感（RS）技术[8]的主要作用是农作物种植面积检测及产量估算、作物生长环境信息检测（包括土壤水分分布检测、水分亏缺检测、作物养分检测和病虫害检测）、灾害损失评估。地理信息系统（GIS）[9]是精细农业技术的核心。应用该系统可以将土地边界、土壤类型、地形地貌、灌溉系统、历年土壤测试结果、化肥和农药使用情况、历年产量等各种专题要素地图组合在一起，为农田管理提供数据查询和分析，绘制产量分布图，指导生产。应用全球定位系统（GPS）可以精确定位水、肥、土等作物生长环境和病、虫、草害的空间分布，辅助农业生产中的播种、灌溉、施肥、病虫害防治工作。另外，农机具上安装GPS系统还可以进行田间导航，实现变量作业。
我国在1994年就有学者进行精细农业的研究。国家“十五”科技战略重点将发展精准农业技术、提高农业生产水平作为重中之重，并首次在“863”计划中支持研究机构进行精准农业技术自主创新。目前一些地区已经将精细农业引入生产实践中，在北京、上海、黑龙江以及新疆一些地区建立起一批精细农业示范基地，并取得了可观的经济效益。
2 国内精准农业技术研究现状
从技术角度来看，完整的精细农业技术由土壤及作物信息获取、决策支持、处方生成、精准变量投入四个环节组成（图1）。信息获取技术、信息处理与分析技术、田间实施技术是精准农业不可或缺的组成部分，三者有机集成才能实现精准农业的目标。
图1 精准农业（PA/PF）技术组成
2.1 土壤及作物信息获取[10，11]
由全球卫星定位系统（GPS）获得的定位信息、遥感系统（RS）获得的遥感信息和基础、动态信息构成了农业生物环境监测数据信息。
2.1.1 土壤环境信息的获取 （1）土壤养分信息的获取：土壤养分的快速测量一直是精准农业信息采集的难题。目前主要的测量仪器一是基于光电分色等传统养分速测技术的土壤养分速测仪，其稳定性、操作性和测量精度虽然尚待改进，但对农田主要肥力因素的快速测量具有实用价值。如河南农业大学开发的YN型便携式土壤养分速测仪[12]，相对误差为5%～10%，尽管每个项目测试所需时间仍在40～50 min，但较传统的实验室化学仪器分析在速度上提高了20倍。二是基于近红外（NIR）多光分析技术、极化偏振激光技术、离子选择场效应晶体管（ISFET）集成元件[13，14]的土壤营养元素快速测量仪器，相关研究己取得初步进展，有的已装置在移动作业机上支持快速信息采集。
（2）土壤水分信息的获取：土壤水分的测量是精细农业实施节水灌溉的基础。目前常用的水分测量方法有基于时域反射仪（TDR）原理的测量方法、基于中子法技术的测量方法、基于土壤水分张力的测量方法和基于电磁波原理的测量方法[15]。
（3）土壤电导率信息的获取：土壤电导率能不同程度地反映土壤中的盐分、水分、有机质含量、土壤质地结构和孔隙率等参数的大小[16，17]。有效获取土壤电导率值对于确定各种田间参数时空分布的差异具有重要意义。快速测量土壤电导率的方法有电流-电压四端法和基于电磁感应原理的测量方法。
（4）土壤pH值的获取：目前适合精细农业要求的pH值检测仪器主要有光纤pH值传感器和pH-ISFET电极[18～21]。光纤pH值传感器虽然易受环境干扰，但在精度和响应时间上基本能满足田间实时快速采集的需要。基于pH-ISFET电极的测量方法具有良好的精度和较短的响应时间，但易受温度影响，需要温度补偿，且电极的寿命较短。
（5）土壤耕作层深度和耕作阻力：圆锥指数CI（Cone Index）可以综合反映土壤机械物理性质，表征土壤耕作层深度和耕作阻力[22]。圆锥指数CI是用圆锥贯入仪（简称圆锥仪）来测定的。圆锥仪的研制工作不断发展，从手动贯入到机动贯入，从目测读数到电测记录，出现了多种多样的圆锥仪。
2.1.2 作物生长信息的获取 作物生长信息包括作物冠层生化参数（叶绿素含量、作物水分胁迫和营养缺素胁迫）、植物物理参数（如根茎原位形态、叶片面积指数）等。作物长势信息是调控作物生长、进行作物营养缺素诊断、分析和预测作物产量的重要基础和根据。主要方法有三种：一是从宏观角度利用RS遥感的多时相影像信息研究植被生长发育的节律特征[23]。二是在区域或田块的尺度上，近距离直接观测分析作物的长势信息。三是基于地物光谱特征间接测定作物养分和生化参数。
2.1.3 病虫草害信息的采集 病虫害和杂草是限制农作物产量和品质提高的重要因素，及时、准确、有效检测病虫害的发生时间、发生程度是采取治理措施的基础。目前，病虫草害信息的自动快速采集主要是基于计算机图像处理和模式识别技术，以研究植株的根、茎、冠层（叶、花、果实）等的形态特征作为诊断判读的目标。主要分析方法有光谱特征分析法、纹理特征分析法、形状特征分析法等[24～29]。
2.1.4 作物产量信息的获取 获取作物产量信息是实现作物生产过程中变量管理的重要依据。国际上已商品化的谷物联合收割机产量监视系统主要有美国CASE IH公司的AFS（advanced farming system ）系统、英国AGCO公司的FieldStar系统、美国John-Deree公司的Greenstar系统、美国AgLeader公司PF（precision farming）系统及英国RDS公司的产量监测系统等[30]。这些系统具有功能较强的GIS综合功能，能自动完成产量监测和生成产量分布图。我国谷物产量测产系统的研究起步较晚，目前尚在研制中。
2.2 决策支持与处方生成
分析决策系统[31]主要包括地理信息系统（GIS）、作物生产函数或生长模型和决策系统三部分，决定变量施肥效果[14]。
地理信息系统（GIS）用于描述农田属性的空间差异和建立土壤数据、自然条件、作物苗情等空间信息数据库，进行空间属性数据的地理统计。它主要应用于离线的处方控制方式中，而在实时控制模式中没有使用的必要。
作物生产函数或生长模型是生物技术在农业实际生产中的应用。它将作物、气象和土壤等作为一个整体进行考虑，应用系统分析的原理和方法，综合农学领域内多个学科的理论和研究成果，对作物的生长发育与土壤环境的关系加以理论概括和数量分析，并建立起相应的数学模型。该模型描述了作物的生长过程及养分需求，是变量施肥决策的根本依据。
决策系统根据农业专家长期积累的经验和知识或GIS与作物生长模型的组合分析计算[11]，这些存储在GIS系统中的数据信息经由作物生产管理辅助决策支持系统，最终生成具有针对性的优化了的投入决策及对策图，即进行时、空、量、质全方位的田间管理实施处方图，得到施肥的处方图（离线形式）或具体的施肥量（在线形式），并将其存入存储卡或者数据库中，供施肥作业使用。
2.3 变量投入技术
由配套农业设施设备（ICS农机装备和VRT变量投入设备）组成调控实施系统，经全球卫星定位系统GPS定位，在田间管理处方图的指导下实施精细控制，田间实施的关键技术是现代工程装备技术，是“硬件”，其核心技术是“机电一体化”。田间实施技术应用于农作物播种、施肥、化学农药喷洒、精准灌溉和联合收割机计产收获等各个环节中。
3 国内精准农业发展对策
3.1 宣传普及，提升对精准农业的认识
精准农业技术本身能带来可观的经济效益和社会生态效益，同时对提高农民收入、减少农民劳动强度、改善环境质量等有非常重要的作用。
精准农业技术的推广应用涉及精准农业技术本身的发展、农业机械化水平、农业技术培训、农民承担生产风险的能力等，其中农业技术培训是推广应用过程中的关键。由于农民获得信息的渠道有限，只有通过农业技术培训，农民才能认识到精准农业技术的优点并在技术培训过程中掌握这项技术，精准农业技术才能在生产实践中大范围地推广应用。
3.2 完善精准农业的配套技术
通过测土配方和相应的变量施肥技术，改变农民传统施肥观念，根据土地的肥力现状按需变量配合施用肥料，提高肥料利用率，减少面源污染，增产增收。
做好精准农业资料收集和信息标准化工作，应用3S技术建立农作物品种、栽培技术、病虫害防治等技术信息网络以及农业科研成果、新材料等科研信息网络，实现农业资源的社会化、产业化。
3.3 选准适合国情的精准农业项目
我国大部分地区尤其是较落后地区的农村承包地普遍处于碎片化状态，难以支撑起发展精准农业的要求，必须通过土地流转达到规模经营的效果。
另一方面，随着农村市场化和产业结构的调整，在垦区农场（如黑龙江大型农场、新疆建设兵团）和大面积作物生产平原区建立“精确施肥”技术示范工程，或联合一些高效益企业（烟草企业、中药材企业等）带动“精确施肥”的发展是结合中国国情发展精确施肥的有效途径。
4 结束语
精准农业的发展在我国尚处于起步阶段，面临诸多问题与困难。而且我国土地相对分散，技术落后，环保意识不强，在相当长的时期内仍然是小农经济占主导成分。因此建立一个集资源化、信息化、知识化、生态化于一体的全方位生态系统，走具有中国特色的精准农业发展之路，是我国农业发展的必然。
《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006～2020年）》中明确把农业精准作业与信息化作为农业领域科技发展的优先主题，精准农业对提高我国农业现代科技水平具有重要作用，具有广阔的发展前景。
参 考 文 献：
[1] 汪懋华.“精细农业”发展与工程技术创新[J].农业工程学报，1999， 15（1）： 1-8.
[2] 汪懋华.发展精细农业的思考[J].农机科技推广，2002，2：4-6.
[3] 汪懋华.“精细农业”的实践与农业科技创新[J].中国软科学，1999，4：21-25.
[4] 赵春江，薛绪掌，王 秀，等.精准农业技术体系的研究进展与展望[J].农业工程学报，2003，19（4）： 7-12.
[5] 刘 微，赵同科，方 正，等. 精准农业研究进展[J].安徽农业科学， 2005，33（3）：506-507.
[6] 母金梅，申志永. 3S 技术在我国农业领域的应用[J].农业工程，2011，1（2）：68-70.
[7] 索全义，白光哲，孙 智.精准农业下的土壤养分管理——3S技术在施肥中的应用[J].内蒙古农业科技，2001，土肥专辑：22-24.
[8] 蒙继华，吴炳方，李强子，等. 农田农情参数遥感监测进展及应用展望[J]. 遥感信息，2010，3：35-43.
[9] 潘瑜春，赵春江. 地理信息技术在精准农业中的应用[J]. 农业工程学报，2003，19（4）：1- 61.
[10]王凤花，张淑娟. 精细农业田间信息采集关键技术的研究进展[J]. 农业机械学报，2008，39（5）：112-121.
[11]罗锡文，臧 英，周志艳. 精细农业中农情信息采集技术的研究进展[J]. 农业工程学报，2006，22（1）：167-173.
[12]胡建东，段铁城.便携式土壤养分速测仪技术研究[J].现代科学仪器， 2002，4：27-30.
[13]Hummel J W， Sudduth K A， Hollinger S E. Soil moisture and organic matter prediction of surface and subsurface soils using an NIR sensor[J]. Computers and Electronics in Agriculture， 2001，32（2）：149-165.
[14]Birrell S J， Hummel J W. Real-time multi ISFET/FIA soil analysis system with automatic sample extraction[J].Computers and Electronics in Agriculture， 2001，32（1）：45-67.
[15]张小超，王一鸣，方宪法，等.精准农业的信息获取技术[J].农业机械学报， 2002，33（6）：125-128.
[16]李子忠，龚元石.农田土壤水分和电导率空间变异性及确定其采样数的方法[J].中国农业大学学报， 2000，5（5）：59-66.
[17]Sudduth K， Drummond S， Kitchen N. Accuracy issues in electromagnetic induction sensing of soil electrical conductivity for precision agriculture[J]. Computers and Electronics in Agriculture， 2001，32（3）：239-264.
[18]张 靖，李先立.光纤pH计的设计[J].环境科学与技术，1999，1：46-49.
[19]荆 淼，李 伟，庄峙厦，等.光纤化学pH传感技术的现状和进展[J].传感技术学报，2002，3：263-267.
[20]贡 献.离子敏场效应晶体管pH电极[J].分析仪器，1995，4：44-47.
[21]杨百勤，杜宝中，李向阳，等.全固态复合pH传感器的研制与应用[J].西北农林科技大学学报，2006，34（10）：181-183，188.
[22]张利民，罗锡文.差分GPS定位技术在土壤耕作阻力测量中的应用[J].农业工程学报， 1999，15（4）：35-39.
[23]杨敏华，刘良云，刘团结，等.小麦冠层理化参量的高光谱遥感反演试验研究[J].测绘学报， 2002， 31（4）：316-321.
[24]纪寿文，王荣本，陈佳娟，等.应用计算机图像处理技术识别玉米苗田间杂草的研究[J].农业工程学报， 2001，17（2）：154-156.
[25]王月青，毛文华，王一鸣.麦田杂草的实时识别系统研究[J].农机化研究，2004，11：63-68.
[26]马 骏，王建华.一种基于数学形态学的植物病虫识别方法[J].深圳大学学报（理工版）， 2004，21（1）：72-75.
[27]陈佳娟，纪寿文，李 娟.采用计算机视觉进行棉花虫害程度的自动测定[J].农业工程学报， 2001，17（2）：157-160.
[28]田有文，李成华.基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法[J].吉林大学学报， 2004，34（2）：291-293.
精准农业发展分析篇3
从1993要1994年美国首先提出精准农业思想以来，精准农业在应用中逐步取得了巨大的发展，到如今精准农业已经成为农业可持续发展的重要途径。中国自古以来就是世界农业大国，但同时又是一个农业水平相对落后的国家。因而我国在多个会议上就此问题进了探讨，为农业发展提供技术、资金、政策支持。2017年野两会冶关于农业热点问题有很多讨论院发展高效农业促精准扶贫、建议建立全国范围农业大数据平台、农业大数据捍卫舌尖上的安全等，可以看出国家对于农业态度的转变，更加注重互联网与农业的结合以及食品安全健康。我国在精准农业方面的发展目前主要关注于效率的提高，本文主要关注质量提升问题。果树农药喷洒是农业生产中较为重要的一个环节。通过无人机进行数据捕捉采集，再进行数字图像处理，并依靠后台数据库进行分析可以获得更精确、更全面的数据，从而获得更准确的喷洒方式，从而解决我国农业发展面临的环境资源问题，走可持续的农业发展道路。同时，更精准的农药喷洒量可以减少农药对人体健康的危害，实现绿色农业、绿色中国[1-3]。
2研究方法
2.1数据挖掘
利用统计软件R在济南超算中心平台下，对数据进行高效准确的挖掘。主要基于关于果树疾病研究的权威书籍、文献，挖掘患病果树树叶图像，治疗各种果树疾病的农药种类及用量等的相关记载。
2.2数据库构建
利用已经拥有的果树疾病研究的权威书籍、文献以及其他合作院校所提供的数据资料等有效研究资料建立数据库，包括各种患病果树的树叶图像，各种果树疾病治疗所需的农药种类及用量。根据这些参数，利用统计软件R在济南超算中心平台下，根据已经挖掘出地准确数据进行数据分析、计算得到最佳结果，实现农业的经济、绿色发展。当获得一张患病树叶图像时，可以根据图像数据分析，搜索到该树的患病种类、患病程度、所需喷洒的农药种类、所需农药喷洒量以及所需农药喷洒浓度等。数据库的建立工作是长期的，需要及时更新最新的农药种类，最大程度上地保证搜索得到的农药最适宜、对环境污染最小、对水果的质量影响最小，保证水果是绿色健康的。因此，要及时将最新数据导入数据库，详细搜集患病果树的树叶图像，各种果树疾病治疗所需的农药种类及用量，不断完善数据库，使分析结果更加准确。
2.3数据捕捉
采集利用无人机对目标果树或目标范围内的果树进行图像的采集，并将采集的数据传送至系统后台。
2.4数字图像处理
将无人机采集的图像进行数字图像处理，提取有用信息，利用数据库已有数据分析该树的患病种类、患病程度。
2.5结果
得出将数字图像处理得出的信息利用大数据分析，得出该树的患病种类、患病程度、需喷洒的各种农药种类选择、所需农药喷洒量以及最适宜喷洒浓度。
3研究过程精准
农业是当今世界农业发展新潮流。本项目是基于大数据与数字图像处理的精准农药的定量分析研究，致力于建造一个野因树而异冶精确农药喷洒量的绿色经济农业大数据分析系统。该系统研究过程主要包括利用无人机对图像进行捕捉传递；对传递回的信息进行数字图像处理分析；以济南超算为后端对完成数据挖掘、分析；得出最适宜的农药喷洒浓度和喷洒量渊图1冤。
4成效
4.1经济
因树而异，根据1株果树或1片区域内果树的患病程度不同，确定最适宜的农药种类排名，相应给出最适宜的农药喷洒量和喷洒浓度。这样更有利于果树的生长，降低了农药的使用量，减少了农民的投入成本，降低了农民的经济负担，提高了农民的收益[4]。
4.2绿色
农药使用量的不断增加，不仅有技术层面和从农人员的原因，也有农药质量参差不齐的原因，通过提高农药质量、控制农药喷洒量可以缓解日益严峻的农药过度使用问题。农药的过度使用，会污染大气、水环境，造成土壤板结，同时还会增强病菌、害虫对农药的抗药性。适宜喷洒农药会减少环境污染，营造更绿色的环境，使农业生产可持续化。利用大数据及信息科学技术改造和装备实现绿色农业产业科技化，进而实现经济与绿色健康的相互促进[5]。
4.3健康
在食品健康日益受到关注的今天，精准喷洒农药可减少因过度喷洒造成的农产品质量下降，严格控制农药喷洒量及喷洒浓度更有益于人类健康。过度使用农药不仅会危害人类健康，还会破坏生态平衡，造成野生生物和畜禽中毒等。因此，适宜的农药喷洒量与喷洒浓度会大大减小对人类和动物健康的威胁。
4.4高效
提高农业生产效率以缓解我国人口不断增多所带来的粮食生产压力，同时无人机的使用节约了人力资源，进一步实现了农业机械化、信息化。在我国农田集中处，研究、应用并推广适合的精准农业，实施恰当的农药喷洒技术，对提高农产品产量和质量具有重要意义。
精准农业发展分析篇4
[3]王春光.社会治理视角下的农村开发扶贫问题研究[J].中共福建省委党校学报，2015（3）：513.
[4]赵小兰. 产业扶贫是脱贫的必由之路――广西富川县、贵州威宁县产业扶贫调查与思考[EB/OL]. [20151215].人民网.
[5]白丽，赵邦宏. 产业化扶贫模式选择与利益联结机制研究[J].河北学刊，2015（4）：158162.
[6]韩斌.我国农村扶贫开发的模式总结和反思[J].技术经济与管理研究，2014（6）：119122.
[7]孙兆霞. 脱嵌的产业扶贫――以贵州为案例[J]. 中共福建省委党校学报，2015（3）：1421.
[8]马良灿. 农村产业化扶贫项目运作逻辑与机制的完善[J].湖南农业大学学报（社会科学版），2014（3）：1014.
[9]肖唐镖，石海燕.农村经济增长政策的扶贫效应分析[J].新视野，2009（2）：2629.
[10]Gobo G.Sampling，Representativeness and Generalizability [M].London： SAGE Publications Ltd， 2004：452.
[11]折晓叶，陈婴婴. 项目制的分级运作机制和治理逻辑――对 “项目进村”案例的社会学分析[J].中国社会科学，2011（4）：126148.
[12]尹成杰. 关于农业产业化经营的思考[J]. 管理世界，2002（4）：16.
[13]周雪光.逆向软预算约束：一个政府行为的组织分析[J].中国社会科学，2005（2）：132143.
[14]狄金华.政策性负担、信息督查与逆向软预算约束――对项目运作中地方政府组织行为的一个解释[J].社会学研究，2015（6）：4970.
[15]范德普勒格. 新小农阶级：帝国和全球化时代为了自主性和可持续性的斗争[M]. 潘璐，叶敬忠，译.北京：社会科学文献出版社，2014：2.
[16]周飞舟. 从汲取型到“悬浮型”政权――水费改革对国家与农民关系之影响[J].社会学研究，2006（3）：137.
[17]唐丽霞，李小云，左停. 社会排斥、脆弱性和可持续生计：贫困的三种分析框架及比较[J].贵州社会科学，2010（12）：510.
[18]梁晨.产业扶贫项目的运作机制与地方政府的角色[J].北京工业大学学报（社会科学版），2015（5）：714.
[19]叶敏，李宽. 资源下乡、项目制与村庄间分化[J].甘肃行政学院学报，2014（2）：1421.
[20]渠敬东.项目制：一种新的国家治理体制[J].中国社会科学，2012（5）：113130.
[21]史普原.“科层为体、项目为用”： 一个中央项目运作的组织探讨[J]. 社会，2015（5）： 2559.
精准农业发展分析篇5
近年来，精准农业已成为一些发达国家将高新尖技术应用于农业生产领域的标志。计算机在农业生产上已被广泛使用，目前计算机在农业上的应用主要集中在农业数据和图象处理、农业系统模拟、农业专家系统，农业计算机网络、农业决策支持等方面。
一、引言
21世纪是人类经济和科学技术日新月异和更加迅猛发展的世纪，工业的全球扩散、市场经济的全球推进、科学技术的全球合作、信息化的全球影响势不可挡。但同时环境问题的全球化、生态危机的普遍化、自然资源争夺的白热化，人地矛盾的尖锐化，亦将更为突出。为了协调人口、资源、环境与发展的关系，化解危机，把握住人类未来发展的正确方向，实施可持续发展战略，成为21世纪人类发展的必然选择。
农业产业信息化建设是解决“三农”问题和建设新农村的重要手段和方式作为主要的农业生产率力，但也出现了大量的农业机械化信息网络及相关技术，机械化，农业信息化水平是能够上升，尽管如此，农业机械化生产中的应用软件相对较少，设计，应用软件开发，可以有效地提高了农业机械化技术应用水平和效果，提高农业生产的效益，增加农民收入，同时，促进了农村经济的发展，在同一时间可以有效地提高了农业信息化水平的机械化，
计算机生产管理系统的不断完善，使其最终成为专家系统。迄今世界上许多发达国家将计算机应用于作物的生产管理系统，特别是在精准农业的应用。精准农业技术是一种把客观、科学的精确引进农业生产的方式。其最基本的组成部分是全球定位卫星，这种定位技术用于农业生产主要是针对农业生产因土壤结构、肥力状况、作物生产情况等因素的差异。而对种子、化肥、除草剂和杀虫剂施用提出的不同要求（近年来美国、德国等国家已建立了大型的农业资源数据库、优化模拟模型、客观决策系统，已应用遥感技术对农作物进行病虫害预报、诊断和作物的估产）。
二、计算机在农业机械的应用
（一）农业资源信息管理。农业资源信息量大。建立各类数据库系统是过去十多年我国农业应用研究的主要内容。迄今已开发成功并投入运行的有：农业生产经济资料数据库、农业科技情报信息库、国家农作物种质资源数据库、畜禽种质资源数据库、海洋捕捞渔船数据库和淡水鱼类种质资源数据库等。
（二）农业规划与决策分析。无论在种植业还是养殖业生产管理业务中，计算机应用面不断拓宽。小麦、水稻、棉花、大豆和油菜等优化栽培技术推广了近千万亩。主要作物病虫害预报系统、饲料配方技术已成功地投入应用。以施肥咨询、栽培调控、良种选育、虫害预报以及农业气象灾害防御为目标的专家系统研究，也取得了一批有实用前景的成果，并进入试验推广阶段。由于数据库、模型和专家系统这样一些单项技术有了一定的基础，农业决策支持系统的研究正在着手进行。
（三）近红外光谱分析技术。现代近红外光谱分析是20世纪中叶从农业领域发展起来的一项高新技术。随着计算机数据处理技术及化学计量学理论和方法的不断进步，使得近红外光谱（NIR）分析技术的准确性迅速提高，近红外光谱分析仪器应用日益普及，其非接触、自动与快速多组分测定的优点不断为人们所认识。根据我国现代农业领域“十二五”规划的科学发展观，农业生产将从资源消耗型和粗放管理型向节约型和优化精确控制型转化，土壤、作物、粮食和食品等养分与产品质量分析管理占据重要的地位。近红外分析技术将成为现代农业领域不同对象成分分析的重要技术手段之一。目前在现代农业领域农业生产、产品贸易和流通过程中，快速品质检测手段日益丰富，许多地区产品收购部门质量检测方法由人工感官手摸、鼻嗅、嘴咬、眼看等方式判定已转变为自动快速检测，不但可以检测产品各种内部品质参数，而且极大的改善了质量检测的客观误差，近红外分析技术在我国的市场已初步形成，应用前景乐观。
（四）农业科研。我国的计算机农业应用从这里起步。经过农业战线科研人员的不懈努力，计算机已普遍进入农业科学实验室，使用手摇计算机的时代基本结束。计算机已发展成为农学研究基础技术，相应的专业人材队伍已逾千人，分布在全国农业各条战线。同样在灌溉机械上安有自动灌溉的红外温度计，根据计算读取的有关数据处理，最终通过计算机发出灌溉指令。
三、存在问题
农业的产品，已建成的数据库系统，首先都应先促使个人对将做出买卖决策的市场环境进行分析，这种方式很适合于作为分析问题的第一步骤。而对包括买方决策在内的交易发生的整个市场环境缺乏足够的重视。因此，总体看来，我国农业计算机应用水平亟待提高。应当认真总结经验，减少盲目性，切实研究如何使计算机这一日新月异的技术在农业现代化过程中，发挥应用的积极作用。
四、结束语
为缓解高投入、高产出的集约农业所引起的环境问题与降低生产成本，纷纷借助于信息技术的发展，开展精确农业的研究及实践。精准农业作为一种以信息为基础的农业微观管理系统控制下的农业生产，通过GPS和计算机控制技术准确计算出某一地块实际所需投入，可以减少不必要的投入与资源浪费，提高投入产出转换效率，避免由于过量施用化学产品而带来的污染风险，因此它是一种属于超前性的高新技术农业，是世界农业现代化发展的新趋势。为了迎接世界性农业科技革命的挑战，把信息技术，生物技术与生态工程建设有机结合起来，培育农业高新技术产业和产业集团，它将成为未来农业的一个发展趋势。在现阶段，应结合我国国情，把为实现优质、低耗的可持续发展的农业作为农业科技的发展方向，努力促进农业走技术集约的道路。近年来在部署生态农业和农村生态建设与可持续发展的试点中，把质量问题、效益问题、农民增收和环境保护问题始终作为近期农业研究的重点，加以实验和总结，所取得的成功经验和模式，已受到党中央和国务院的高度重视。
参考文献：
[1]何雄奎.农业机械化[M].化学工业出版社,2006,4
精准农业发展分析篇6
最近，国务院批准颁布实施的《全国土地整治规划（2011～2015年）》明确了未来五年土地整治的指导原则和目标任务，到2015年，新建4亿亩旱涝保收高标准基本农田，经整治后耕地质量平均提高1个等级。为完成土地整理目标，可将土地整治与精细农业发展相结合，为现代化农业发展创造新的契机。
1.精细农业概述
1.1精细农业概念
精细农业就是一种现代化农业理念。所谓精细农业，是指基于变异的一种田间管理手段。农田里田间土壤、作物的特性都不是均一的，是随着时间、空间变化的。而在传统的、目前仍在采用的农田管理中，都认为是均一的，采用统一的施肥时间、施肥量。
1.2精细农业特点
精细农业与传统农业相比，主要有以下特点：
（1）精细农业能科学合理施用化肥，降低生产成本，减少环源污染。精细农业采用因土、因作物、因时全面平衡施肥，彻底扭转传统农业中因经验施肥而造成的三多三少（化肥多．有机肥少；N肥多，P、K肥少；三要素肥多，微量元素少），N、P、K肥比例失调的状况，因此有明显的经济和环境效益。
（2）减少和节约水资源。目前传统农业因大水漫灌和沟渠渗漏对灌溉水的利用率只有40%左右，精细农业可由作物动态监控技术定时定量供给水分，可通过滴灌微灌等一系列新型灌溉技术，使水的消耗量减少到最低程度，并能获取尽可能高的产量。
（3）精细农业采用精耕细作技术，可大大节本增效，省工省时，优质高产。
（4） 精细农业采用现代化先进的高新技术，对农作物的生产过程进行动态监测和控制，并根据其结果采取相应的措施，保证了农产品的产量和质量。
1.3精细农业发展条件
（1）农田大小。通过全面的经济分析，计算出适于区域精细农业发展的最小农田面积。
（2）农机化程度。精细农业必须以农业机械化为手段。如联合收割机、播种机、施肥机、喷药机、喷灌机等。另外，还需要GIS、GPS（DGPS）；信息采集、分析设备；随农业机械配备的定位系统、控制设备、监测设备等。
（3） 农田差异。农田差异包括土壤墒情、土壤肥力、病虫草害分布等差异。
2.我国精细农业现状
目前，我国仅在国营垦区农场和高校试验场建立精细农业试验工程。因为我国大部分农田规模较小，机械化水平比较落后，无法推行广域的精细农业，严重阻碍我国现代化农业发展。
3.土地整治促进精细农业发展
3.1土地整治是基础
土地整治系指改变土地利用的不利生态环境条件的综合措施。依据土地利用总体规划或城市规划所确定的目标和用途，采取行政的、经济的、法律的、工程技术的等手段，对土地利用现状进行调整、改造、综合治理，提高土地利用率和产出率，改善生产、生活条件和生态环境。
土地整治将大力推进农用地整治。大规模建设旱涝保收高标准基本农田，实施基本农田建设重大工程，切实加强耕地质量建设，科学合理开发宜农未利用地。加强500个高标准基本农田示范县建设，改造提高116个基本农田保护示范区，新建5000处万亩连片的旱涝保收高标准基本农田保护示范区。这为精细农业的发展奠定了基础，为精细农业的发展创造了难得的契机。
3.2精细农业大发展
抓住土地整治的契机大力发展精细农业，促进现代化农业大发展。
（1）了解差异，指导农业生产
在我国广大农村，实行联产承包责任制的情况下，个体农民主要是根据自己的知识和经验实施农业作业。虽然建立高标准基本农田保护示范区，但就整个示范区来说，其空间的差异性是显而易见的。所以，在高标准基本农田保护示范区内，建立以GIS为开发平台的田间地理信息系统，其目的是让农民了解田间的差异分布，为农民提供合理的管理支持。该系统可以生成以地块为单位、以相对坐标定位的作物产量（以户为单位）、作物长势、土壤肥力、作物病虫草害的分布图。
（2）发展精细农业了解区域差异，科学指导区域农业生产
在高标准基本农田保护示范区内，建立以GIS等为开发平台的田间地理信息系统，让农民及时了解田间差异分布等信息，帮助农民进行科学管理。该系统可以生成以地块为单位、以相对坐标定位的作物产量（以户为单位）、作物长势、土壤肥力、作物病虫草害等的分布图。
（3）发展精细农业，建立基于DGPS和GIS技术管理、辅助决策系统
在高标准基本农田保护示范区内，建立DGPS基准站：采集高标准基本农田保护示范区内的土壤墒情、土壤肥力、病虫草害分布等作物生长空间数据；收集有关高标准基本农田保护示范区内的地籍、土壤类型、耕作史、产量史、轮作史以及品种、肥料、农药、灌井分布等信息。在GIS软件开发平台中利用DGPS基准站采集的作物信息，建立生长模拟模型和空间决策分析模型，制定出科学合理的作业处方，以便进行农田资源合理利用和作物生产管理。
（4）建立精细农业示范工程
在高标准基本农田保护示范区，建立精细农业示范工程：利用带DGPS和产量测量的谷物联合收割机在田间定位和自动采集对应小区的平均产量数据，并利用计算机处理，生成作物产量分布图；定位采集土壤肥力、墒情、病虫草害分布、作物长势，并利用计算机处理，生成作物生长的空间差异分布图；利用GIS的空间决策分析和作物生长模拟模型，建立作物管理辅助决策支持系统，并在决策者的参与下生成作物管理处方图；实施按处方图控制农业机械进行田间作业，如带DGPS和处方图读入设备，可调节播量和播深的谷物精密播种机、可调节施肥量的定位施肥机和喷药机、可控制喷水量的定位喷灌机等。通过精细农业示范工程，不但能够带动相关产业发展，而且还能够因地制宜地推动应用规模和范围，逐步在较大面积和范围内实现农业高产、优质、低耗、高效生产。
4.结论
土地整治是一项惠民工程，是发展粮食生产的基础性保障。国务院颁布的《全国土地整治规划（2011～2015年）》，建设旱涝保收高标准基本农田4亿亩，整治的基本农田质量平均提高1个等级，为精细农业的发展奠定了基础，为精细农业的发展创造了难得的契机。精细农业是基于信息技术的一种新的管理理念，也许将来名字会有所改变，但是用信息技术来支撑农业、武装农业，实现现代化农业这个方向不会变。
参考文献
[1].National Research Council, Precision Agriculture in the 21st Century, Geospatial and Information Technologies in Crop Management, National Academic Press, Washington, D.C. 1997.
[2].汪懋华，“精细农作” 一 知识经济时代的农田精耕细作技术，"科技进步与学科发展"论文集上册, 周光召主编, 中国科学技术出版社出版, 1998.9。
精准农业发展分析篇7
精准种植技术主要是指作物在播种过程当中，通过卫星导航技术、计算机模拟技术结合作物播种的农艺要求等，依据作物的实际生产能力、季节性市场要求、作物的生理特点，进一步对播种量进行有效的控制，进而实现精量播种的目的。此外，精量播种技术在农业种植当中的应用，在一定程度上有效的节约了种子及成本，还可以为作物的健康成长提供良好生长环境，进而全面提高农作物的总体产量与效益。
1.2在精准施肥技术当中的应用
精准施肥技术在农业种植领域的应用，主要通过电子地图当中的土壤微粒结构、类型，以及其养分的实际供需能力情况，并对作物的类型进行分析与计算，建立适合农作物需要的施肥信息管理系统，并通过信息系统加强对施肥进行量化管理。此外，在对土壤进行肥力检测的过程当中，相关技术人员需要加强对农作物正常生长所需要的微量元素进行科学、合理的配置，根据作物的实际生长需要，进行有针对性地采用缓、控、释“配方施肥”，进而有效的降低生产投入，提高经济效益。
1.3在精准灌溉技术当中的应用
在农业种植过程当中，水是一切作物的生命之源。为了有效实现科学、节约的灌溉需要，要不断的加强对水资源信息技术的应用推广。在保证自动化的基础上，通过远程监控技术加强对物联网中的灌溉器件的管理与运用，特别是喷、滴灌技术的全程自动化推广运用，进而有效的提升灌溉的时效性和精准度。采用精确灌溉技术，不但可以保证农作物的生理、生长需求，而且还在一定程度上达到了节约水资源的目的。此外，在集约化灌溉的基础上，传统的灌溉技术已经无法适应当前灌溉的精准要求。因此，精准灌溉技术在农机当中的应用，有助于提升农作物的总体产量。例如，在我国北方地区，干旱天气时常发生，对农作物的生长具有重要的影响。因此，针对当前北方干旱的实际情况，加强对农作物田间的灌溉建设与管理，利用大型机械与微型喷滴灌相结合，对田间作物进行大面积灌溉与局部微灌有机配合作业，适当的调整灌溉的密度、频率、面积、范围，强化灌溉技术的覆盖面，进而提高电气化、机械化的灌溉档次与水平，保证农作物的生长需要，进而提高农作物的单位面积产量。
1.4在精准收获技术中的应用
精准收获技术的应用，主要是通过地理信息、气象信息系统，对农作物的实际生长、成熟情况作出全面的科学的总体分析，并制定、预测收获的相关信息，对农业机械进行科学调度、收获与管理。此外，农户在实际的生产当中，加强对产量分布图的进一步分析，从而得出相关的种植信息，为下一季农作物的种植提供数据基础。
2农机技术的推广的相关合理化建议
2.1科学规划农机技术的推广
在农机技术的实际推广过程当中，农业机械化与信息管理化的有机整合中，仍然存在诸多的问题，因此，要不断加强对二者存在的问题进行全面分析，并制定科学的发展规划。与此同时，不断加强农业管理部门、农机用户、农机生产商三者之间的相互联系。政府相关单位要利用特有的先进的信息技术平台，加强对农机信息搜集、处理，并及时对有价值的农机信息资源进行有效地甄别、，根据其数据资源进行科学地规划，有效提高信息管理技术在农机发展当中的应用。
2.2加大农机信息化建设的投入力度
精准农业发展分析篇8
1.3重要的精准农业决策需求
1.3.1管理分区。管理分区就是由相似的地貌或土壤状况所导致的相似的作物生产潜力、养分利用效率和环境效应的子区域。科学、合理的管理分区可以指导用户以管理分区为单元,进行土壤和作物农学参数采样,并根据不同单元间的空间变异性,实施变量投入、精准管理决策,这样既能提高土壤养分利用效率、管理精度和农产品产量、品质,又能节省资源,获得较好的经济效益,达到保护农业资源和环境质量的目的。研究表明,管理分区可以作为网格采样的一种替换手段在变量施肥中应用。土壤分类和地力评价与管理分区密切相关,可被认为是一种广义的管理分区。
1.3.2品种选择。品种选择是精量播种的前提和基础。与品种选择密切相关的3个概念是品种布局、品种搭配和良种良法配套。品种布局是指依据当地的土壤因素和气象因素,确定适宜的推广品种。品种搭配是指在同一地区,有主次地搭配种植具有不同特点的品种,合理的品种搭配有助于降低风险。良种良法配套是指依据不同的品种特性采取不同的栽培措施,做到因种栽培,具体包括根据品种耐密性确定种植密度、根据品种喜肥特性进行施肥、根据生育期确定播种期、根据抗病性确定栽培管理办法等。在品种确定以后,还有2个问题需要解决,即在时间上需要确定适宜的播期,在空间上需要确定合理的种植密度。
1.3.3精准施肥。精准施肥是精准农业技术中的核心内容,其基本思想是通过GPS在农田地块上划分网格,在网格内采样、测土、化验,依据土测值利用定量施肥模型获取网格内的施肥量,最后通过变量施肥机进行精准施肥。实践证明,精准施肥可以节约肥料、增加粮食产量、均衡土壤养分、减少环境污染。
1.3.4病虫害预测。病虫害预测是玉米精准生产决策中的重要环节。准确的病虫害预测可以使生产者及时地采取相应措施,从而减少产量损失。病虫害预测的内容主要包括发生期、发生量、分布区、危害程度和损失的预测。其中,发生期和发生量的预测、预报更具实际意义。影响病虫害发生的因素主要有:病原物和虫源(病原物的数量、飞散和传播;害虫越冬、繁殖数量以及发育速度、迁飞)、寄主和食料(受害作物品种、生长状况、发育期)以及环境条件(气象、土壤、天敌)。由于影响病虫害发生的相关因素众多,而环境条件中的气象因素(温度、湿度、降雨量等)又是影响病虫害发生最主要的因素,因此,现有的预测基本都采取了简化方法,即以气象因素来预测病虫害的发生。
1.3.5产量预测及影响因素分析。产量是精准农业的出发点和落脚点,准确的产量预测可以为管理区划分、品种选择和精准施肥等提供依据。产量的影响因素分析有助于找到影响产量的限制因子,从而有针对性地采取措施减少或消除这种限制因子,达到提高产量的目的。
2精准农业的特点
2.1时空性作物生长与时间和空间密切相关,随时间的改变和空间位置的不同而呈现出不同的属性和状态,这就是农业生产的时空性。3S技术(GPS、GIS和RS)是处理时空信息的有力工具,在精准农业中具有广泛的应用。3S技术的相互作用,形成了“一个大脑,两只眼睛”的框架[5]。其中,GIS是核心,相当于“一个大脑”,用于空间信息的分析和处理;GPS和RS相当于“两只眼睛”,向GIS提供区域信息以及空间定位。基于农业生产的时空性特点,王生生等开发了数字农业时空信息管理平台,该平台可以对多源、异构的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[6]。张伟建立了集成3S技术的数字农业空间信息管理平台,在上海市数字农业示范区进行应用,取得了良好的效果[7]。时空推理和空间数据挖掘与3S技术紧密相关,是近年来的研究热点。王娟等探讨了GIS与空间数据挖掘集成在农业中的应用[8]。充分利用空间数据挖掘和时空推理的理论成果,集成3S技术应用于精准农业中是未来的研究方向。
2.2不确定性农业生产复杂多变,农业生产对象的运动具有随机性,人们对农业生产对象的认知具有模糊性和灰色性(不完全性),这就是农业生产的不确定性。MAT-THEWL等介绍了精准农业中不确定性的来源,并给出了不同类别不确定性的处理方法[9]。随机性和模糊性的共同点是:都是针对不确定现象,都是用[0,1]来度量不确定性。不同点是:随机性是由于条件不充分导致对象的不确定性,是对“因果律”的突破;模糊性是由于外延模糊而引起对象的不确定性,是对“排中律”的突破。概率统计、模糊数学和灰色系统理论是处理不确定信息的3个基本工具,分别用于处理信息的随机性、模糊性和灰色性。①模糊数学着重研究“认知不确定”问题,其研究对象具有“内涵明确、外延不明确的特点”。对于这类问题,模糊数学主要是凭经验借助于隶属函数进行处理。②概率统计研究的是“随机不确定”现象,着重于考察“随机不确定”现象的历史统计规律。其出发点是大样本,并要求对象服从某种典型分布。③灰色系统着重研究“小样本”、“贫信息”不确定性问题,研究对象通常都是“部分信息已知、部分信息未知”的,具有“外延明确、内涵不明确”的特点[10]。
3精准农业决策需求与智能技术的结合
基于精准农业决策需求和精准农业特点,需要确定相应的智能求解技术。精准农业与智能决策的结合主要有3个步骤。第一,从精准农业的角度确定决策需求,并根据每种需求的性质对需求进行分类;第二,从计算机的角度确定智能计算方法,并根据每种方法的功能对方法进行分类;第三,根据分类结果取交集,即可得到精准农业与智能决策的结合。精准农业决策需求与智能计算方法的结合点或交集主要包括:关联、分类、聚类、评判和预测等。关联是指对数据间的相关性进行分析,如相关分析、主成分分析、层次分析等;分类是指从一系列给定类别信息的数据出发,为下一个未知类别的数据归类;聚类是指从一系列未知类别信息的数据出发,分析其可以聚成几类,以及哪些数据属于同一类;评判是指按照给定的条件对事物的优劣、好坏进行评比、判别;预测问题可以归为2种:一种是因果预测,即基于因果关系数据由过去的因预测将来的果;另一种是时间序列预测,即基于时间序列数据由过去的果预测将来的果。可以得到精准农业决策需求所对应的智能求解方案。精准农业决策需求与智能计算方法的结合属于多对多的关系,即一种决策需求可用多种智能方法求解,而一种智能方法也可用于求解多种决策需求。如管理分区的划分可采用神经网络、模糊聚类等多种方法求解,而神经网络方法可用于管理区划分、病虫害预测等。需要说明的是,尽管一种决策需求可采用多种方法求解,但具体采用何种方法,要综合考虑现有数据属性、数据量、算法的效率和算法的准确度等,然后再从中选择一种相对较好的方法。事实上,精准农业与智能决策结合的重要任务之一就是要根据现有数据的情况,对多种可能的方法进行测试和比较,并从中选择最适合当前数据的方法。一般情况下,通过标准数据集对相关智能决策技术进行测试和比较,通过应用数据集进行精准农业应用。
4精准农业问题的求解
从计算机的角度看,精准农业的智能求解主要有3种情况。第一,将传统的、已经实现的智能决策技术应用于精准农业;第二,对原有的智能决策技术进行改进,使其效率更高,更适合于某个精准农业需求;第三,如果前2种方式都行不通或者可能有更好的方法,则可以提出一种新的智能决策技术进行相关问题的求解。
4.1精准农业问题的求解层次数据、知识、决策是精准农业问题求解的3个层次,三者间的关系如图2所示。有一部分简单数据、经验知识和已知决策可直接为用户所用,而大多数情况下,数据都要经过数据挖掘形成知识,再经过知识工程方法形成决策,并最终为用户所使用。上述过程通过软件来实现,就形成了智能决策支持系统;为了实现软件开发的标准化、规范化,需要软件工程方法的指导。
4.2主要智能决策技术及其在精准农业中的应用
4.2.1神经网络。人工神经网络是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统,能较好地模拟人的思维,具有大规模并行协同处理能力及较强的容错、联想和学习能力,能依据一定的学习算法自动地从训练事例中学习,并根据外界环境的变化调整自己的行为。神经网络经常和遗传算法、模糊计算配合使用,三者合在一起又称为软计算方法[11]。软计算通过对不确定、不精确及不完全真值的容错以取得低代价的解决方案和鲁棒性,它模拟自然界中智能系统的生化过程(人的感知、脑结构、进化和免疫等)来有效处理不确定性信息。软计算方法的以上特征,适应于农业生产的不确定性。神经网络的功能主要有分类、聚类、预测等,可用于土壤分类、管理区划分、病虫害预测和产量预测等。单个神经网络具有不稳定性,为了进一步提高神经网络的预测精度和泛化能力,可引入神经网络集成技术。神经网络集成是由Hansen与Salamon在1990年提出的,旨在通过训练多个神经网络并将其进行组合来提高神经网络系统的泛化能力[12]。
4.2.2贝叶斯网。贝叶斯网方法是20世纪80年展起来的,最早由JudeaPearl于1986年提出,当时主要用于处理人工智能中的不确定性信息。随后它逐步成为了处理不确定性信息的主流技术,并且在工业控制、医疗诊断等领域的许多智能系统中得到了应用。贝叶斯网络作为图形模型的一种,具有图形模型的大多数性质,图形模型是概率理论和图论的结合。他们提供了一种自然的工具来处理贯穿于应用数学和工程中的2个问题———不确定性和复杂性。一个复杂系统是由多个简单部分构成的。概率理论提供了各个部分联合起来的粘合剂,保证系统作为整体是一致的,并提供模型到数据的接口;图论则提供了一个可以诉求于知觉的界面,人们可以通过它将高度互动化的变量集和数据结构模型化。贝叶斯网具有双向推理能力,既可以用于预测也可以用于诊断。贝叶斯网还具有分类功能。有代表性的分类器包括朴素贝叶斯分类器和TAN分类器,两者都是贝叶斯网的特例[13]。由于贝叶斯网的建造需要大量数据,而农业数据获取相对困难,因此,贝叶斯网在精准农业中的应用还不多见。在国外,F.trai将贝叶斯网应用于冬小麦产量预测,KristianKristensen等将贝叶斯网应用于大麦麦芽生产决策,均取得了很好的效果[14-15]。而在国内,几乎没有相关研究。随着3S技术的发展,获取大量农业数据已经成为可能,将贝叶斯网与遥感结合应用于精准农业是一个发展趋势[16]。另外,在数据量相对不足的情况下,可以采用一定的方法简化贝叶斯网建造的复杂性,如充分利用领域专家的先验知识,采用“噪音“或和“分离”技术等[17]。总之,贝叶斯网在精准农业中必将具有良好的发展前景。
4.2.3灰色系统理论。灰色系统理论由我国学者邓聚龙教授于1982年提出,其研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统,通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。由于农业系统具有复杂性,对于农业生产者来说,信息是残缺不全的,内部特征“若明若暗”。因此,农业是一个典型的灰系统,农业系统和灰色系统理论具有天然的联系。与概率论相比,在某些场合,灰色系统理论在处理农业不确定性信息方面更具有优势和独到性。这是因为:首先,在农业生产过程中,存在着大量不确定现象,要获取足够的数据,并使其具有典型的概率分布特征是相当困难的;其次,概率统计方法要求试验设计复杂,且基本假定过于严格,而实际很难办到。灰系统理论的主要功能有关联分析、聚类、预测、评判等。可用于产量影响因素分析、品种评价、病虫害预测等。
精准农业发展分析篇9
图1 马常杰、陈守余提出的G-IDSS参考模型框架
3.结语
智能决策支持系统既发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又充分利用了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，将定性分析和定量分析有机的结合起来，使解决问题的能力得到进一步的提高。但是它不能直观、精确而灵活地描述组织对象的位置布置、空间分布等地理信息，也不能描述组织对象所处的自然环境和社会环境信息。精准农业实现的全过程均依赖于地理信息。论文参考网。论文参考网。因此，针对精准农业的特点，将GIS和IDSS结合起来，辅助决策分析是至关重要的。
地理信息是实现精准农业的核心系统，它管理所有的农业信息，并对空间信息进行分析，对精准农业实施给出精准的作业方案。论文参考网。我国基于计算机网络系统的GIS软件在城市建设、农田规划和土壤养分管理方面已广泛应用。目前研究的关键问题是开发出具有自主产权的用于精准农业的基于计算机网络农田管理决策系统。将GIS与IDSS相结合，发挥各自优势，使计算机技术在农业中的应用更加实用化、智能化，对于提高农业现代化的科学性和工作效益将有深远的意义。
【参考文献】
[1]张伟.智能决策支持系统( IDSS) 研究综述.现代商贸工业,2009年第14期
[2]孔祥强.GIS与ES的结合及在精确农业中的应用.信息技术与信息化,2007.1
[3]吴雨华.国内外智能决策系统的发展概况及推广应用.农业与技术,2005年1月
[4]张卫建,卞新民,柯建国等.基于网络GIS 的区域农业决策支持系统的集成思路与方法.南京农业大学学报,2000,23 (2):23～26
[5]郑文钟,何勇,张玉林.基于GIS的农业机械化决策支持系统的研究.浙江大学学报(农业与生命科学版) 31(3):329-332,2005
[6]马常杰,陈守余.基于GIS的IDSS模型研究.计算机与现代化,2003年第2期
[7]周勇,田有国,任意等.基于GIS 的区域土壤资源管理决策支持系统.系统工程理论与实践,2003年3月
[8]刘书华,杨晓红,蒋文科等.基于GIS的农作物病虫害防治决策支持系统.农业工程学报,2003.7
[9]周舟,王秀,王俊,阎波杰.基于GIS的变量喷药决策支持系统.农业工程学报,2008年9月
[10]张梅,文静华.基于分布式Web-GIS的农业决策支持系统研究.安徽农业科学,2010,38(5):2737-2738
[11]张东彦,杨武德,冯美臣.专家系统在我国农业上的应用现状、存在问题和发展趋势.农业网络信息,2007年第2期
[12]夏敏,张佳宝,赵小敏等.基于的土地适宜性评价决策支持系统研究与应用.农业系统科学与综合研究,2006年11月
[13]郭银巧,李存东,赵春江等.玉米栽培理论及智能决策系统的研究进展.2005,13(1):95~98,102
[14]杨长保,吴秀媛,马生.基于GIS的专家系统及其在农业宏观决策中的应用研究.吉林农业大学学报,2004 ,26 (1) :111～115
[15]陈文伟.决策支持系统及其开发.电子工业出版社,1998
精准农业发展分析篇10
图1 马常杰、陈守余提出的G-IDSS参考模型框架
3.结语
智能决策支持系统既发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又充分利用了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，将定性分析和定量分析有机的结合起来，使解决问题的能力得到进一步的提高。但是它不能直观、精确而灵活地描述组织对象的位置布置、空间分布等地理信息，也不能描述组织对象所处的自然环境和社会环境信息。精准农业实现的全过程均依赖于地理信息。论文参考网。论文参考网。因此，针对精准农业的特点，将GIS和IDSS结合起来，辅助决策分析是至关重要的。
地理信息是实现精准农业的核心系统，它管理所有的农业信息，并对空间信息进行分析，对精准农业实施给出精准的作业方案。论文参考网。我国基于计算机网络系统的GIS软件在城市建设、农田规划和土壤养分管理方面已广泛应用。目前研究的关键问题是开发出具有自主产权的用于精准农业的基于计算机网络农田管理决策系统。将GIS与IDSS相结合，发挥各自优势，使计算机技术在农业中的应用更加实用化、智能化，对于提高农业现代化的科学性和工作效益将有深远的意义。
【参考文献】
[1]张伟.智能决策支持系统( IDSS) 研究综述.现代商贸工业,2009年第14期
[2]孔祥强.GIS与ES的结合及在精确农业中的应用.信息技术与信息化,2007.1
[3]吴雨华.国内外智能决策系统的发展概况及推广应用.农业与技术,2005年1月
[4]张卫建,卞新民,柯建国等.基于网络GIS 的区域农业决策支持系统的集成思路与方法.南京农业大学学报,2000,23 (2):23～26
[5]郑文钟,何勇,张玉林.基于GIS的农业机械化决策支持系统的研究.浙江大学学报(农业与生命科学版) 31(3):329-332,2005
[6]马常杰,陈守余.基于GIS的IDSS模型研究.计算机与现代化,2003年第2期
[7]周勇,田有国,任意等.基于GIS 的区域土壤资源管理决策支持系统.系统工程理论与实践,2003年3月
[8]刘书华,杨晓红,蒋文科等.基于GIS的农作物病虫害防治决策支持系统.农业工程学报,2003.7
[9]周舟,王秀,王俊,阎波杰.基于GIS的变量喷药决策支持系统.农业工程学报,2008年9月
[10]张梅,文静华.基于分布式Web-GIS的农业决策支持系统研究.安徽农业科学,2010,38(5):2737-2738
[11]张东彦,杨武德,冯美臣.专家系统在我国农业上的应用现状、存在问题和发展趋势.农业网络信息,2007年第2期
[12]夏敏,张佳宝,赵小敏等.基于的土地适宜性评价决策支持系统研究与应用.农业系统科学与综合研究,2006年11月
[13]郭银巧,李存东,赵春江等.玉米栽培理论及智能决策系统的研究进展.2005,13(1):95~98,102
[14]杨长保,吴秀媛,马生.基于GIS的专家系统及其在农业宏观决策中的应用研究.吉林农业大学学报,2004 ,26 (1) :111～115
[15]陈文伟.决策支持系统及其开发.电子工业出版社,1998
精准农业发展分析篇11
信息化时代；农业经济；数据统计；标准化
一、引言
农业作为我国重要的产业，是经济发展、社会安定、国家自立的基石。在农业经济发展过程中，农业经济数据统计工作就显得尤为重要。农业经济数据统计通过标准化指标的构建和标准化统计步骤的实施来完成的。在信息化时代，通过大数据的快速处理和信息数据化详细全面探究农业经济数据统计的标准化问题，了解当前农业经济数据统计面临的问题和其未来在标准化道路上的发展趋势，为农业经济发展提供可靠的分析性数据，是非常有必要的。
二、农业经济数据统计标准化现状
（一）农业经济数据统计体系精细化水平不高
对于任何行业的数据统计进行体系把握和控制时，必然涉及到统计标准的选择上来。对于农业经济数据统计而言也不例外，由于农业统计的发展处于从传统型向信息化转变的时代，其精细化水平仍有待提升。首先，在我国统计局公布的行业划分标准方面，农业属于农、林、牧、渔业中的一类，并包含农业服务业及其他农业服务业，但是在统计体系精细化管理过程中，对于复合行业即可能包含农林牧副渔业中一个行业或者多个行业的统计信息划分就不够清晰，可能会导致在农林牧副渔业中的统计信息存在交叉及数量关系方面的不准确，当前有关农业统计并没有对这复合行业进行详细划分和规定，可能会存在复合行业的统计信息缺失及错配的情况。其次，农业经济数据统计体系的建立是通过历史经验的不断完善和修正而得，这使得农业经济数据统计体系中仍然保留着很多传统过时统计方式的影子，很多方式方法在实际工作中已经可以被先进的设备设施所替代，而传统的一些统计方法可能存在人工成本较高、准确性较低等缺点，不利于提升农业经济统计的准确性。如在实际工作中的农产品成本统计，就是采用的简均法统计小麦、玉米等农产品的各项直接和间接生产费用，即县级对各乡村调查户数据汇总，以各户的实际播种面积为权重进行加权平均；省市级采取简单算术平均办法来进行汇总。如果遇到调查户数据记录不准确，就容易造成信息失真，影响统计结果。
（二）农业经济统计数据从收集到传输缺乏专业性
由于农业经济作物种类繁多，不同种类的经济作物收集的不同也为农业经济统计带来了一定难度。当前，农业经济统计数据在收集环节到传输环节由于信息量大、种类多，农业经济统计面临着专业性较弱的问题。首先，在收集阶段，由于统计抽样的方式选择需要根据不同情况进行确定，由于种类过多，在统计抽样时，如何选择抽样方式仍是一个重要的问题。抽样方式是否准确直接影响到最终呈现出的数据的准确性和完整性。随机抽样方式在统计工作中是非常普遍、操作也是较为简单的一种方式，但是在农业统计时却并非特别容易进行。这和农业统计的特性有一定的关系，农业经济统计的一般是生鲜制品，对农产品进行定性和定量分类较难，在统计过程中随机的方式虽然可以减少工作量，但也容易使得统计数据的准确性下降，这不符合大数据时代对于大规模数据准确性的要求。其次，在数据传输阶段，过去由于信息化水平较低，统计数据一般由村开始层层上报，下层人员有关统计知识的水平较低，数据的传输多采用报送纸质资料、电话汇报等方式，这容易造成数据传输过程中的二次差错，同时这些差错也很难在后续的复核、处理过程中被发现，最终这些差错就会扩大数据的误差率，造成农业经济统计数据的可用性降低。我们在实际工作中常遇到此类问题，农业部农业综合统计中的农村经济基础资料卡片的统计就是由县级信息员报送，省市级信息员逐级汇总，层层上报，上报过程中，如果每一环节出现差错就会增加下一步的复核难度。
（三）农业经济数据标准化处理水平偏低，缺乏可信度
农业经济数据在经历过收集、传输之后必然面临着数据标准化的处理问题，只有进行有效数据处理和加工，数据才具有较高的可视化，才可以被加以有效利用，从而提升农业经济数据信息的可信度。但是当前，在农业经济数据标准化处理方面，我们仍然面临着处理水平不高的问题，最终导致农业经济数据的信息可信度欠缺。首先，部分农业经济数据的标准化处理仍然较为落后，统计分析手段仍然停留在简单的汇总、平均方面，未对数据的深层次关系进行挖掘和分析。简单的数据统计手段对于简单分析农业问题具有重要意义，但是随着精细化生产的不断发展，如何对现有农业经济统计数据加以利用，指导并促进未来农业生产便成为关键性难题。其次，统计部门也需要找寻不同类型的统计数据之间的关联性和因果原因，通过数量关系分析可以适时实现统计的最终目的预测未来事项发生的可能性和发生规律轨迹。当前有的统计部门的人员构成仍然较为传统，难以负担负责的统计数据分析和处理问题，也难以对未来趋势进行准确预判。这也使得统计数据虽然已经存在，但是能够用好、用对统计数据的人员不多，难以将一手数据转换为具有真正经济价值的统计数据信息。为解决农业经济信息统计标准化，陕西省农业调查总队几年前就建立了覆盖全省农村的统计调查网络，设立了一套科学的农村统计调查方法制度和组织管理制度，培养了一支高素质的农村统计调查队伍，建成了农村统计调查信息网络体系，调查手段日益现代化。实时了解掌握农业和农村经济的运行情况，分析判断形势，及时、准确反映和监控全省农村社会经济指标。
三、信息化时代农业经济数据统计标准化发展趋势
（一）农业经济统计制度与统计标准化要求的不断协调，促进指标体系精细化
当前，农业经济统计制度与统计标准化水平仍然不高，为了促进信息化时代农业经济数据统计标准化，需要加强农业经济统计制度与统计标准化要求的协调，促进指标体系的精细化和完善化。首先，农业经济统计制度不单指一项制度，而是指一套全面的从指标制定到指标实施、数据收集传输处理等全面的数据统计指导规范。统计标准化需要符合基本的统计制度规范要求，并利用现代化分析手段和方式对统计标准化指标进行确定以协调其与农业经济统计制度之间的关系。其次，过去的农业经济统计存在指标过于粗放化的问题，不利于统计数据的精细化收集和处理工作，因此对于农业经济统计过程中所涉及的指标应当进行细化和详细解释定义，确保指标体系精细化也为后期收集数据、处理数据扫除一定的障碍。除此之外，对于复合领域的经济统计问题要把握复合行业的经济实质，根据有关规定进行指标和实际的对应。对于不确定统计指标项目的内容，可以向有关统计单位进行咨询汇报以确定统计指标运用的合理性和有效性。
（二）加强农业经济统计数据收集的专业化，强化统计信息传输的数字化管理
想要改变当前农业经济统计数据收集专业化水平不高、数据收集缺乏专业性的问题，要不断加强农业经济统计数据收益的专业化能力，强化统计数据信息在传输过程中的数字化管理进程，提升信息化时代农业经济数据统计标准化发展质量。首先，在数据收集方面，需要确定准确的总体、样本等基本概念信息，在选择抽样方式时需要结合现实情况并进行误差可能性分析。通过选择合理的抽样方式既可以保证统计抽样的准确性和有效性，也可以节约成本、减少统计工作的成本。其次，在进行数据收集过程中，也需要加强对于基层统计人员的统计基础知识培训工作，提升统计专业水平确保统计数据的准确性和专业性。除此之外，农业经济统计数据的传输也需要逐步改变传统模式，利用新技术新手段新方法，提高数据传输的准确性和时效性。传统的纸质材料报送方法虽然仍具有一定意义，但是面对大规模大批量的统计数据，传统纸质材料报送方式既不利于数据的快速传输和处理，也不利于数据的保存和留档。在信息化时代，互联网和云内存的兴起使得电子信息化数据传输和存储成为趋势，在这种情况下，农业统计部门也应当与时俱进，通过不断完善数据传输系统，来保障数据传输和存储的安全性和准确性。
（三）提升农业经济统计数据标准化处理水平，全面提高统计信息可用性
提升农业经济统计数据的标准化处理水平，对于全面提高统计信息可用性起到了极其关键的作用。而农业经济统计数据标准化处理水平的提高，也是信息化时代农业经济数据统计标准化道路上的重要发展趋势。首先，在农业经济统计部门可以通过招聘一些具有较强经济学和农业复合学历背景的人才来从事农业经济统计工作，人才引进政策也会在短时间内提升从事农业经济统计数据标准化处理人员的知识水平和专业能力。而内部培训机制的完善也有利于提升现有职工的统计业务水平。内外部员工水平的整体提升会促进信息化时代农业经济数据统计的标准化处理水平。其次，通过完善农业经济统计数据标准化处理系统也可以通过不断磨合、系统升级来提升计算机时代的信息处理准确性。在未来，农业经济数据的处理不单单局限于简单的数理统计方面，还可以利用现有统计数据来对未来情势进行预测。通过多种模式来提升数据处理水平，可以全面提高统计信息的可用性。除此之外，在进行标准化数据处理过程中，也需要考虑前期统计数据收集、传输、存储过程中产生的误差，确保统计结果在可行的置信区间。通过以上的举措可以逐步提升信息化时代的农业经济统计数据的处理水平，最终实现统计结果的可用性和有效性，促进农业经济的精细化发展。
四、结语
随着我国科学经济水平的全方面发展，数据统计工作的作用也愈加凸显。对于信息化时代农业经济数据统计而言，标准化的统计体系、专业化的数据收集手段和方式、非传统的信息传输模式和标准化处理方法都对提升统计信息的可用性起到了重要作用。只有通过不断试错和吸取世界先进经验，才能最终总结出一套符合我国发展需求，适合我国基本现状的农业经济数据统计标准化体系和方法，为我国农业经济发展做出重要贡献。
作者：王艳荣 单位：陕西省农业展览馆（陕西省优质农产品开发服务中心）
参考文献：
[1]陈茹.我国乡镇(街道)图书馆统计标准化建设研究[J].图书馆工作与研究,2015(02).
精准农业发展分析篇12
1 精准林业的概念以及特点
精准林业指的是在农林业发展过程中最大程度的采用现代高科技技术建立数字化和智能化的先进现代林业技术体系，现代高科技技术主要包括：3S技术、林业机械自动化技术、传感器技术、数字通讯技术以及林业生产过程中育种、施肥、病虫害监测技术等，这些技术的应用很大程度的优化了传统的林业技术体系。现代林业技术体系的建立能够最大限度的发挥生态、经济以及社会效益，从而实现森林可持续发展的战略目标。
精准林业与精准农业在内容上存在很大的区别，精准林业的特点也很大程度的区别于精准农业的特点，主要是因为精准林业中林业生产的周期比较长，在林业生产过程中存在比较多的干扰因素，林业生产的区域比较大，生产条件也比农业生产复杂。精准林业的技术设计目标是最大限度的减少生产投入，降低生产过程中的能源消耗，保证高程度的产出量，在技术上也要更趋于信息化和智能化，保护生态环境，实现林业发展过程中可持续的科学发展战略目标。
2 精准林业与精准农业之间的区别
虽然，精准林业是在精准农业发展的基础上产生的，但是在实际应用过程中，精准林业和精准农业之间还是存在很多方面的区别。所以，在林业生产实践过程中，对精准林业技术的应用要注意和精准农业进行区分，从而保证林业生产质量，提高林业生产效益，以下对精准林业和精准农业两者的区别展开论述。
（一）研究对象不同
从概念上就可以看出精准农业和精准林业是有所不同的，精准农业的主要研究对象是农田和农作物，保证农业生产的质量；而精准林业的研究对象是小班林木，小班是林业上的一个经营单位，具体指的是相同经营条件的林木属于同一个小班。
（二）技术核心不同
精准农业的技术研究核心是建立只有1cm？分辨率的信息实时采集装置，将这种装置应用在田间，就能够实时对田间农作物生长情况进行检测，对于农作物的生长情况也能够及时了解，保证农作物的生产质量和提高农作物产量；精准林业则是以小班林木作为研究对象，利用地理信息系统中的RS、GPS、GPS、以及ES进行技术核心研究，通过这些信息技术对森林生产进行空间结构性和空间差异性研究，优化空间结构调整理论，最大程度的减小差异产生的可能性，从而保证森林的健康生产和可持续战略目标的实现。
3 精准林业技术和精准农业技术的相同点
精准林业技术和精准农业技术在一些方面还存在相同点，首先，两者在实践技术上都存在问题，精准农业的技术难题是信息收集只能建立在未来的实验分析基础上，而精准林业也存在相同的技术问题；除此之外，两者的另一个共同点就是降低生产的资金投入，提高生产产量，保护生态环境，实现生态和谐和可持续发展的观念。
4 精准林业技术的具体实践
随着对精准技术研究的深入，也开始具体实践精准林业技术，在实践的过程中探索精准林业技术存在的问题，通过对这些问题的改善，优化精准林业技术，保证精准林业技术能够更好的应用在林业生产上，解决林业生产中存在的一些问题，提高林业生产的质量，促进林业的发展，从而带动社会经济的发展。例如，在某地进行了精准林业技术的实践，实验的地方具备良好的生产条件，具有充足的水资源、良好的土壤条件和气候条件，在林业生产过程中通过RS技术监测林木生长情况、水分以及病虫害问题，GPS技术对问题区域进行定位，最后利用ES技术分析问题，在这一系列的技术应用中，充分实现对林木生长全过程的监测，保证林木的生产质量。
5 结束语
虽然，精准林业在发展过程中还存在很多方面的不足，但是精准林业技术完善的详细监测技术，以及对林业生产发展的重要意义要求我们必须解决精准林业技术中的这些问题，优化精准林业技术，从而保证林业生产的质量，提高林业生产的效益，实现生态和谐的和可持续发展的观念，从而促进社会经济的发展。
精准农业发展分析篇13
农业产业信息化建设是解决三农问题和建设新农村的重要手段和方式作为主要的农业生产率力，但也出现了大量的农业机械化信息网络及相关技术，机械化，农业信息化水平是能够上升，尽管如此，农业机械化生产中的应用软件相对较少，设计，应用软件开发，可以有效地提高了农业机械化技术应用水平和效果，提高农业生产的效益，增加农民收入，同时，促进了农村经济的发展，在同一时间可以有效地提高了农业信息化水平的机械化，
计算机生产管理系统的不断完善，使其最终成为专家系统。迄今世界上许多发达国家将计算机应用于作物的生产管理系统，特别是在精准农业的应用。精准农业技术是一种把客观、科学的精确引进农业生产的方式。其最基本的组成部分是全球定位卫星，这种定位技术用于农业生产主要是针对农业生产因土壤结构、肥力状况、作物生产情况等因素的差异。而对种子、化肥、除草剂和杀虫剂施用提出的不同要求（近年来美国、德国等国家已建立了大型的农业资源数据库、优化模拟模型、客观决策系统，已应用遥感技术对农作物进行病虫害预报、诊断和作物的估产）。
二、计算机在农业机械的应用
（一）农业资源信息管理。农业资源信息量大。建立各类数据库系统是过去十多年我国农业应用研究的主要内容。迄今已开发成功并投入运行的有：农业生产经济资料数据库、农业科技情报信息库、国家农作物种质资源数据库、畜禽种质资源数据库、海洋捕捞渔船数据库和淡水鱼类种质资源数据库等。
（二）农业规划与决策分析。无论在种植业还是养殖业生产管理业务中，计算机应用面不断拓宽。小麦、水稻、棉花、大豆和油菜等优化栽培技术推广了近千万亩。主要作物病虫害预报系统、饲料配方技术已成功地投入应用。以施肥咨询、栽培调控、良种选育、虫害预报以及农业气象灾害防御为目标的专家系统研究，也取得了一批有实用前景的成果，并进入试验推广阶段。由于数据库、模型和专家系统这样一些单项技术有了一定的基础，农业决策支持系统的研究正在着手进行。
（三）近红外光谱分析技术。现代近红外光谱分析是20世纪中叶从农业领域发展起来的一项高新技术。随着计算机数据处理技术及化学计量学理论和方法的不断进步，使得近红外光谱（NIR）分析技术的准确性迅速提高，近红外光谱分析仪器应用日益普及，其非接触、自动与快速多组分测定的优点不断为人们所认识。根据我
国现代农业领域十二五规划的科学发展观，农业生产将从资源消耗型和粗放管理型向节约型和优化精确控制型转化，土壤、作物、粮食和食品等养分与产品质量分析管理占据重要的地位。近红外分析技术将成为现代农业领域不同对象成分分析的重要技术手段之一。目前在现代农业领域农业生产、产品贸易和流通过程中，快速品质检测手段日益丰富，许多地区产品收购部门质量检测方法由人工感官手摸、鼻嗅、嘴咬、眼看等方式判定已转变为自动快速检测，不但可以检测产品各种内部品质参数，而且极大的改善了质量检测的客观误差，近红外分析技术在我国的市场已初步形成，应用前景乐观。
（四）农业科研。我国的计算机农业应用从这里起步。经过农业战线科研人员的不懈努力，计算机已普遍进入农业科学实验室，使用手摇计算机的时代基本结束。计算机已发展成为农学研究基础技术，相应的专业人材队伍已逾千人，分布在全国农业各条战线。同样在灌溉机械上安有自动灌溉的红外温度计，根据计算读取的有关数据处理，最终通过计算机发出灌溉指令。
三、存在问题
