我国应用虚拟农业技术论文

摘要：随着现代信息技术发展和科学领域拓土开疆，智能化技术也得到了推广和应用，在人们的日常生产和生活中应用也越来越广泛。凭借智能化技术的高速度和高精度优势，逐渐在测控工作中起到了至关重要的作用，成为我国经济发展的重要助力。智能化技术在测控技术以及仪器中的应用不仅能够有效提高工作人员的工作效率，而且能够提升工作质量，有效保护我国生态环境。今天小编为大家推荐《我国应用虚拟农业技术论文 (精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

我国应用虚拟农业技术论文 篇1：

热带农业大数据应用平台设计

摘 要 热带农业存在信息量大、数字化水平低、关联性强、涉及领域多、结构复杂等特点，大数据技术能可以进行资源整合、规律发现和价值数据挖掘，能很好地满足热带农业发展的需求。综述国内外农业大数据发展现状及存在问题，结合国家“一带一路”战略需求，分析我国热带农业大数据应用平台建设的重要性，然后提出热带农业大数据应用平台的基础设施层、数据层、平台层、应用层4层架构，设计了数据采集、数据处理、数据储存、数据分析挖掘、数据可视化和应用6个环节的技术架构，对6环节及技术架构进行了详细描述，并分析热带农业大数据应用平台的发展前景。

关键词 热带农业 ;大数据应用平台 ;资源整合 ;可视化

随着云计算、大数据、物联网等信息处理与采集技术的发展，其在农业上的应用也越来越多，技术也越来越成熟。当前，农业物联网的数据采集技术已经基本满足封闭半封闭环境下农田环境的采集需求，为农业数据的产生提供必要手段;云计算技术的发展推动互联网的计算、存储服务的模式变革，推动信息技术领域的飞速发展，为大数据技术的发展提供重要的服务基础;大数据技术在电子商务、政务、工业、金融、医疗等领域的决策方面已有很好的进展和应用[1]。然而，立足于云服务条件下的农业大数据的决策和应用依然处于起步阶段，热带农业的大数据条件建设和决策应用更是不足。因此，热带农业的发展和转型升级，需要加快完善热带农业的云计算服务和物联网采集等设施建设，同时亟待解决热带农业数据资源整合、共享服务和决策应用问题。以服务热带农业的发展为宗旨，设计以云计算为服务平台、以农业物联网为主要采集手段、以资源整合、数据共享和决策应用为目的的热带农业大数据应用平台，为加快热带农业转型升级、提高热带农业国际竞争力提供重要的信息化手段。

1 国内外农业大数据的发展现状

1.1 农业大数据概述

农业大数据是指农业及涉农相关领域所产生的全样本或多样本的不同类型数据的集合，是大数据理念、技术和方法在农业领域的发展与应用[2-3]。农业涉及环境与资源、生产、市场、管理等环节，包括农资、育种、耕地、播种、灌溉、施肥、病虫害、收获、仓储、加工、物流、销售、畜牧业生产、养殖管理等内容，贯穿整个农业生产、管理、销售、运输、消费等过程中的各个环节都会产生大量的数字化信息[4]。此外，农业大数据还涉及跨行业、跨专业、跨领域的服务农业发展的数据。农业大数据智能采集主要是依托部署在农业生产、农产品运输、储藏过程中的各种传感节点(环境温湿度、土壤水分、二氧化碳含量、图像等)及有线或无线通信网络，完成农业数据采集、传输、存储、处理等环节的数据管理，结合机器学习、深度学习等大数据分析处理与挖掘方法，最终实现农业生产、农产品运储环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析以及专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策，为农产品储运环节提供合适的条件[5]。

1.2 国内农业大数据发展情况

在国内，杨波等[6]积累了多年农作物虫害发生的数据，并在此基础上利用SPSS统计分析软件对气象数据进行相关性分析，建立气象数据与玉米螟害虫发生关系的监测预警模型，取得较好的预测效果。這是农业大数据在虫害发生预测方面一个具体应用，是农业大数据在农业生产上应用的一个体现。孟祥宝等[1]设计了一个涵盖从服务、管理、应用、技术、资源等5个关键环节的农业大数据SMART应用体系架构，并详细阐述了平台的总体架构和功能设计，采用IAAS、PAAS、SAAS服务模式，在Hadoop、HBase、MapReduce架构基础上实现农业大数据智能分析平台的数据采集、分析等功能。山东农业大学建立农业大数据应用云平台，包括数据资源、价格监测、专题分析等多个模块，涵盖全国的农业经济数据统计分析，农业农村生产信息分析，渔业、畜牧业、林业等行业信息资源统计以及粮食专题数据和农产品贸易数据等数据统计、分析、处理功能。山东省主导建立了渤海粮仓科技示范工程大数据平台，平台体系主要包括数据采集、挖掘分析、监测预警和决策服务四大模块，其中数据采集包括人工采集、自动采集、无人机数据、遥感数据、历史数据五大数据来源，是大数据技术在农业应用方面的一个良好示范，采用了Hadoop基础框架，并应用HDFS上的HBase、Hive数据存储技术[7]。此外，云南农业大学等建设云南农业大数据中心，也采用hadoop技术框架。

1.3 国外农业大数据的应用情况

在国外，欧美国家的农业大数据发展水平较为成熟，在精准化、智能化等方面都取得了较好的应用，在降低农业生产成本和提高效率方面都有很好的利用价值。在美国，更加注重农业大数据应用的精准化和智能化，美国农业巨头Monsanto公司收购和并购了Precision Planting和Climate Corporation公司，拥有全球最大的资源和海量产量数据，并与Climate公司的气象数据相结合，依靠Hadoop架构进行气候规律的分析预测，获取更详细的种植环境区划和精细划分的品种数据[8];种业巨头Du Pont Pioneer公司依托其优质种质资源与研发技术，也已结合农业大数据推进精准农业技术;美国Trimble公司提供基于GIS的整套农机作业综合解决方案“网络农场系统”，该系统能够通过无线模块连接整个农场的软件和硬件设备，从而使信息在室内电脑、农机车辆、其他终端间进行传输和处理[9]。目前，美国Deer公司的FramSight、Monsanto公司的ClimatePro或Field Scripts、Du Pont Pioneer公司的Field360等，都結合气象数据、广泛使用农业大数据系统，整合农机设备的种植和农场的产量数据，以及气象、种植区划等多样数据，实现更精准的种植决策和农事生产精准化服务，帮助农民提高产量和利润，已经应用于大部分农场并产生理想收益[8]。通过对农业生产全过程的精准化、智能化管理，可以最大程度地减少化肥、水资源、农药等投入，提高作业质量，农业经营变得有序化，为农业的精准化、规模化经营服务。

1.4 我国农业大数据存在的共性问题

当前我国农业普遍存在的问题还很多，如农业的效率低、效益不好、效能不足等，导致这些问题的主要原因有生产要素耦合效应缺乏、产业关联性低下、农业产销等大循环系统性和协调性不够，形成了我国粗放式的农业发展模式。此外，长期以来农业基准数据资源薄弱、数据结构不合理、数据细化程度不够、数据标准化和规范化水平低等原因，这也我国农业生产智能化和精准化水平难以很好实施的重要原因[10]。然而农业大数据的发展在改善这些问题方面都有积极作用，开展农业大数据资源整合与分析应用是我国农业向高附加值产业发展的重要阶段。

1.5 热带农业大数据发展的意义

热带农业是我国热带与亚热带地区的特色农业，我国热区在农业生产、价格信息发布等方面也有一定的基础，有农业环境监测、中国热带农业信息网、海南农产品流通公共信息服务平台、病虫害防治以及农产品电商平台等多个系统平台，采集农业监测信息与数据。然而这些数据资源的利用率极低，在大数据处理方面研究基础十分薄弱，利用能力更低。如何充分利用物联网采集的农业信息进行农业智能化生产，如何利用气象环境信息预测给农业带来的影响，如何利用农产品电子商务的销售信息预测农产品价格和消费者的需求?而大数据技术在数据整合与决策方面的优势是解决这些问题的一个重要手段[11]。

2017年5月，农业部、发改委、商务部、外交部四部委联合发布《共同推进“一带一路”建设农业合作的愿景与行动》，明确指出中国南部省区立足热带农业，与东南亚、南亚国家开展粮食、热带经济作物等种植合作，发展态势良好，势头强劲，均取得显著成效。继续推动热带农业“走出去”、加快整合包括东南亚、南亚国家的国外热带农业大数据资源、完善我国热带农业大数据资源库，是完全符合当前我国“一带一路”国际战略，有利于深化与东南亚、南亚等热带国家的农业合作，有利于中国农业与世界农业的融合发展[12]。

因此，我国热带地区拥有较为丰富的农业科技资源、生产环境资源信息、价格监测信息、农业气象信息等资源，且分布相对集中，同时拥有一定的东南亚、南亚国家的农业信息，对整合国内外热带农业数据资源和大数据分析应用具有良好的优势。建设大数据处理云平台，实现大数据的存储、融合、分析处理，设计高效的大数据处理模型或算法是开展大数据应用的重要基础，是进行农业大数据处理的条件。同时在服务热带农业产业发展和国家“一带一路”战略方面优势突出。大数据技术为热带农业向智能化方向发展提供现实可行性，为热带农产品的销售拓宽渠道，为热带农业资源整合提供手段，为热带农业提供开放式的农业科技共享服务，为强化热带农业的国际合作提供必要基础。

2 热带农业大数据应用平台

2.1 热带农业大数据应用平台建设目标

针对热区农业存在的基准数据资源薄弱、数据结构不合理、数据标准化水平差、农业内部信息流不畅等问题，充分运用大数据、云计算等先进技术和理念，加快推进热区农业大数据应用平台建设、海量数据积累和历史数据清洗，逐步形成以大数据平台为基础、以大数据管理为核心、以大数据应用为主导、以大数据安全体系为保障的热带农业大数据发展总体框架，实现热带农业数据资源从粗放式、低效能分散建设向集约化、高绩效协同发展模式转变;以问题和需求为导向，逐步推进大数据在热带农业管理、决策和公共服务领域的广泛应用，突破一批大数据关键技术，转化一批大数据科研成果，形成一批大数据科研产品，有效推动热区农业产业转型升级和生产方式转变。

2.2 热带农业大数据应用平台架构设计

2.2.1 平台总体架构

热带农业大数据应用平台是在云计算架构运行的，既支持批处理，也支持流处理，是依托分布式处理、网格计算等技术，提供大规模数据的批量处理能力和小规模数据的实时响应能力，很好的满足热带农业大数据的应用需求。云计算架构下的热带农业大数据应用平台架构如图1所示，具体分析如下。

基础设施层：利用资源虚拟化技术，对计算设备、存储设备和网络设备进行虚拟化，实现资源的统一虚拟化资源池，并通过资源管理技术完成资源统一管理、任务分配等，并提供统一资源服务。

数据层：利用数据库和云计算等技术，存储热带农业国内外数据资源，具体数据资源模块如图2所示。价格数据是针对我国部分热带农产品价格波动较大的问题，开展市场价格预警预测;共享数据是为适应我国热带农业开展共享服务需求，设计支持权威数据的共享服务模式。

平台层：在云计算的强大服务能力的基础上，设计数据平台和统一数据服务平台。数据平台主要提供支持热带农业大数据的汇总、挖掘、实时汇总和二次汇总的数值计算服务;统一数据服务平台主要提供热带大数据平台的后台数据服务管理功能和用户的多种数据应用请求服务，也包括这些服务任务的调度和监控功能。

应用层：应用层依然是在云服务的基础上，设计的热带农业共性的应用服务或管理服务，包括数据资源、专题分析、热区GIS服务、数据共享服务以及管理服务的用户管理、日志管理、接口管理和数据安全。该层为终端应用提供基础的应用服务和请求服务。

终端应用：支持PC/手机浏览器、移动APP、微信公众平台等终端的对热带农业大数据应用的请求服务，提供多终端的请求和接收服务。

2.2.2 平台技术框架

热带农业大数据应用平台有数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘、数据可视化以及应用六个环节组成，为涉农政府部门、科研机构、企业或个人提供必要的参考，同时，提供数据共享服务功能，为数据利用和平台应用方面的扩张提供可行性。如图3所示，具体分析如下。

2.2.2.1 数据采集

作为第一产业的热带农业受自然条件、地理环境的影响很大，农业大数据的获取必然要采集地理、气象、土壤等自然与环境数据，热带农业大数据采集内容还包括热带农业生产、農产品市场、价格、贸易以及政策和科技等数据，涉及的面很广，完善的数据获取难度大。目前主要的采集手段有：物联网采集、互联网共享、现有数据的标准化转换以及人工调研采集等方法。涉及到互联网采集、智能识别技术、定位技术、移动终端等服务技术。

物联网采集：主要是利用传感器、遥感、电子标签、视频等硬件技术采集热带生产、流通等过程产生的环境数据和信息。

互联网采集：利用互联网web技术，获取互联网共享的农业种植以及农产品生产、加工、销售、消费、市场等信息。

现有数据标准化：对当前已有的气象、土壤质量、地理环境以及已经建设的农业数据平台的信息进行标准化，实现数据的共享。

人工采集：人工采集涉及面很广，主要是针对上述几种手段无法获取或需要更新的信息。此外，还提供相对完善的数据源开放接口，为数据的共享输入和输出服务。

2.2.2.2 数据预处理

数据预处理包括数据的清洗(ETL)、数据融合、数据规约等处理方法。

数据清洗：针对热带农业大数据信息多类型、多数据源等问题，通过数据筛选、剔除、均值等方法，优化实际数据的多源化构成问题，提供开放式处理接口，为提供更好的数据质量和更精确分析结果打基础。

数据融合：主要是针对非结构化的数据进行规范化处理、对已有数据的整理入库、对多种数据类型数据的优化处理等，结合热带农业大数据标准规范体系，利用数据融合技术，包括多传感器数据融合、遥感数据融合及基于XML数据融合3种方式，完成数据的处理工作。数据融合技术主要应用为：解决数据的语义冲突，建立数据之间关联，实现农业生产环境信息多元融合。

数据规约：分为数值归约和维度归约。数据归约也称样本归约，在综合考虑计算成本、存储要求、精度及热带农业的特性，从数据集中选出一个有代表性的样本子集。维度归约与特征归约相似，使用数据编码或变换，剔除不重要或不相关的数据，或者通过重组减少源数据的维数，以便得到原数据的归约或“压缩”表示。

2.2.2.3 数据存储

热带农业大数据存储主要采用Hadoop架构的分布式存储系统HDFS，利用MPP架构的数据库系统NOSQL，实现海量数据的快速存储、备份、转换以及安全管理，保障数据的安全、稳定、可靠，维护各方的利益。提供热带农业大数据的高效、快速的存储管理及服务，提供半开放式的存储管理与安全服务接口。

2.2.2.4 数据分析挖掘

热带农业大数据的分析挖掘是建立在Storm架构上的实时处理数据分析挖掘系统，主要利用统计、回归、主成分分析、神经网络、支持向量机、聚类等机器学习和关联分析方法，以及专业的数学模型等方法，实现大数据的决策预测与评价，为热带农业大数据应用提供分析挖掘功能，也为新型挖掘算法提供数据分析接口，提高热带农业大数据平台的分析与挖掘能力。

2.2.2.5 数据可视化

热带农业大数据可视化主要对序列化数据进行二维可视化，实现大数据检索和分析结果的直观性展示。主要通过趋势分析图的生成，揭示规律，提供预测等，通过图形化方法展示大数据检索信息的图形化规律，为人眼发现知识和规律提供条件。

2.2.2.6 应用

热带农业大数据应用平台的终端应用主要是可视化展示预测预警结果和序列数据的变化趋势，提供产量、价格、面积的预测以及病虫害的预警功能，支持耕地质量评价与国外热带农业国家的动态变化查询与监测，并支撑权威数据的共享服务，服务热带农业有关部门和个人。

热带农业大数据应用平台提供多终端的应用，支持PC/手机浏览器、APP、微信公众平台等方式的浏览应用，提供直观的可视化展示和信息推送服务。

3 热带农业大数据应用平台的发展前景

当前，热带农业的发展需要大数据技术的支持推动产量和利润的提高，是行业对大数据平台的迫切需求。大数据技术在多个领域的应用成果也表明，其在推动热带农业发展方面具有很大的优势。从大数据平台架构的发展过程，大数据处理的主流架构有Hadoop、Spark、Storm，且它们各有优势[13]：Hadoop的HDFS对农业的海量数据存储与管理方面具有优势;Spark是基于内存计算的大数据离线处理技术，处理速度优于Hadoop;而基于流计算的Storm在实时数据处理方面具有优势，适合处理设施农业生产中的温湿度、二氧化碳等实时数据，实时反馈给用户，调节设施大棚的环境。依据热带农业发展的具体需求，一般以HDFS为农业大数据存储和管理基础架构，结合实际应用选择与Spark或Storm架构结合使用，有时三种架构同时应用，且技术相对成熟，满足农业生产的需求，也是当前最适合农业大数据发展的技术架构组合。以下从应用角度分析热带农业大数据应用平台的发展前景。

3.1 热带农业大数据应用平台具有资源整合的能力

热带农业数据历史长、数量大、类型多，但长期存在信息资源分散、核心数据缺失、数据结构不一、质量不高、开发利用不足、共享程度低等问题，限制了热带农业信息化的发展。通过热带农业大数据标准化规范化，利用热带农业大数据应用平台整合当前的热带农业数据资源，突破制约热带农业发展的瓶颈，实现热带农业数据共享服务。

3.2 热带农业大数据应用与服务

实现对国内外热带农业数据资源的获取，保障渠道畅通，完善监测统计、分析预警、信息发布等信息监测预警数据，实现全产业链的信息服务，支撑热带农业生产智能化、资源环境精准监测、灾害预测预报、病虫害监测预警、质量安全追溯、产销信息监测以及数据共享服务，同时为政府有关部门提供数据科学决策依据，满足农业种植、农业市场、农业科研等经营者和参与者的信息需求和发布，加快推动热带农业的转型升级，为热带农业的可持续发展提供基础。

3.3 热带农业大数据应用平台还提供监测国外热带农业发展情况

通过大数据平台了解国外热带农业发展情况，有利于中国热带农业和国外热带农业的合作，为我国的涉农企业、机构提供国外农业发展的政策和动态，符合国家“一带一路”战略的发展。

参考文献

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[10] 许世卫，王东杰，李哲敏. 大数据推动农业现代化应用研究[J]. 中国农业科学，2015，48(17)：3 429-3 438.

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[12] 中华人民共和国农业部，中华人民共和国国家发展改革委员会，中华人民共和国商务部，等. 共同推进“一带一路”建设农业合作的愿景与行动[N]. 农民日报，2017-05-12(01).

[13] 黎玲萍，毛克彪，付秀麗，等. 国内外农业大数据应用研究分析[J]. 高技术通讯，2016，26(04)：414-422.

作者：秦小立 叶露 李玉萍 刘燕群 梁伟红

我国应用虚拟农业技术论文 篇2：

对测控技术与仪器的智能化技术运用探讨

摘 要：随着现代信息技术发展和科学领域拓土开疆，智能化技术也得到了推广和应用，在人们的日常生产和生活中应用也越来越广泛。凭借智能化技术的高速度和高精度优势，逐渐在测控工作中起到了至关重要的作用，成为我国经济发展的重要助力。智能化技术在测控技术以及仪器中的应用不仅能够有效提高工作人员的工作效率，而且能够提升工作质量，有效保护我国生态环境。基于此，笔者将首先分析智能化技术在测控技术与仪器的智能化技术运用的重要性和优势，探讨测控技术与智能化技术应用，希望能够为智能化技术在测控技术与仪器中的进一步应用和发展提供借鉴和参考。

关键词：测控技术与仪器;智能化技术;应用研究

1 引言

随着人们生活水平提高和生产生活发展需要，智能化技术在测控和仪器中的应用也越来越广泛，无论是无线网络传输技术，还是无线传感技术等高线科技，智能化技术都起到了良好的效果。但是，就目前我国智能化技术应用现状来看，在测控技术和仪器中的应用程度不高，在实际需求越来越多的背景下，市场前景良好。所以，对测控技术与仪器的智能化技术运用进行研究，不仅能够提高智能化技术的应用水平，而且能够有效推动我国经济社会发展。

2 智能化技术在测控技术与仪器中的重要性及优势

2.1 提高工作效率

对于测控工作而言，首先要保证测控过程中各种数据的准确性，确保依赖数据能够准确完成各种疫情的制造和自动化控制。其次，在测控过程的数据采集和分析过程中，需要进行反复的测算和分析，确保各项数据的准确性和科学性。但是有效借助智能化技术，能够降低测控人员的工作强度，提高测控工作效率，有效推动测控工作科学、有序推进。

2.2 提高工作精度

在测控技术应用中，科学应用智能化技术对于保障数据测算的准确性具有重要意义。相比较传统的测控工作，合理应用智能化技术能够摆脱反复测算的繁琐程序，有效避免低级错误，提升各项数据的准确性，确保后续工作的有序进行。

2.3 保护生态环境

在测控技术与仪器中合理应用智能化技术，能够减少测控过程中对设备的依赖，减少资源的消耗，降低测控工作的整体成本。所以，智能化技术的推广和应用对于环境保护以及低碳经济发展具有积极作用，能够显著提升经济效益，促进社会和谐稳定发展。

2.4 实现自动监测

传统测控工作受到自动化设备发展和技术水平的限制，测控工作的自动化监测水平较低，严重限制了我国测控质量的提升和飞跃。但是，随着智能化技术的引进和应用，借助数据计算模式，能够实现对数据的自动采集和分析，实时监测设备的运行状态，以此能够延长设备的运行及使用年限。对于后期的设备维保工作，智能化技术的自动监测也能够及时报警设备故障，为故障定位和处理提供依据。

3 测控技术与仪器智能化技术应用

随着生产生活发展和工业经济飞跃，测控技术及仪器智能化在生产过程中广泛应用，功能不断完善，功能越来越全面，质量也不断提升。笔者结合理论研究和实践经验，主要总结了以下几方面的具体应用。

3.1 智能化技术在航空航天领域中的应用

由于航天航空领域的特殊性，对于设备性能、技术和相关数据的准确性的要求更高，所以要有效借助实验试验和数据测量分析，保证设备设计和制造的质量与精度。例如，航空航天领域中的设备研发和制造，都需要进行多次的实验和检查，保证航天航空产品的稳定性。但是，传统的航天航空制造业中，要完成该过程需要工人进行大量的数据测量和技术研究，不仅需要耗费大量的劳动力，而且研发周期很长，人员参与难免出现错误，既增加了前期的研发投入，也影响了后期的工作推进。

测控技术与仪器的智能化技术运用打破了传统测控工作方式，改变了传统的测量观念，借助现代科学技术进行建模，将航空产品的实际测量数据需求，导入仿真模型和全局模型中，实现对实际应用情况的航空定位，提高工作的质量和准确性，满足航空航天的应用需求，有效改善各种航空航天产品质量和应用效果。

3.2 智能化技术在农业领域中的应用

现代化农业发展中，现代信息技术、测控技术和工具的应用也越来越多，进一步促进了农业生产的健康发展和生产率的提高。我国是农业大国，但是农业的发展容易受到气候、土壤等自然环境的影响，影响农业的发展，导致产量降低。

例如，在我国的传统农业发展过程中，传统农业技术主要应用与地面植物，在农业全过程以及后期的加工等都存在生产成本高、农业发展范围受限等弊端，致使多种资源难以得到有效利用，这种背景下种植方法亟待更新。所以，现代测控技术与工具的应用，为现代农业的发展提供了新途径，可以科学利用智能化技术，推动我国农业技术发展和改良，提升我国现代技术和机械设备的应用、推广和进一步创新，尤其是在种植、采收等农业过程中的自动化程度，推动我国农业经济的全面发展。

3.3 智能化技术在软件开发领域中的应用

在我国的测量和控制技术应用过程中，人们对于测量和控制技术的主管理解并不深入，很多的传统测量仪器仍然被使用。所以，要进行技术应用和创新，就要立足多角度进行积极的创新和开拓，尤其是测控技术和软件学科的结合，实现软硬件的全面应用，针对传统的开发领域进行研究和拓宽，适应时代发展和实際需求。

借助现代智能虚拟测控技术进行软件的开发，保证测控软件功能的完善，进一步提升软件开发的性能，完善和其他专用测量软件的结合和协同公用，推荐在不同领域和学科得到的有机结合，推动技术地综合运用。例如，在人和机器人的交互方面，可以通过软件开发功能和智能技术的创新探索应用，进行完整的控制。

3.4 智能化技术在远程测控领域中的应用

现代工业飞速发展，同时也带来了工业行业的竞争。但是，由于工业行业的专业性和领域性较强，所以在特殊及限定环境下灵活应用遥感和控制技术能够实现对该领域的发展突破。尤其是针对目前工业行业的现状，通过远程测控技术能够实现对工业行业生产全过程的监控。

例如，通过使用测控技术及相关设备能够为生产等现场提供远程监控，构建远程监控网络，目前我國已经在以石油多式联运项目等工程中广泛应用遥感和监测技术，而且随着技术完善应用效果越来越好。此外，在天然气、电力等多领域中远程监控技术也得到了广泛应用，综合运用了挽留过远程监控技术、专线及无线远程监控技术，实现了对系统运行的实时监测和故障的实时定位，为尽快的维保等工作提供了必要的信息支持和依据。

3.5 智能化技术在医疗领域中的应用

此外，在相关医疗领域中测控智能化技术也得到了实际应用。

例如，传统的“望闻问切”触觉测量方式越来越难以满足现代医疗的的需要，最简单的传统汞测量逐渐被晶体、热电偶等测量方式取代，不仅让测量过程更加简单易操作，而且测量得到的数据也更准确可靠。再例如，随着去年疫情的蔓延和持续影响，人们对于疫情防控工作仍未放松，全国多地等采取了红外测量等方式进行人群体温的监测，尤其是嵌入式软件的使用，让该技术的应用范围更加广泛和实用。

4 结语

随着我国经济的发展和现代信息技术的不断创新，智能化技术也取得了突破性的成果，在技术创新应用大趋势推动下，人们的生产生活方式等也发生了翻天覆地的变化。我国的测控技术朝着智能化、专业化、系统化方向迈进，朝着世界一流水平掘进。要进一步提高测控技术竞争力，不仅要注重测控技术水平提高，而且要注重专业人才的培树，注重智能化与测控技术和仪器的结合，实现相关产业的快速发展，为国家科技发展贡献力量。

参考文献

[1]朱佳程.浅论智能化技术在测控技术和仪器中的应用[J].数码世界，2019(02)：13.

[2]王瀚.基于测控技术与仪器智能化技术的应用探析[J].科技资讯，2018，16(08)：82+84.

[3]丁嘉宁.基于测控技术与仪器的智能化技术运用分析[J].数码世界，2018(03)：207.

[4]欧阳敏.测量技术与仪器的智能化技术应用研究[J].饮食科学，2017(20)：128.

[5]曹中雨.简析测控技术与仪器的智能化技术应用[J].计算机产品与流通，2017(09)：147.

[6]高轩.论智能化技术在测控技术与仪器中的应用[J].科技创新导报，2016，13(34)：4+6.

中广核工程有限公司

作者：张江勇

我国应用虚拟农业技术论文 篇3：

农业机械自动化在现代农业中的实践应用

摘 要 在现代农业结构不断转型升级的背景下，农业机械自动化技术在现代农业产业中发挥着重要作用，因此，将其诸多技术优势资源和信息要素积极融入到现代农业实践生产中迫在眉睫，亦是我国农业经济高质量发展的关键所在。现阶段，农业机械自动化实践应用取得了一定成效的同时，也面临诸多不确定因素和严峻考验。基于此，多措并举，采取多元化策略融合机制，实现农产品检测、包装机械、水肥管理及计算机视觉技术等方面自动化应用，以期为现代农业高质量发展注入创新理念。

关键词 农业机械自动化;现代农业;实践应用

当前，农业机械化在现代农业中逐渐被广泛应用，并得到各参与主体的高度重视，与此同时，国家对于农业机械自动化技术及生产要素逐渐加大科研资金投入力度，开展了机械自动化技术用于实践农业相关项目，并取得了阶段性成效，如水肥自动化节水灌溉、自动化收割机、计算机视觉技术等，并延伸拓展到农业附属产业和产品领域。从某种意义上讲，农业机械自动化诸多优势资源和技术为现代农业的高质量发展提供了强劲驱动力[1]。

1 农业机械自动化基本概述

农业机械自动化，即依托互联网信息化技术的优势，将计算机软件、大数据信息化平台、系统工程、物理结构学等诸多领域先进技术和理念进行高度整合，并在现代化农业实践中进行推广、示范与集成[2]。与此同时，机械自动化技术被创新应用到农机设计中，并对内部结构、控制系统及生产效率进行优化调整，最大程度上满足农业经济高质量发展的迫切需求，且有效取缔传统的密集型劳动方式，充分确保诸多不利因素发展防范机制构建，因此，农业机械自动化在现代农业中实践应用发挥着至关重要作用。现阶段，农业机械自动化与现代农业产业的有机融合，全面提高了生产效率、节省了大量人力、物力及财力，尤其是新时代新农业技术、新农业理念不断创新融入，更加要求现代农业模式必须紧跟时代发展潮流，积极探索、勇于创新，其亦是社会经济可持续发展的内在价值需求。

2 农业机械自动化在现代农业中实践应用现状

当前，构建农业机械自动化与现代农业创新融合机制进程中面临着诸多困境，如机械设备落后、科学含量低、区域发展不平衡等，严重制约着现代农业的高速发展。实现农业机械自动化与现代农业创新融合机制是一项系统、全面的工作任务，并非短时间内一蹴而就[3]。

2.1 机械设备落后

农业机械设备的先进性直接决定了推广示范机械自动化农业产业模式有效性，从当前机械设备应用现状来看，我国农业机械设备已无法满足农业经济高质量发展的个性化需求，与美国、德国等西方发达国家相比，我国现代农业机械设备发展水平还需进一步提升。我国现代农业受多方面因素制约，如区域发展、生产方式及传统观念等，导致无法全面实施农业机械自动化，这也对我国农业相关部门和机构提出了更高层次的要求，必须对现机械设备相组成要素进行优化转型，进一步加大资金投入力度，给予农户相关政策倾斜和优化补贴。

2.2 科技含量低

现代农业中，机械化发展科技含量低问题日渐突显，虽信息化科学技术被广泛应用到农业生产中，但仍面临着诸多不确定因素和严峻考验，导致我国农业机械自动化改革进程相对较为缓慢。回顾农业机械应用发展进程发现，“山寨”产品仍占据着农业机械市场主体地位，很多设备和技术均是仿照借鉴国外，并未能充分考虑本地区的农业实际现状和内在需求，这种落后的思想观念和行为无法有效提升我国机械自动化技术的核心竞争力，一定程度上阻碍了现代农业结构转型升级。

2.3 区域发展不平衡

我国农业种植区区域辽阔，区域经济发展极不平衡，总体上呈现“东强西弱”态势。受多方面因素影响，如自然条件、区域经济、人文素质、交通条件等，不同区域的农业机械自动化水平存在显著差异。

3 农业机械自动化在现代农业中的实践应用

1)机械自动化技术应用到农业相关领域中，如自动化定苗机、自动收割机等现代化设备的大量使用极大地提高了整體生产效率。2)灌水施肥自动化技术主要是指节水灌溉技术(水肥一体化控制系统)依托计算机自动识别技术、水分养分指标传感器、数据控制系统等技术优势，对土壤含水率、养分含量等有关土壤数据进行自动收集、处理并分析，结合当地实际生产状况，快速计算出农业作物实际水肥需求量，提出最优水肥量。农业机械自动化技术的广泛应用不局限于以上两个领域，亦在其他生产环节中扮演着重要角色。本研究从农产品检测和包装自动化、灌溉施肥自动化、计算机视觉技术自动化、数据信息化系统等方面进行详细阐述[4]。

3.1 实现农产品检测、包装机械自动化应用

现代化农业结构的转型升级不仅要将目光放在农业种植、管理等方面，还应高度重视农产品检测、包装运输的机械自动化应用。1)以往，我国农产品质量检测、附属产品包装等方面还未充分应用机械自动化技术。随着互联网信息化技术，机械自动化技术被相关从业人员应用到自动检测中(如自动检测包装机)，从而进一步提升生产效率，简化诸多繁琐程序。2)利用自动化影像设备对种植区作物生长指标进行动态监测，并借助计算机数据分析软件进行数据整理、分析，构建三维可视化作物生长模型，为实践农业生产提供科学决策依据。3)现代化农业生产理念不断创新发展，农产品检测、包装运输等关键环节逐渐向集约型方向发展，尤其是机械自动化技术的集成、示范及推广效应被进一步扩大，有效解决了农业实际生产中面临困境和突出现状。换而言之，深入开展机械自动化技术的研究，大力发展农产品检测、包装机械自动化应用技术是农业生产主体当前所研究的重点。4)为有效实现我国农业产业的高质量发展，进一步提升农户专业素质和实践能力，应积极转变观念，从而实现机械自动化与现代农业结构优化并举的目的。

3.2 实现水肥管理自动化应用

水肥管理作为现代农业生产核心组成部分，对于当地区域发展至关重要，尤其是我国西北地区，部分区域长期干旱少雨、水资源严重短缺等现状长期存在，因此，实现水肥管理自动化应用可一定程度上缓解其压力。要想实现水资源严重短缺地区农业经济可持续发展，就必须充分利用好水资源，在此基础上，研发适宜本区域水肥一体化自动设备。水肥管理自动化应用，主要是将该自动化技术的传感器及计算机数据分析软件有机融合在一起，自动动态检测土壤中的指标，如含水率、有机质、含盐量、地温等数据指标，并信息化虚拟技术，将其生长环境进行模拟，在收集各生育期生长状况、形态等数据基础上，得出最佳水肥比例，从而为农业生产提供科学依据。

3.3 实现计算机视觉技术自动化应用

计算机视觉技术作为新时代科学发展及创新的兴起事物，被广泛应用到现代农业中。通过对比分析发现，计算机视觉技术在我国应用较少，主要为局部试验和推广应用，技术相对还不成熟。虽计算机视觉技术未在我国大面积推广开展，但也不能否认其显著作用，其可有效实现农业机械自动化设备进行精确把控，通过计算机编程和软件分析进行控制，有效指导农业机械设备进行高效工作，因此计算机视觉技术与现代农业发展模式创新融合必将成为未来农业主流发展方向。

计算机视觉技术诸多优势资源在现代农业中的创新应用，确保各生产要素产业链各重要节点有效衔接，并对农业生产实际现状进行动态检测。大数据、智能化技术、共享数据中心等逐渐成为现代农业基本特征，通过建立“检测-反馈”双向循环机制，最大程度上避免生产环节出现偏差，这也直接说明了计算机视觉技术自动化应用正潜移默化地影響种植户的行为和思想价值，这也与现代农业发展模式相得益彰。

4 结语

随着社会经济高质量发展和农业产业结构的不断优化实践，机械自动化技术以其巨大资源优势和先进理念愈发受到各参与主体的高度重视，在国家教育政策和相关农业法律条文的宏观调控下，如何实现机械自动化技术与现代农业产业模式创新激励机制是当前所研究的重点，亦是农业经济可持续发展的内在价值需求。现阶段，农业机械自动化在现代农业中实践应用取得一定成效的同时，也面临着诸多不利因素和严峻考验。与此同时，实现农业机械自动化创新应用及现代农业高质量发展并举的目的绝非易事，其是一项系统、全面的工作任务，并非在短时间内一蹴而就。基于此，为进一步发挥机械自动化技术的显著优势，立足于农户主观能动性，在分析当前现状基础上，构筑两者间的创新融合机制，最大程度上力争农业机械自动化技术完成集成、示范及推广。

参考文献：

[1] 尹华龙，尚艳霞.浅析机械自动化在汽车制造中的应用优势与发展趋势[J].科技风，2020(26)：129-130.

[2] 许晓秦.汽车机械制造中自动化技术的实践运用分析[J].内燃机与配件，2020(16)：184-185.

[3] 邓文刚，陈慧敏，高刚毅.农业机械自动化在现代农业中的应用与发展趋势[J].南方农机，2020，51(03)：239，252.

[4] 瞿聪.农业机械自动化在现代农业中的应用与发展[J].南方农机，2020，51(01)：84-85.

(责任编辑：刘 昀)

作者：王森 刘一冰