计算机应用论文农业计算机应用技术模式
作者：职称驿站
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时间：2017-01-12
新技术已应用于各行业的发展和建设。文章讨论了农业计算机的应用系统和农业计算机的特点。本文选自：《计算机工程与应用》、《计算机工程与应用》是整个计算机行业的综合性学术期刊，覆盖面广、信息量大、报告及时。多年来，本杂志坚持学术与实践相结合的道路，既注重理论的先进性，又注重实用技术的广泛性，促进学术交流，促进科技成果的转化。
摘要：我国采用遥感和地理信息系统技术， 开发耕地变化监测系统， 棉花种植面积遥感调查系统， 作物产量气候分析预报系统， 作物短、中、长期预测模型， 小麦、水稻遥感估产信息系统等。例如，1984年，国家气象利用冬小麦气象卫星数据研究了北方11个省的遥感生产技术，开创了国内大规模遥感生产的先例；1998年，中国科学院遥感应用研究所开发了中国农业情感遥感速报系统(CropWatch) ，并逐步开展作物生长监测、作物旱情监测、主要作物产量预测、粮食产量预测、作物种植结构、复种指数监测、粮食供需平衡预警等功能。这些成果的实用性将极大地促进我国农业生产管理的现代化和信息化。
关键词：计算机应用、农业科技、农业发展
1.建立和使用农业数据库
数据库是人们根据需要规范和标准化数据资源的计算机系统；农业数据库是建立统一的农业数据共享服务平台，为公众提供方便的农业网络信息获取平台。农业数据库利用完善的计算机系统记录、分类、整理大量信息，形成详细丰富的专业数据库。在未来的生产过程中，用户可以查询和检索数据库，从而快速准确地获取所需的信息。
早在2003年，中国科技部就下达了建立国家农业数据共享平台的指令， 各省、直辖市、自治区也在努力建设自己的特色涉农数据库和农业信息网站， 目的是更好地共享农业信息资源 "。目前，我国有中国农业科技文献数据库、中国农业资源信息系统等综合农业数据库和人地系统 农业信息网络系统，如主题数据库、遗传资源特征评价评价数据库、中国农业科学数据共享中心、中国农业技术网第三方农业技术平台等。这些数据库的建成在促进我国农业信息化和发展创新方面发挥了重要作用。
2.农业计算机模拟系统
计算机模拟是用计算机模拟真实的事物，用模型模拟真实的系统，测试系统的内部结构、外部影响、功能和行为，使系统通过实验实现良好的性能，从而获得良好的经济和社会效益。计算机模拟特别适用于实验条件恶劣、环境恶劣、试验周期长、成本高的场合。在农业方面，我国从20世纪80年代开始研究作物生长发育模拟和生产管理体系。目前的主要成果是：作物栽培模拟优化决策体系RCSODS(水稻)和WCSODS(江苏省小麦农科院)MCSODS(玉米-河南农科院)CCSODS(棉-中国农业大学)等。
作物生产系统非常适合计算机模拟。因为农作物的生产受各种条件的影响，且不同作物、不同品种也存在差异，比如想要提高一种作物的产量，就要通过试验了解这种作物的特性(如抗旱性、耐寒性、对氮、磷、钾哪种肥更有效等)，但农业的田间实验不能保证精度、周期长、耗费大。这些问题可以通过计算机模拟来解决。首先建立作物生产系统的数学模型，通过计算机模拟找出作物生长与农业环境的关系，以及各种条件之间的协调。该模拟软件的开发不仅可以大大节省实验资金，加快研究进度，还可以与农业生产管理系统和决策系统联系起来，实现作物生产预测、分析、监管和设计的数字化和科学化。
3.农业计算机专家系统
专家系统是人工智能的一个分支，其主要目的是使计算机在各个领域发挥人类专家的作用。农业专家系统是将专家系统知识应用于农业领域的计算机技术，具有大量的专家知识和经验，可以利用这些知识和方法解决问题，可以科学、准确、及时地提出合理的建议，指导农业生产，提高农业技术服务水平。
农业专家体系可应用于作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等农业领域。例如，病虫草害防治专家系统是针对作物不同时期的各种症状和不同环境条件，提出有效的防治方法。栽培管理专家系统是根据不同的生态条件，在不同作物的不同生育期进行科学的农业安排，包括栽培、施肥、灌溉、植物保护等。
农业专家体系来自专家经验，取代少数专家，进入农场，具体指导农民科学农业，培训农业技术人员，先进适用的农业技术，可以提高农民农业技术水平，这是科技普及的重大突破。
4. 监测农情
“3S技术(遥感技术)RS, 地理信息系统GIS, 全球定位系统GPS) 它是目前在地面观测系统中获取、管理、分析和应用空间信息的三种支持技术。农业遥感可以更全面、系统地监测粮食作物的种植面积、生长、布局和产量，具有准确性高、及时性好、范围大的特点。
5. 农产品质量检测
随着食品安全问题越来越受到重视，农产品质量的检测越来越重要。为了提高农产品质量，中国农业工作者 应用现代计算机技术致力于研究农产品质量检测系统， 该系统的研究和应用可以及时检测产品质量指标， 分析模拟质量。
例如，计算机视觉技术在农产品检测中的应用，以计算机和图像采集部分为工具，以图像处理技术、图像分析技术、模式识别技术、人工智能技术为基础，利用图像传感器将农产品图像转换为数字图像，利用计算机模拟人的识别标准来理解和识别图像，达到分析图像的目的。利用该技术，可以准确快速地检测水果、禽蛋、茶叶、烟草、粮食等农产品的质量差异。