大数据环境下我国智慧农业发展策略与路径

农业作为党和国家历来重视的重点工作之一,是关系社会长治久安的关键所在,是社会和谐发展的基础。传统农业生产由于生产技术落后,缺少数字化、信息化、智能化的发展,导致农业信息化进程发展缓慢,严重阻碍了农民致富,企业发展壮大。因此,对农业生产模式进行改革势在必行。首先,依靠政府行政职能,收集整理农作物的相关数据,构建基于智能算法、嵌入式的多种预测(预警)模型,将模型融入管理信息系统中,并寄托于云平台上,为种植户、企业提供某种或某几种农作物来年的预测价格、相应病虫害爆发的时间等信息,实现信息收费低、信息质量高的智能化服务。

基于ArcGIS地统计分析模块的土壤养分与pH值空间变异分析——以云南省寻甸县为例

为揭示土壤养分空间变异情况,实现土地的可持续利用,基于地理信息科学(geographic information system,简称GIS)和地统计学原理相结合的方法对云南省昆明市寻甸回族彝族自治县的土壤有效磷含量、速效钾含量、有机质含量、全氮含量、pH值进行空间变异研究。通过土壤样本采样与分析,测定不同成分的含量,利用地统计分析模块进行空间变异分析;有效磷含量、速效钾含量、有机质含量、全氮含量、pH值变异系数各不相同,都呈中等变异,4种养分的变异系数在64%～79%之间,而pH值变异系数比较低,为12. 65%;有效磷含量、速效钾含量和pH值最佳理论模型为高斯模型,有机质、全氮含量的理论模型为指数模型;有效磷块金系数为85%,表明寻甸回族彝族自治县土壤空间相关性很弱,受耕作制度、施肥总量和随机因素影响较大;速效钾含量、有机质含量、全氮含量、pH值表现中等空间相关性,是结构性因素和随机性因素共同影响导致的。制作出各养分含量和pH值分布图,可以更直观地了解寻甸回族彝族自治县土壤养分的分布情况;结合当地实际作物种植情况提出合理的施肥建议,改善当地不合理的耕作方式和施肥配比,实现土地资源的可持续发展。

基于SVD++与改进Slope One混合推荐算法研究

协同过滤算法广泛应用于推荐系统中,论文针对传统协同过滤算法中数据稀疏性及推荐准确率不高的问题,提出了一种改进的协同过滤算法。首先通过SVD++算法对用户-项目评分矩阵进行填充,初步缓解数据的稀疏性问题,然后通过计算相似度引入项目属性,最后通过改进Slope One算法对评分矩阵进行二次预测计算,提高推荐算法的准确度。在数据集MovieLens100K数据集上对论文提出的混合推荐算法作五折交叉实验,结果表明混合算法提高了推荐系统的预测准确度。

基于NDVI的昆明市2001—2015年植被覆盖变化趋势分析

基于地理空间数据云平台中的MODIS中国区域归一化植被指数(NDVI)产品MODND 1M合成产品遥感图像,本研究利用Arc GIS软件对获得的植被指数遥感图像进行植被覆盖数据截取和统计,得到昆明市2001—2015年每月的NDVI值,并利用一元线性趋势法对其年际、季节和月均变化情况进行了分析。结果显示,昆明市的年均NDVI值在2001—2015年间呈现上升态势,线性倾斜率为0.0036,表明在这15年间昆明市的植被覆盖率在缓慢地稳定增长。月均NDVI值1—4月逐渐降低,4月最低,线性倾斜率为0.54;之后开始逐渐上升,8月达到峰值,线性倾斜率为0.7169,之后呈波动下降趋势。总体来说,7—12月昆明市植被的NDVI值较高,线性倾斜率均超过0.64,这与昆明市7—10月为雨季有直接关系,说明植被指数的月变化趋势主要受降雨的影响。2001—2015年昆明市春季、秋季和冬季的NDVI值呈增长趋势,夏季处于负增长状况,说明昆明市15年间春、秋、冬三季植被覆盖度不断增加。