農(nóng)業(yè)信息學(xué)復(fù)習(xí)資料

2006-2007學(xué)年2006-2007學(xué)年P(guān)AGEPAGE5一、數(shù)據(jù)庫(kù)及信息管理系統(tǒng)：農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的概念合（數(shù)據(jù)庫(kù)）的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的三級(jí)模式：外模式：亦稱為子模式或用戶模式，是數(shù)據(jù)庫(kù)用戶看到的數(shù)據(jù)視圖，它涉及的是數(shù)據(jù)的局部邏輯結(jié)構(gòu)，通常是模式的子集。模式：亦稱為邏輯模式，是數(shù)據(jù)庫(kù)中全體數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)和特性的描述，是所有用戶的公共數(shù)據(jù)視圖，它描述的是數(shù)據(jù)的全局邏輯結(jié)構(gòu)。內(nèi)模式：對(duì)數(shù)據(jù)的物理結(jié)構(gòu)和方式的描述。建立農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的要求：安全系統(tǒng)全面準(zhǔn)確（ManagementInformationSystems，MIS）過(guò)程提供幫助的一種信息處理系統(tǒng)，是根據(jù)管理目的而建立的、有大容量數(shù)據(jù)庫(kù)支持的、以數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)，可以支持事務(wù)處理、信息服務(wù)和輔助管理決策。管理信息系統(tǒng)（MIS）由人、硬件和軟件構(gòu)成，具有信息處理、事務(wù)處理、預(yù)測(cè)、計(jì)劃、控制和輔助決策的功能。MIS特征：具有人-3個(gè)特征。的信息處理系統(tǒng)，可根據(jù)管理目的而建立，在數(shù)據(jù)支持下進(jìn)行與農(nóng)業(yè)相關(guān)的事務(wù)處理、信息服務(wù)和輔助管理決策數(shù)據(jù)編碼概念：編碼是將經(jīng)過(guò)分類的數(shù)據(jù)信息用適當(dāng)?shù)臄?shù)碼（字符串或數(shù)值）來(lái)表示，也稱代碼化。編碼的原則識(shí)別性：用戶看到編碼時(shí)，憑經(jīng)驗(yàn)就可知道事物的分類，并和其他事物產(chǎn)生對(duì)比、聯(lián)想；簡(jiǎn)單性：完整性：綜合性的信息系統(tǒng)涉及的面很廣，應(yīng)全面考慮有關(guān)的信息類型與分類，防止顧此失彼。二、農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)：專家系統(tǒng)及農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的概念System）的應(yīng)用難題，提供相關(guān)領(lǐng)域權(quán)威專家水平的解答?；蛘哒f(shuō)由一個(gè)專門(mén)領(lǐng)域的知識(shí)庫(kù)以及一個(gè)能獲取和運(yùn)用知識(shí)的機(jī)構(gòu)構(gòu)成的一個(gè)問(wèn)題求解系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)特征:具有顯示表達(dá)的大量領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)知識(shí)能進(jìn)行符號(hào)處理:本特征是專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的一個(gè)顯著差別。具有智能性。能對(duì)推理過(guò)程的解釋:這一特征也是農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)與傳統(tǒng)程序的一個(gè)顯著差別。包括知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù):性，適用性知識(shí)庫(kù)推理機(jī)（Inference知識(shí)庫(kù)推理機(jī)（Inference（存儲(chǔ)器））解釋機(jī)構(gòu)輯知識(shí)獲取人機(jī)界面知識(shí)獲取的概念:究成果等，按所建專家系統(tǒng)規(guī)定的知識(shí)表示形式，整理成一個(gè)個(gè)知識(shí)單元,放入知識(shí)庫(kù),這種過(guò)程稱之為知識(shí)獲取。知識(shí)獲取與知識(shí)表示、知識(shí)運(yùn)用是建造一個(gè)專家系統(tǒng)的三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。知識(shí)獲取的基本任務(wù)：是為專家系統(tǒng)獲取知識(shí)，建立起健全、完善、有效的知識(shí)庫(kù)，以滿足求解領(lǐng)域問(wèn)題的需要。知識(shí)獲取方式種類：知識(shí)獲取可分為非自動(dòng)知識(shí)獲取和自動(dòng)知識(shí)獲取兩種方式。常用的知識(shí)表示方法邏輯表示法產(chǎn)生式規(guī)則表示法 特性表表示法 過(guò)程表示法 框架表示法語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法案例表示法面向?qū)ο蟊硎痉ㄈ?、農(nóng)業(yè)模擬模型農(nóng)業(yè)模擬模型的概念：農(nóng)業(yè)模擬模型(SimulationModel)物與非生物過(guò)程及其與環(huán)境和技術(shù)的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行定量描述和預(yù)測(cè)。(Experiential)(Mechanistial)模型描述性(Descriptive)(Explainatory)模型統(tǒng)計(jì)(Statistical)模型和過(guò)程(Process)模型應(yīng)用(Application)模型和研究(Research)模型過(guò)程模型的特征：系統(tǒng)性：對(duì)生物與非生物全過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)、全面的分析與描述。動(dòng)態(tài)性：包括受環(huán)境因子和內(nèi)在特性驅(qū)動(dòng)的各個(gè)狀態(tài)變量的時(shí)間過(guò)程變化及不同生育過(guò)程間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。機(jī)理性：在經(jīng)驗(yàn)性或描述性的基礎(chǔ)上，通過(guò)預(yù)測(cè)性：通過(guò)正確建立模型的主要驅(qū)動(dòng)變量及其與狀態(tài)變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系，對(duì)系統(tǒng)行為提供可靠的定量預(yù)測(cè)。通用性：原則上適用于任何地點(diǎn)、時(shí)間和品種等條件。便用性：可為非專家操作應(yīng)用，可利用一般的氣候、土壤及品種資料。靈活性：可容易地進(jìn)行修改和擴(kuò)充以及與其它系統(tǒng)相耦合。研究性：除了應(yīng)用性以外，還可用于不同領(lǐng)域的模擬研究工作，從而避免實(shí)物研究中干擾因素多。與統(tǒng)計(jì)模型的比較：農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)一般只對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的最終結(jié)果（如產(chǎn)量）進(jìn)行比較，而不揭示結(jié)果（產(chǎn)量）果關(guān)系。而農(nóng)業(yè)模擬模型完全可以揭示生物生長(zhǎng)與生產(chǎn)過(guò)程及其動(dòng)態(tài)關(guān)系，幫助人們更好地理解生物生長(zhǎng)和生產(chǎn)的機(jī)制與結(jié)果。農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)一般只能考慮與結(jié)果（如產(chǎn)量）有關(guān)的少數(shù)技術(shù)措施（如品種、肥料、密度等長(zhǎng)和生產(chǎn)的因子往往很多，無(wú)法用農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)的方法綜合研究和分析。而模擬模型可以對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)進(jìn)行綜合分析和合成，同時(shí)考慮許多因子的作用，并可進(jìn)行大量的計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)。/模擬模型是利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的信息處理和計(jì)算功能，對(duì)不同的生物與非生物過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)分析和合成，其實(shí)質(zhì)上相當(dāng)于所研究系統(tǒng)的最新知識(shí)的積累和綜合。在這種知識(shí)合成的過(guò)程中，還能鑒定/和數(shù)理模擬，從而促進(jìn)了對(duì)生物與非生物規(guī)律由定性描述向定量分析的轉(zhuǎn)化過(guò)程，深化了對(duì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)過(guò)程的定量化認(rèn)識(shí)和數(shù)字化表達(dá)。高效、生態(tài)、安全的可持續(xù)發(fā)展。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的等級(jí)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)一般可分解成區(qū)域、農(nóng)區(qū)、農(nóng)田生態(tài)、作物群落、群體、個(gè)體、組成成分（組織、細(xì)胞）等不同層次或等級(jí)把作物生產(chǎn)系統(tǒng)分為五個(gè)水平程的速率，以實(shí)線表示物質(zhì)流，虛線表示信息流。另外，將影響速率的輸入因子和參數(shù)稱為附屬變量。農(nóng)業(yè)模擬模型研制的步驟。模型選擇與系統(tǒng)定義 資料獲取與算法構(gòu)建 模塊設(shè)計(jì)與模型實(shí)現(xiàn) 模型檢驗(yàn)與改工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)是在深入解析和科學(xué)把握系統(tǒng)內(nèi)涵與特征的基礎(chǔ)上，研究和建立農(nóng)業(yè)模擬模型的算法結(jié)構(gòu)。模型的檢驗(yàn)過(guò)程及方法。模型的檢驗(yàn)包括對(duì)模型的敏感性分析、校正、核實(shí)、測(cè)驗(yàn)等四個(gè)主要過(guò)程平均離差（MeanDeviation，MD）即預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之差總和的平均值。MD＝（ΣERRi）/n ERRi＝Y(jié)i－Xi 其中，n為為樣本數(shù)；YiXi為第i次的模擬值和實(shí)測(cè)值。（MeanPredictionMPE=(Σ|DERi|)/n預(yù)測(cè)均方法（MeanSquareErrorofPrediction，MSEP）即預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之差平方總和的平均值，是比較模型間精確度較好的指標(biāo)。MSEP=（ΣERRi）2/n均方差根（RootMeanSquareError，RMSE）即預(yù)測(cè)均方差的開(kāi)平方，能更直觀地反映模擬值與實(shí)測(cè)值的誤差直接比較單個(gè)模擬值的絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差絕對(duì)誤差：ERRi＝Y(jié)i－Xi相對(duì)誤差：RE＝ERRi/Xi敏感性分析。成分。它可以看成是某種形式的假設(shè)模擬試驗(yàn)。結(jié)果通常以±值來(lái)表示模型的反應(yīng)程度。模擬模型的應(yīng)用作物生長(zhǎng)模擬模型與其他關(guān)鍵技術(shù)結(jié)合的思路（特別是作物管理知識(shí)模型或?qū)＜蚁到y(tǒng)相結(jié)合。四、虛擬植物與虛擬農(nóng)業(yè)：虛擬植物的概念：虛擬植物就是應(yīng)用計(jì)算機(jī)模擬植物在三維空間中的生長(zhǎng)發(fā)育狀況。意義（重要性）生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律。/另一方面，虛擬植物模型具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。應(yīng)用較廣泛的用來(lái)描述植物拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的模型的理解。L系統(tǒng)評(píng)價(jià)：系統(tǒng)為生物生長(zhǎng)發(fā)育的數(shù)學(xué)表達(dá)提供了一個(gè)形式語(yǔ)言描述框架，它具有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。只要使用相當(dāng)少的規(guī)則，就能以植物在自然界生長(zhǎng)的方式來(lái)模擬其從芽開(kāi)始到(cpfg)，能生成具有很高真實(shí)感L系統(tǒng)實(shí)際上是一個(gè)結(jié)構(gòu)描述的通用方法，它可以描述植物的結(jié)構(gòu)，也可以描述其它結(jié)構(gòu)體的結(jié)構(gòu)，如城市街道、建筑的結(jié)構(gòu)等。L系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)實(shí)際上就是一個(gè)腳本語(yǔ)言系統(tǒng)。為了描述更多的結(jié)構(gòu)與形態(tài)特征，這些系統(tǒng)不斷地引入具有特定意義的符號(hào)來(lái)增強(qiáng)其功能，這樣就使得符號(hào)多且龐雜。而且這些字符沒(méi)有明確的字面意義，很難記憶使用，在程序開(kāi)發(fā)時(shí)也很難實(shí)模塊化。隨機(jī)過(guò)程方法－AMAP/其次：則是根據(jù)芽的死亡、休眠狀況出現(xiàn)的概率來(lái)模擬其生長(zhǎng)，如某個(gè)位置的側(cè)芽是否產(chǎn)生分枝、何時(shí)長(zhǎng)出分枝及分枝生長(zhǎng)持續(xù)的時(shí)間。為更準(zhǔn)確地模擬植物的結(jié)構(gòu)，在模型中還要用到一些較復(fù)雜的隨機(jī)過(guò)程理論，如馬爾可夫過(guò)程來(lái)描述各種分枝分布的規(guī)律，模型應(yīng)用蒙特卡洛方法/AMAP已建立的數(shù)量巨大的參數(shù)庫(kù)，在一般情況下，調(diào)用其參數(shù)庫(kù)就可以實(shí)現(xiàn)各種植物的虛擬。五、農(nóng)業(yè)遙感：遙遠(yuǎn)的感知，它是從不同高度的遙感平臺(tái)（Platfor）上，使用各種傳感器RemoteSensor地球表層各類地物的各種電磁波信息，并對(duì)這些信息進(jìn)行加工處理，從而對(duì)不同的地物及其特性進(jìn)行遠(yuǎn)距離的探測(cè)和識(shí)別的綜合技術(shù)。RS的特征：間接性（非破壞性）光譜特性時(shí)相特性信息數(shù)據(jù)齊全遙感的分類三大技術(shù)系統(tǒng)：遙感平臺(tái)傳感器遙感信息的傳輸與處理RS平臺(tái)：地面平臺(tái)；航空平臺(tái)；航天平臺(tái)黑體、灰體、基色、大氣窗口、植被指數(shù)概念內(nèi)容：灰體:發(fā)射率根據(jù)物質(zhì)的介電常數(shù)、表面的粗糙度、溫度、波長(zhǎng)、0～1之間，發(fā)射率與波長(zhǎng)無(wú)關(guān)的物體叫灰體（GreyBody）大氣窗口:大氣對(duì)電磁波衰減較小，透射率較高的波段叫“大氣窗口”。五個(gè)大氣窗口：可攝影窗口，短波紅外窗口，中紅外窗口，熱紅外黑體:“絕對(duì)黑體”電磁輻射的吸收系數(shù)恒等于1（100%）的物體。基色:色覺(jué)是由于人眼分別感受紅、綠、藍(lán)三種顏色的感覺(jué)細(xì)胞，以及產(chǎn)生相應(yīng)色覺(jué)的視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)構(gòu)成的。因此，彩色合成通常是用三種基本色調(diào)（簡(jiǎn)稱基色）按一定比例混合而成各種色彩，稱為三基色合成植被指數(shù):植被指數(shù)是指由多光譜數(shù)據(jù)，經(jīng)線性和非線性組合構(gòu)成的對(duì)植被有一定指示意義的各種數(shù)值。歸一化差值植被指數(shù)：NDVI被定義為近紅外波段與可見(jiàn)光紅波段數(shù)值之差和這兩個(gè)波段數(shù)值之和的比值。NDVI=（IR-R）/（IR+R）比值植被指數(shù)：是指近紅外波段與可見(jiàn)光紅波段數(shù)值的比值，即RVI=IR/R數(shù)字圖像的校正：輻射校正大氣校正去條帶幾何糾正圖像放大譜，簡(jiǎn)稱為地物波譜。植被、土壤、水體等典型地物在可見(jiàn)光和近紅外的反射光譜特征：如圖，了解土壤、不同作物在可見(jiàn)光和紅外處的規(guī)律。從白光中減去其中一種或兩種基色光而產(chǎn)生的色彩的方法。根據(jù)加減色原理：紅+綠=青，地面紅+藍(lán)=品紅，藍(lán)+綠=黃，紅+綠+藍(lán)=白。航空遙感獲取信息的方式種類航空遙感獲取地面信息的方式有攝影方式和掃描方式。:（Biomass）指標(biāo)比值植被指數(shù):近紅外波段與可見(jiàn)光紅波段數(shù)值的比值。用于植被旺盛、具有高覆蓋度的植物的監(jiān)測(cè)。 “紅邊”參數(shù)的含義。紅邊”是綠色植物光譜的最明顯的特征之一，它定義為紅光范圍（680~760nm）內(nèi)反射光譜的一階導(dǎo)數(shù)的最大值所對(duì)應(yīng)的光譜位置（波長(zhǎng)紅邊的參數(shù)一般有紅邊位置（對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)、紅邊幅值（紅光范圍內(nèi)一階導(dǎo)數(shù)光譜的最大值和紅邊面積之間的一階導(dǎo)數(shù)光譜線所包圍的面積）Sr。六、地理信息系統(tǒng)：GIS概念：GIS應(yīng)用系統(tǒng)?；咎卣?）（2）數(shù)據(jù)量大（3）信息載體的多樣性（4）時(shí)序和動(dòng)態(tài)變化特性:GIS軟件,分析程序地理空間數(shù)據(jù):地圖遙感數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),調(diào)查實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理操作人員GIS的功能常用的GIS平臺(tái)了解。1．ARC/INFO 2．ArcView 3．MapInfo 4．GeoMedia 5．MAPGISGIS的應(yīng)用七、精確農(nóng)業(yè)：精確農(nóng)業(yè)（農(nóng)作）3S空間信息技術(shù)和作物生產(chǎn)管理決策支持技術(shù)（DSS）定時(shí)地面向大田作物生產(chǎn)的精確農(nóng)作技術(shù)，即把智能化農(nóng)業(yè)裝備與田間信息采集技術(shù)、系統(tǒng)優(yōu)化決策支持技術(shù)，在全球定位系統(tǒng)（GPS）和地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)的支持下組裝集成起來(lái)，形成完善的精確農(nóng)業(yè)技術(shù)體系。技術(shù)思想基于田區(qū)差異的變量投入和最大收益精確農(nóng)業(yè)的特征：地域性 綜合性 系統(tǒng)性 漸進(jìn)性精確農(nóng)業(yè)的支持技術(shù)有：3S技術(shù)（RSGISGPS、決策支持技術(shù)（DSS）可變量投入技術(shù)、智能機(jī)械裝備技術(shù)1）通過(guò)計(jì)算機(jī)處理，生成作物產(chǎn)量分布圖3）根據(jù)田間地形、地貌、土壤肥力、墑情等參數(shù)的空間數(shù)據(jù)分布圖，作物生4）根據(jù)處方圖采用不同方法與手段或相應(yīng)的處方，操作農(nóng)業(yè)機(jī)械按小區(qū)實(shí)施目標(biāo)投入和精確農(nóng)業(yè)管理。這一過(guò)程是通