超短临精准的降水估计对农业生产、水文监测、洪涝减灾、大型活动、电力系统等方面具有重要意义。由于天气系统具有高度不确定性,传统基于物理模型和统计分析的气象方法在降水估计中难以满足高分辨率条件下的精度要求,如何提升超短临降水估计的精准性在研究和应用领域是极具挑战性的问题。本文提出了基于地形的加权随机森林(terrain-based weighted random forests, TWRF)方法用于雷达定量降水估计(quantitative precipitation estimation, QPE)。该方法可视为随机森林方法的推广,并在此基础上考虑了反射率垂直廓线(vertical profile of reflectivity, VPR)的特征重要性变化以及复杂地形区域降水的山岳抬升效应。对TWRF在中国杭州湾地区Z9571雷达45～100km覆盖范围内2014年6月份和7月份的降水过程上进行了实验验证,结果表明TWRF方法优于传统气象方法及随机森林方法,并表明利用整个VPR与基于地形的建模可以有效提升雷达QPE效果。

多模态知识图谱在传统知识图谱基础上，构建多种模态的实体，以及多模态实体之间的语义关系，能够提供重要的文本、图像以及声音知识，在消除歧义、补充视觉知识等方面具有非常重要的作用。近年来，在农业信息化和智能化飞速发展的背景下，知识图谱技术得到了广泛关注。文章详细介绍了知识图谱和多模态的含义，从图谱构建层面详细叙述了多模态表示学习等技术方法。针对多模态知识图谱在农业领域中的应用，重点总结知识图谱在农业智能问答、病虫害识别、农产品推荐等在农业领域中的应用研究，并对农业多模态知识图谱构建面临的挑战以及多模态知识图谱在农业领域中的发展前景进行展望与分析。

农业智能传感器是智慧农业的关键核心技术之一。本文首先阐述了智能传感器的概念、特征和实现方法,从而引入了农业智能传感器的构成、发展与应用。根据检测对象的不同,将农业智能传感器分为生命信息、环境信息和品质安全三大类,其中,生命信息智能传感器分为植物和动物生命信息,环境信息智能传感器分为水体、土壤、畜禽和气象环境信息。从目前农业智能传感器的构成与应用现状可以发现,当前我国农业智能传感器存在集成化程度较低(模块化方式实现)、农业智能传感器的核心元件(传感器元器件和微控制器)严重依赖进口、智能化程度不高等问题,应用范围有限。针对上述问题,分别从农业智能传感器技术中的核心控制器、农业传感器、无线通信网络和配套算法四个方面进行了深入剖析,其根源在于我国缺乏农业专用的核心控制器、自主研发的高端农业传感器少、缺乏农业适用的无线通信网络协议及高精度的智能传感器算法。针对以上问题,分别从研发中国"农业芯"和高性能MEMS传感器、构建农业专用无线网络和开发高性能智能算法方面提出可行对策,将有助于推进农业智能传感器的中国智造进程。在智慧农业快速发展的当下,农业智能传感器的中国智造之举至关重要。

农业机器人是农业现代化发展中的一项重要组成部分,计算机视觉技术通过对作物和环境的感知与解析,有效促进其在农业领域的落地与应用。但由于农业场景的复杂性、多样性,当前先进计算机视觉方法所需要的详细且注释的大规模图像数据集在农业领域十分稀缺,这也是阻碍计算机视觉技术在农业领域发展的一个主要瓶颈。针对这一痛点,该文提供了一个可用于图像语义分割、图像实例分割、目标检测任务的大规模番茄图像数据集。该数据集由两部分组成,分别为合成部分和经验部分。其中合成部分使用Wageningen大学等人提出的数据合成方法,生成3250张合成番茄图像以及对应的像素级别语义分割标签图;经验部分由RGB相机拍摄的750张单目图像和400张双目图像构成,并人工对它们部分进行了包括实例分割、目标检测等在内的精细标注。研究旨在从多个角度丰富该数据集,包括数据集的大小、标注信息的多维度、场景的复杂性等方面,为今后利用计算机视觉技术解决农业领域问题提供数据基础。

随着社会经济发展和收入水平的提升，中国大部分居民营养健康状况明显改善，但农村地区仍面临营养不足与过剩并存、膳食结构不合理、营养疾病多发等问题。因此，文章以陕西省为例，分析了陕北、关中、陕南农村居民在食物消费与营养健康方面差异，旨在探索三大区域健康膳食模式及有效干预措施，为解决农村居民营养失衡提供重要参考。采用多阶段分层随机抽样方法进行微观调研，共发放问卷540份，有效问卷530份，有效率高达98.14%。本次调查以电子版问卷为主，以纸质版问卷为辅，采取入户一对一现场深度访谈的形式开展。调研问卷主要包括村庄和家庭基本情况、居民年收入及支出、居民食物消费、食物网购、身体健康状况及医疗支出等信息。综上，陕西省农村居民食物消费与营养健康数据集的共享，为改善居民食物消费结构，促进膳食营养提供了数据支持，助推了食物消费升级和营养健康转型。

鄂托克前旗位于内蒙古自治区西部的鄂尔多斯市，由于其特殊的地理环境，形成了种植业与养殖业并存的农业生产模式。课题组对鄂托克前旗的4个镇30个村（嘎查）开展了问卷调查，收集了2022年当地农户个人及家庭的基本情况、农户的种养殖业生产经营状况、农业机械使用情况等方面的数据。形成了2022年内蒙古鄂托克前旗种养生产调查数据集，包含451个样本和163个变量。该数据集为研究种养循环情况、农业机械的投资和使用情况等提供了支撑。

在数据急剧增长的信息时代，网络技术的快速发展给传统问卷调查带来新挑战。电子问卷调查系统崭露头角，其被广泛应用到多个领域。本文以世界银行开发的Survey Solution电子问卷调查系统为例，全面介绍Survey Solution电子问卷调查系统特点，系统组件和功能，数据质量控制和核查方法，探讨Survey Solution系统的应用价值和使用建议。Survey Solution系统具有获取各种数据、严格调查数据质量、支持多种调查模式、安全且灵活的特点。Survey Solution系统主要组件包含总部系统（Headquarter）、问卷设计器（Designer）、调查软件（Interviewer）、主管（Supervisor），不同组件间协同工作，分别负责和实现不同的任务和功能，为数据收集和调查提供全面的支持。Survey Solution系统具有高质量数据收集、多样性的数据收集方式、实时数据监控和管理以及定制化数据处理和报告等应用价值。在使用Survey Solution系统时，要详细规划调查任务、培训调查员和主管、定期备份数据、使用数据分析工具以及及时解决问题，利用好Survey Solution提供一系列资源，最大程度地提高调查效率和数据质量。

农业供应链是我国现代农业市场体系建设中不可或缺的组成部分。建立现代化的农业供应链体系,对推进农村一二三产业融合发展、提高流通现代化水平、提升农业竞争力和国际话语权等具有重要意义。自加入WTO以来,我国农业高度开放,受到全球农业供应链的影响越来越大。加强农业供应链管理已成为学术界研究的热点,也是新冠肺炎疫情全球蔓延新形势下政府关切和管理调控的难点、农业生产经营者关注的焦点。我国在农业供应链管理研究方面起步晚,但近10年来发展较快。本文通过文献研究并结合相关科研实践,分析比较了不同方面对农业供应链的定义,阐述了农业供应链管理的概念和内涵,重点综述了农业供应链管理在理论研究、流通模式、风险管理和技术创新等方面的研究应用进展。最后,结合国内外新形势及我国实际,指出了突发事件下的农业供应链应急管理、经济全球化背景下农业供应链治理能力、绿色农业供应链体系构建及管理、智慧农业供应链的创新等有待继续深入研究的方向与热点问题,为促进我国农业供应链管理领域发展提供建议。

食物消费是居民获取日常营养的重要渠道，同时也是人们维持生存、保持健康的基本需求。经济的发展促进着农村居民食物消费的转型升级，同时也改变着农户的营养健康状况。对我国农村食物消费与营养摄入情况进行调查，是引导科学的饮食结构、提升农户营养健康水平的关键，同时也为农村居民食物消费的机理研究提供了重要的微观数据资料。数据集来自黑龙江省，数据主要通过入户问卷调查的方式采集。问卷内容覆盖了个人情况、膳食回顾、食物消费、健康情况与体力活动、营养认知及素养等信息，并经预调研及专家讨论进行修订以保障其科学性。入户调查活动于2022年7-8月开展，作者走访了黑龙江省6个县（市/区）18个乡镇中的543名农户，所得数据采用自查与互查的方式进行人工质量检验以保障数据的真实性及准确性。调查数据均按照统一数据格式、剔除错误数据、合并重复数据等规范化流程处理。本数据集提供了多地区微观调研信息，可为农村食物消费与营养摄入的异质性研究提供数据支撑。

本研究以中国农村电商实证数据为综述对象，按照电商定向干预和农产品交易地的特征将农村电商数据类型分为两类数据集。其中，数据集Ⅰ包括电子商务进农村综合示范县数据库、淘宝村与电商指数数据库；数据集Ⅱ包括农产品电商数据库与农产品跨境电商数据库。以此探讨不同数据集内若干农村电商研究主题所用数据的来源、指标内容、时间跨度、优劣势等内容，系统性梳理农村电商研究所用数据的来龙去脉，为该领域实证检验提供数据库筛选的参考，从而有效推动农村电商发展研究的理论进程。

土地规模经营是中国农业实现现代化转型的关键，但是现阶段面临土地流转增速放缓、适度规模化经营发展受阻等现实问题。江苏省经济发展水平较高，土地流转市场发育较为成熟，除了依靠市场机制运行，地方政府通过土地再调整、充当中介组织等方式创新土地流转形式，在推动土地连片规模化经营方面也发挥了关键作用。该数据集以2020-2022年中国土地经济调查CLES数据库为基础数据，按照规范化步骤整理形成943个地块、5923户农户和114个村庄3个数据集，数据内容包含土地利用和流转、规模经营信息。数据集为展现江苏省土地流转、规模化经营情况提供了可靠的经验证据，同时也为政府部门制定合理的政策干预提供了参考。

我国是世界范围内鸡蛋生产和消费的第一大国，鸡蛋也是我国居民膳食结构中主要的蛋白质来源之一，了解我国消费者对鸡蛋的偏好具有现实意义。本研究旨在了解中国消费者对鸡蛋的生产方式、认证标准和其他相关属性的偏好，以提供市场定位策略和科学依据，并为相关政策制定和饮食健康教育提供指导。问卷设计以离散选择实验设计为主体，结合对受访者相关食品安全知识的了解程度和人口学特征变量等数据的收集。最终课题组通过在线问卷平台收集到了全国30个省级行政区共1085份鸡蛋消费者样本数据，形成了2020年我国鸡蛋消费选择偏好数据集。数据集包括消费者鸡蛋消费过程中购买频率、购买来源，以及对鸡蛋价格、饲养方式、蛋鸡种类、食品安全认证属性的偏好等13个方面的内容。该数据集表明消费者对鸡蛋的生产方式、认证标准等属性有明确的偏好。这份数据集为我国禽蛋产品的消费偏好提供了基础数据，对于了解居民的消费习惯与偏好，保障国家食品安全，为食品企业制定市场策略，以及为政府科学制定决策提供了有力支持。

农村土地的福利性质使得农村土地数据的收集、处理等异于一般数据，农村土地数据权利的行使与保护也与一般数据权利的行使与保护不同。农村土地数据权利不是一项法定权利，但基于数据要素席卷各行各业、多元主体参与数字经济和智慧农业实践的利益需要得到保护等现状，对农村土地数据权利展开探究尤为必要。农村土地数据权利实践的类型化研究是明确该项权利是否应该法定的基础，也是后续研究权利概念、性质以及具体构造的前提。以农村土地数据权利实践参与主体的性质作为权利实践类型化研究的切入点，通过明确多元主体的农村土地数据权利实践基本样态，进一步剖析出公权介入强度、数据生发逻辑、利益流向对象等使权利实践呈现不同类型的缘由，并以此为标准对农村土地数据权利的具体实践开展类型化分析，得出强管理型农村土地数据权利与半开放型农村土地数据权利、原生型农村土地数据权利与开发型农村土地数据权利、要素占有型农村土地数据权利与要素流动型农村土地数据权利等三组权利实践类型。最后将数据分类分级制度、相对弱势群体补偿、罚则救济相称机制嵌入现有的《土地管理法》《农业法》等法律中，为农村土地数据权利实践的不同类型所对应的利益提供保护。

随着眼动追踪技术深入发展，以及在行为经济领域的结合应用，目前在消费行为研究中结合眼动追踪技术进行探索分析已逐步成为主流。近年来，在食物消费行为领域结合眼动分析的研究迅速增长。其中功能性食品备受消费者关注，本数据集对消费者选购功能性食品过程中的眼动数据进行记录和保存，为研究消费者对功能性食品的消费偏好和购买行为提供数据支撑。本数据集利用眼动追踪技术开展选择实验，收集了151名消费者选购功能性纯牛奶过程中视觉注意力数据，涵盖总注视时长、平均注视时长、首次注视时长、注视频次、瞳孔直径5个维度指标以及最终购买决策，共755条数据，所得结果均经过人工质量检验，数据处理按照规范化步骤完成。本数据集为广大学者从行为经济学视角分析功能性食品消费的影响因素提供数据支持，并为利用眼动追踪技术开展功能性食品视觉营销提供了基础数据和实验范式。

加快建设农业强国，推进农业农村现代化，离不开对我国农业农村现代化现状的观察和调查。通过跟踪调查可以深入了解我国农业农村现代化的发展过程与现状，更有针对性地支持国家和地方实施乡村振兴战略的科学决策和支撑“三农”问题的前沿学术研究。本文作者以华中农业大学经济管理学院和宏观农业研究院连续5年组织的农业农村现代化跟踪调查为例，围绕调查前的准备与人员组织、调查中的制度保障与规范化工作以及调查后的总结与维护，系统地概述了跟踪调查过程中各个环节的组织和开展过程。

植物表型是指基因和环境因素决定或影响的作物物理、生理、生化特征和性状。准确和快速的获取植物在各种不同环境条件下的表型信息,从而挖掘其基因组的遗传和表现规律,可有效推动有关基因组与表型信息关联性研究。无人机高通量植物表型平台凭借无人机机动灵活的特点,适合于农作物田间环境中的植物表型数据获取,具有数据获取效率高和成本低等优势,借助于图像、高光谱、激光雷达等先进传感器技术,为高效获取各类植物表型数据提供了可行的途径;与此同时,快速发展的大数据技术和智能数据分析技术为无人机所获取的植物表型图像提供有效的分析处理方法和技术。在此背景下,基于无人机平台的高通量植物表型分析,为研究田间作物表型信息提供了重要的方法和工具。本文综述了国内外无人机高通量作物表型大数据分析的最新研究成果,就其研究原理、相关算法、过程、关键技术及应用等进行总结与分析,重点讨论了应用于无人机高通量植物表型大数据分析相关的大数据处理与智能分析技术,重点分析了植物株高获取、叶面积指数、植物病害等典型的表型分析需求,并就其应用前景进行了总结和展望。

产业兴旺是乡村振兴的重中之重。农产品成本收益调查记录了农产品投入、产出、收益等情况，是政府部门进行宏观调控和价格管理的基础。新时代新征程，这套数据将在推进乡村振兴战略过程中发挥更大作用。很多学者基于该套数据分析我国农业投入要素使用、生产力、成本、利润等状况，但对数据库样本选择、采集过程、相关指标内涵等细节介绍有待加强。因此，本文收集了早籼稻、中籼稻、晚籼稻、粳稻、小麦和玉米等三种粮食2005-2017年31个地区的成本收益调查数据，形成数据集。本文重点对数据产生的背景、数据采集的方法、数据的主要内容以及数据的使用价值进行介绍。相关学者不仅可以使用该数据分析我国农产品的投入产出状况，也可以借鉴该数据的抽样方法、质量控制经验等。

农村大规模实地微观调查是人们认识和研究农村社会经济的重要手段和方法。随着乡村振兴战略的不断推进，实施农村大规模实地微观调查有利于我国准确判断农村经济发展阶段，更好地认识农村经济发展面临的机遇和挑战。本文中主要介绍了农村大规模实地微观调查的组织要点和资料管理，从物资准备、进村入户、“找对人”、“做对表”以及问卷检查五部分详细阐述了正式调查的主要内容，并详细说明了调查问卷整理与装档、调查日志记录、工作照整理归档、财务记录整理、物资回收与处理及更新调查员数据库等调查资料管理的重点环节，以期为相关研究人员更好开展农村大规模微观实地调查提供经验和启示。

农产品质量安全关乎民生健康，也是保障粮食安全的重点之一。三亚市是我国热带典型的岛屿型国际旅游城市，具有得天独厚的农产品种植与贸易条件，同时也隐藏着农产品质量安全风险。“三品一标”坚持发展安全、高品质、生态的农产品，持续发展“三品一标”有助于提高农产品质量安全水平。为了了解消费者对“三品一标”的关注程度，充分发挥“三品一标”对于农产品质量安全的辅助作用，本文以微信小程序、入户调查等方式，向三亚市消费者发放调查问卷，并基于调查数据对多个影响因素开展相关性分析。结果表明，消费者的年龄、年收入水平以及农产品购买频率与“三品一标”的认知水平呈正相关关系，三亚市消费者对农产品的质量安全有一定的了解，但是对于“三品一标”和追溯系统的关注度不够。

【目的】本研究旨在开展新疆棉田土壤微生物资源大数据与多元异构农业资源数据间基础调查及信息的有效整合与科学分析。【方法】根据新疆不同地区及不同成熟度的棉花种植分区,在新疆生产兵团棉花生产农业大数据平台的基础上,建立中国典型棉田生态系统的微生物组数据库及大数据可视化分析流程。通过LEfse差异分析、RDA冗余分析等手段,解析2017—2019年的新疆棉田土壤微生物多样性和群落结构,并采用建模等方式,实现对棉田土壤微生物资源与多元异构农业资源数据的有效整合。【结果】建成了包含约1.7 GB的土壤微生物信息和5～6 GB环境信息的新疆棉田土壤微生物资源数据库和土壤微生物多样性的可视化分析流程。利用该平台,经分析发现:新疆地区的特早熟棉区(博乐、石河子、阜康),早熟棉区(奎屯),早中熟棉区(哈密)的棉田土壤细菌群落结构在门水平上变化较大,主要类群变形菌门(Proteobacteria)占20.9～29.8%,酸杆菌门(Acidobacteria)占16.1～30.6%,疣微菌门(Verrucomi-crobia)占8.7～28.9%,绿弯菌门(Chloroflexi)占6.6～21.2%。LEfse分析显示差异物种共计255种,其中鞘脂单胞菌(Sphingomonadales)、脱硫杆菌(Desulfobacterales)、地杆菌(Geobacter)等是北疆棉区微生物群落结构差异的主要物种。【结论】通过对新疆棉田土壤微生物多样性数据的收集、管理、及分析,为新疆生产兵团棉花生产农业大数据平台的构建与应用起到了重要的支撑作用,将为我国棉田土壤微生物多样性资源的保护和利用奠定科学基础。

红树林分布于热带和亚热带海岸潮间带，对全球碳循环具有重要指标作用，为生态和生态经济发展提供服务价值。但随着人类活动的发展和自然环境的恶化，红树林资源出现急剧减少。文章采用2000年、2005年、2010年Landsat和2015年、2020年Sentinel-2影像，通过决策树分类与面向对象的分类方法，并结合实地踏勘调查，提取各年份红树林空间分布及面积，产出2000—2020年淇澳岛红树林空间分布数据集。文章数据集可解析红树林的空间动态演变，可为淇澳岛红树林动态变化规律、生态环境质量评价等科学研究提供重要参考；为红树林湿地的保护、恢复和管理提供决策支持；以及为珠海市和广东省环境监测提供基础数据支持。

农业大数据是发展智慧农业、促进农业现代化发展的重要基础，需要产业链类型的“条数据”和以县域、农业园区等为载体的“块数据”有机耦合。国家现代农业产业园是农业大数据平台建设的重要园区载体之一。本文以漳平市现代农业产业园“茶·花”大数据平台建设项目为对象，通过分析该产业园的花卉、茶叶主导产业存在的问题，结合平台用户的需求分析，提出平台的功能定位、总体框架和主要应用服务功能。该平台围绕漳平现代农业产业园的茶叶和花卉主导产业，以组织化、标准化、品牌化、信息化、产业化为发展方向，面向政府部门和生产经营主体，建设应用管理平台和相应的运营服务支撑、数据库、展示与服务终端，具有数据集成、产业分析、应用服务和展示示范等功能，具体包括茶园的数字认证、生产加工标准化管理、土壤养分管理、主导产业综合管理、质量安全追溯、经营主体信用管理和决策驾驶舱等。论文同时总结、提出注重大数据资源体系构建、数据的应用和价值挖掘、留好用于未来功能拓展的数据和应用服务接口，以及人才队伍建设等实施建议。该平台的建设能够促进漳平现代农业产业园的产业基础数据的集成和产业链条的信息化管理，有利于实现打通产业发展堵点、补齐产业链短板、畅通供应链渠道等多重目标。

<正>首都"两区"建设的推进实施,践行习近平总书记的"两山"理论,厚植绿色发展优势,河北省马铃薯产业发展水资源约束将长期存在,如何实现生态、经济的双赢发展?王哲教授的著作《水资源约束下河北省马铃薯产业发展研究》分为五篇:生产篇、市场篇、资源约束篇、技术采纳篇和对策建议篇。著作重点研究了河北马铃薯产业在全国产业地位、马铃薯产业特性、市场价格监测与分析、水资源约束、农业节水技术采纳行为、产业扶贫成效评价等。著

通过信息技术提高农业生产的效率、优化农业生产中的问题对我国农业发展至关重要。目前，信息技术的发展产生了海量数据，这些数据大多以碎片化、非结构化的形式分布在网络上。尤其在农业领域，使用传统搜索引擎进行信息检索难以高效准确地获取其中有价值的农业信息，往往需要消耗大量的时间和精力从海量无组织的数据中进行二次收集和整理。针对上述问题，本文通过网络爬虫技术挖掘公开的农业网站中的数据，经过自动化或半自动化数据清洗、去噪等过程，将非结构化的数据重新组合成结构化的数据，最终以知识图谱的方式进行存储。所构建的农业知识图谱数据集包括粮食作物、经济作物、水果、蔬菜等11个农业大类、共计8 481个小类的条目数据，每个小类条目对应一种农业生物或药物。具体包括粮食作物461种、经济作物2 208种、水果1 294种、蔬菜257种、食用菌118种、花木1 161种、水产142种、农药113种、农作物病虫害1 605种、兽药519种、中草药603种。根据该数据集构建的农业知识图谱三元组达到90 508条，规模较大、覆盖品类较为广泛，能够为农业知识问答、推荐系统等人机交互友好的智能应用研发提供基础数据支撑；同时，在生成式大模型中融入农业领域知识图谱，有助于在垂直领域上实现更为高效、精准的信息检索和智能决策。

茶叶生产加工过程中具有危害物种类多、信息利用率低、数据多源异构等特点,而传统的茶叶质量监管追溯系统存在着茶叶品控数据易被篡改伪造、数据来源可信性难以保证、企业隐私无法保障等问题。为增强茶叶品控管理,提升茶叶品控信息可信度,基于区块链和边缘智能技术,设计了基于边缘智能的茶叶可信品控系统架构。此系统包括数据感知层、边缘层、存储层和应用层,首先使用智能装备和物联网技术进行机械化作业和自动化获取茶叶品控数据,接着利用边缘计算设备的网络、计算、存储资源,在靠近数据源的边缘端部署多种人工智能算法检测数据的真实性。以Hyperledger Fabric开源框架作为区块链平台构建可信存储服务,以MySQL作为链下数据库,对关键数据进行分级加密后存入区块链网络和链下数据库中,通过信息摘要上链存储的方式保证链下数据的不可篡改性,实现链上链下双模可信存储方式。最后,研发基于边缘智能的茶叶可信品控系统,采用Web端与移动端相结合的方式,为企业、监管部门、消费者提供信息智能化获取、全流程管理和可信溯源等服务。本系统可为监管部门提供茶叶品控信息实时验证服务,便于其开展监管工作。此外,同时兼顾了企业保护隐私数据的需要和消费者对于公开可信茶叶溯源数据的需求,保证了消费者的知情权,增加其对产品质量的信任度。

香蕉在中国热带、亚热带地区是最大宗的水果，是构成中国热带地区农业经济的代表性作物。项目组走访了中国广东省和海南省8个香蕉种植市县，收集了2018年香蕉种植户生产经营微观数据集。根据科学的方法进行问卷设计、实地调研、问卷录入及数据整理，得到反映香蕉种植户基本情况、家庭情况、生活生产情况、香蕉生产情况、香蕉销售情况等方面详细数据，共计文本数据446条，表格数据8个，形成广东省和海南省2018年香蕉种植户生产经营调查统计数据集。该数据集为香蕉产业生产经营研究提供了可能，为开展香蕉产业创新技术、农药化肥施用等研究提供了微观数据支持，为政府及相关部门制定科学决策提供了重要支撑。

农业大数据已成为现代农业新型资源要素,也是重要的农业科技创新方向,不仅促进现代农业的生产、经营、管理和服务,而且还耦合催化三产融合。欧美发达国家特别注重农业大数据在现代农业中的作用,我国农业大数据的研究与应用也发展较快,农业数据具有涉及领域广、跨越周期长、采集难度大、处理较为繁杂的特点,因此系统梳理农业大数据应用进展,进一步明确未来发展方向,对我国农业大数据的研究和应用具有重要意义。本文通过文献调研并结合相关科研实践,对比分析了不同学者对农业大数据的定义,阐述了农业大数据的概念和内涵,系统综述了近年来农业大数据在管理与政策、工程与应用、技术与架构等方面的应用进展。最后,根据我国农业大数据发展的现状,指出平台与数据、需求与应用、交易与共享等农业大数据未来发展需要特别关注的三个方面,为进一步促进我国农业大数据领域发展提供建议。

农业机器人的研发与应用是如今智慧农业发展的重要趋势，对靶施药机器人是农业机器人领域的重要分支。本研究总结了国内外对靶施药机器人的研究现状与进展，介绍了对靶施药机器人的工作原理与主要技术点。分析了对靶施药机器人关键技术的研究现状，包括病虫害检测技术、对靶施药技术以及自主行走和控制技术，并阐明了这些关键技术在国内外的研究进展和挑战。指出了目前国内外对靶施药机器人大多可以做到节省农药、提高农药利用率的效果，但其研发状态更多处于实验室阶段，尚不能完全胜任实际生产任务。本研究可为对靶施药机器人研发的推进和智能化农业的发展提供参考和思路。

为了解决人工智能（Artificial Intelligence）应用在地球物理参数反演中的“黑箱”问题，使得人工智能应用具有物理意义和可解释性及普适性，深度学习耦合物理方法和统计方法的理论和技术在各学科领域正在陆续展开。本研究通过梳理作者20余年的相关研究，在前面归纳和演绎得到人工智能地球物理参数反演范式理论和判定条件基础上，分别给出了遥感参数人工智能反演范式和判定条件。目前大家研究普遍遇到一个问题，很多人工智能参数反演理论模拟数据反演精度非常高，但实际应用反演精度不理想，因此深度学习如何耦合物理方法和统计方法成为当前亟须解决的工程与技术难题。我们以被动微波土壤水分和地表温度反演为例进行阐述，分析表明物理模型本身的精度还要很大的提升空间或者模拟数据只代表现实情况中的少部分情况。因此只利用物理模型模拟数据直接进行反演还存在很大的局限，必须补充大量高精度的多源统计观测数据。同时可以通过利用模拟数据对深度学习训练和用实际数据检验物理模型的误差。统计方法是人类最直观的描述，物理方法是对统计方法的归纳演绎总结，但真实世界的信息或能量传输是按量子形式传递，物理模型只是当前人们认识世界的最高形式，大部分模型并没有刻画好真实信息流。深度学习中的不同神经元更适合描述和表达量子信息的传输方式，以微积分量子能量信息流认识真实世界需要提高人类的思维认知方式，这才是最高模式。如何采集满足真实情况（量子信息或能量传输）的数据显得非常重要，当前可以充分利用物理逻辑推理构建物理方法和统计方法，并在范式理论和判定条件框架指导下利用大数据思维模式提高地球物理参数反演精度。通过物理逻辑推理证明输入变量能唯一确定输出变量是形成具有物理意义和可解释及通用的反演或分类或预测范式的基本条件，从量子信息（能量）传输真实角度控制采集数据质量是地球物理参数高精度反演工程与技术实现的关键，提高微积分量子信息流思维认知和甄辨物理模型的局限对实现人工智能高精度反演具有里程碑意义。

呼伦贝尔草原植被地带性分布由东到西是草甸草原和典型草原,依次为线叶菊、贝加尔针茅、羊草、大针茅和克氏针茅5个群系,构成了呼伦贝尔不同草地类型与组合,是呼伦贝尔草地主体。该数据集通过开展野外呼伦贝尔贝温性羊草草甸草原长期固定样地植物群落变化研究,收集整理了2009–2015年植物群落特征,包括植物群落总盖度、植物群落自然高度、植物群落多度、植物群落地上绿色干重。用户可以按照调查年份对植物群落特征进行数据检索。呼伦贝尔羊草草甸草原植物群落长期监测数据集的建立与共享,可为全球气候变化和人类干扰背景下开展温性草甸草地生态监测工作、探索该草原类型植物群落特征的动态研究提供数据支持,为深入认识长期围封下草地生态系统响应规律和草地生态系统恢复演替提供理论依据。

为了增强对豆科植物WRKY基因的多样性和进化上的认识，探索WRKY转录因子家族成员的功能和在育种中的应用。在本研究中，利用生物信息学方法对5种豆科植物大豆、鹰嘴豆、菜豆、蒺藜苜蓿及百脉根的WRKY基因进行了染色体定位、系统进化、保守基序、基因结构和基因复制等方面的分析。从上述5种豆科植物中分别鉴定出185、61、90、108和83个WRKY基因。将5种豆科植物WRKY蛋白分为三类和五个亚类，同一亚类具有相似的蛋白结构和基因结构。5种豆科植物的WRKY基因家族成员中存在基因复制事件，并且在各个组织中有明显差异表达。WRKY基因在不同组织中的表达模式表明，它们可能在豆科植物的生长发育中发挥重要作用。

传统基于时序遥感影像的水稻物候期特征提取方法要求有较高的时间分辨率，受成像条件制约而较难满足；由于不同水稻种植区域环境条件不同，基于单一影像的深度学习水稻种植区域提取方法泛化能力较差。本文选取时相相近的光学和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）数据，削弱水稻种植区影像时空信息差异。通过泛时空特征融合有效地利用光学数据空间特征信息和SAR数据后向散射信息，采用双结构网络模型提取水稻特征。实验表明，基于多源数据融合的泛时空特征水稻深度学习提取方法在三江平原和肥西县水稻数据集上训练模型验证集总体测试精度为95.66%,Kappa系数为0.8805。该模型在南昌市区域水稻提取结果与实际地块边界符合较好，总体提取精度为86.78%，证明了泛时空特征模型的泛化能力和实用性。

农作物图像在进行目标检测时，由于作物种植较密集、成像质量不佳等原因严重影响目标检测算法的检测精度。针对存在的问题，提出一种基于YOLOv3的改进算法优化在农作物目标检测的检测性能：对YOLOv3的主干特征提取网络进行优化，利用原网络中输出的4倍降采样特征图对目标进行检测，并且在算法原网络残差块的基础上增加残差单元，以检测目标较小的农作物位置信息；提出高斯衰减函数，对图像中高度重叠的农作物候选框的衰减较强，在有效抑制冗余框的同时也可以有效地降低漏检率；对回归损失函数进行优化改进，用CIOU Loss作为损失函数，使得目标检测过程中最终的目标定位更加精确。将改进的YOLOv3算法和原YOLOv3算法、Faster R-CNN算法在实拍的玉米作物图像数据集上进行对比实验，结果表明改进后的YOLOv3算法能有效检测农作物小目标，算法检测的平均准确率均值和检测速度都有明显的提升。

森林是陆地生态系统的核心部分，其生物量约占陆地生态系统总生物量90%，承担着65%以上的年碳固定量，在维持全球碳平衡、减缓温室气体增加等方面具有重要作用。天山云杉是新疆地区重要的林木资源，其种植覆盖面积为75 8600 hm~2，占新疆维吾尔自治区天山区域总面积的42.33%，蓄积量为0.17 km~3，占总蓄积量的50.66%，构建其生物量时空数据集，可为新疆维吾尔自治区天山区域碳固存潜力评估和天山云杉林保护与可持续经营实践提供科学依据。数据集以2002年、2007年、2012年和2017年天山云杉密集区野外样地调查和相关多源遥感影像资料为基础，利用时空地理加权回归(GTWR)模型拟合生成各时期生物量分布图。该数据集有助于探索天山云杉生长趋势和生物量变化，同时在新疆天山地区生态保护和气候变化研究领域具有科学价值，对区域生态系统管理具有实践意义。

准确高效地识别作物病害类型，有助于农户及时采取有效的针对性预防措施，从而降低因病虫害导致的减产风险和经济损失。然而，在其他领域能达到SOTA效果的识别模型，在农业领域特别是水稻病害识别的应用中，却面临目前已有的水稻病害数据量不足、种类不丰富以及数据质量不高等问题。本研究采用多种经典卷积神经网络，并利用迁移学习的方法在两个不同的数据集上进行训练。验证了除模型结构带来的优化外，训练数据集本身对于训练结果也具有重要影响。但目前农业领域开源数据较少，几乎没有综合性的数据开源平台可供利用。这一现象与高质量农业数据获取难度大且成本高、大多数从业人员教育水平相对较低、分布式训练系统不成熟、数据安全问题得不到保障等因素密切相关。针对农业领域训练中高质量数据缺乏的问题，在本文中提出了基于联邦学习框架构建农业数据共享平台的新思路。

蚜虫的发生是影响农作物产量和质量的重要原因之一。对蚜虫进行检测和计数是对虫害早发现、早治理的重要环节。随着信息技术的发展，已经有专家学者利用计算机视觉感知技术对农业害虫进行识别研究，并取得了一定的进展。高质量、大规模的基础数据对计算机视觉的发展往往能够起到决定性作用，缺少高质量、大规模的基础图像数据是蚜虫精准识别研究面临的难题。蚜虫是一类重要的农业害虫，具有尺寸微小、密集分布、虫间遮挡和同种多形态等特征，这些特征对于蚜虫的检测与计数又是一项严峻的挑战。本文提供了包括桃粉蚜、桃蚜、棉蚜、禾谷缢管蚜等13种农业蚜虫数据集，共6287张高清原始图像。这些蚜虫图像是利用单反相机在自然大田环境中采集、以文件夹形式进行存储、经过从事图像数据管理的专业人员清洗和整理、并由植保专家对其进行鉴定和分类的，保障了数据的高质量和可靠性。该数据集可为蚜虫的识别、检测计数和分类提供数据基础。

为明晰对丛枝菌根真菌提高植物抵抗逆境等方面作用的研究现状及未来研究趋势，本文利用科学文献计量法，对Web of Science和CNKI数据库中近30年来即1991-2021年间的中英文文献进行了计量分析与可视化处理，总结了丛枝菌根真菌抗性研究领域的文献数量变化、国家和机构合作网络、研究热点和研究方向发展趋势。结果表明：1）丛枝菌根真菌抗性研究仍然是研究热点，研究文献中出现较高频次的关键词有“盐胁迫”“干旱胁迫”等；2）国内外主要研究单位集中在西班牙国家研究委员会（CSIC）、中国科学院（Chinese Academy of Sciences)、西北农林科技大学（Northwest A&F University）、长江大学（Yangtze University）等高校和研究院所；3）丛枝菌根真菌对重金属逆境的研究以及与其他微生物的协同抗逆作用已成为研究热点。

育种技术是果树新品种选育的重要工具。果树育种技术主要包括杂交育种、芽变选种、实生选种等常规育种技术和辐射育种、分子标记辅助育种、遗传转化等辅助育种技术。目前，在北方地区主要果树育种过程中，杂交育种、芽变选种和实生选种等常规育种技术是新品种选育的主要技术，大多数品种都是通过常规育种技术选育的；诱变育种和组织培养是重要的辅助育种技术，在北方果树育种中发挥了重要作用；通过分子标记辅助育种、遗传转化等技术在果树中筛选、开发出多个重要性状相关的分子标记，并获得重要转基因植株，为果树分子育种奠定重要基础。本文以苹果、梨、葡萄、桃为例，综述了北方主要果树的育种技术，并对育种技术的特点和应用情况进行介绍，同时对今后果树育种的策略、方法进行展望，以期为北方主要果树新品种选育提供思路和借鉴。

数字乡村是实现乡村振兴的重要举措，是实现农业农村现代化的重要途径。但在数字乡村发展过程中，产生的大量涉及农业生产、经营、科研、管理的重要数据面临复杂严峻的数据安全形势。必须统筹发展和安全，强化农业农村数据安全管理与技术防护，筑牢安全防线。通过全面分析数字乡村中智慧农业建设、乡村社会数字化治理、涉农部门的数字政府建设等方面面临的数据机密性、完整性、可用性风险，提出要平衡数据的价值挖掘与安全保护之间的关系，从顶层设计、涉农终端设施安全、网络环境安全、应用服务安全、数据安全技术防护体系、保障措施等方面构建数字乡村数据安全综合治理体系。要建立数据安全长效治理机制，完善农业农村领域数据安全管理制度和规范；保障农业信息感知等各类终端设备安全；增强网络的主动防御、动态防御、精准防御能力，确保网络环境安全可靠；强化涉农相关的生产管理、业务管理、政务管理信息系统安全防护；建立健全覆盖数据全生命周期的数据安全技术防护体系；从数据安全风险评估、监督考核、人才培养等方面落实保障措施，为数字乡村发展保驾护航。

科学数据是指在研究、实验、观测、监测、检测、调查等科技活动中或通过其他方式获取的原始性基础性数据以及根据不同科技活动需要进行二次加工整理的各类数据集。科学数据共享是科学活动中最基本、活跃的有效资源，作为有效开发和利用科学数据的手段之一，它减小了“数字鸿沟”，促使数据资源得到优化配置与重复利用，加快了科学知识发现与科学进步步伐，促进科学界共享合作，对提高科技水平、促进社会发展具有重大意义。与科学数据共享发展较为成熟的国家相比，目前我国科学数据共享发展略显迟缓。如何提升全民数据意识，营造科学数据共享氛围对于推动科学数据发展至关重要。本文借鉴联机分析处理（OLAP）方法，基于“维”的核心思想，将“政策完善程度、数据共享平台建设与使用水平、利益驱动转化”演绎为三个维度，提出基于OLAP的科学数据共享发展多维分析模型，分别展开对国内外科学数据共享政策、数据平台建设及科学数据共享益处的研究分析，总结我国科学数据共享行为影响因素与发展过程所遇到的阻碍与问题。最后，结合我国科学数据共享实际发展情况，从“融入激励机制的政策制度”、“加强知识产权保护”、“打造一站式的科学数据共享平台”三方面入手，提出推动科学数据共享发展的可行性建议，从理论和实践上为我国科学数据共享管理工作提供参考。