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大数据驱动的农业智能服务关键技术研究与示范
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  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    F303.3
  • 关键词:
  • 成果简介:
    如何为中国200万家农民专业合作社用户提供高效、精准、专业化、个性化的信息服务是农业信息化发展的重大瓶颈问题。项目组在国家科技支撑计划、世界银行农业创新项目等支持下,针对上述瓶颈问题,围绕农业信息大规模获取、大数据融合建模与智能服务开展创新性研究与集成示范。 1.技术内容: (1)农业海量信息自动获取与智能处理创新农业复杂自适应搜索模型,开发农业垂直搜索引擎-中国搜农,部署3万多个软机器人承担农业网络信息的主动采集,自动清洗、分类、聚类、排序、属性标注等任务,监控3万多个涉农网站的农产品价格、供求、市场动态等信息,实现全国农产品供求信息的自动对接;构建了较完备的农业网络信息资源库,并与中科院遥感所、土壤所及国家气象局等单位合作,建立农业遥感、农业气象、土壤地理属性、种质资源等专题数据库21个,数据量达到1.1PB。(2)大数据融合与农业生产管理模型构建将农业网络数据与农业遥感、土壤地理属性、农业气象等大数据融合,构建完成农产品买难卖难分析、供求趋势分析、土壤肥力分布与演化、品种适宜性评价、复杂自适应需求聚焦与服务精准投放等专业服务模型1106个,模型精度与泛化能力经大数据样本不断学习与进化,得到广大用户认可。(3)大规模农业智能服务系统研发部署与云服务平台构建研发农产品市场供求趋势可视化分析、农产品价格分布可视化分析、农资与农产品供求对接、施肥与施药配方推介等手机APP等150多个服务系统,并构建了复杂自适应云服务平台,注册用户110多万。 2.创新点: 项目取得发明专利21项,软著40项,高水平论文113篇,创新点如下:(1)提出复杂自适应农业垂直搜索模型,建立了一整套农业网络信息主动获、自动分类、聚类、清洗、融合的智能化处理多Agent系统,并在国内首次完成农业搜索引擎研发,并持续开展大规模服务。(2)提出农业网络信息、农业遥感、土壤地理属性、农业气象等多源、异构、多尺度数据融合与建模框架,构建了农产品价格演化、土壤肥力动态演化模型。(3)构建了一整套农业信息获取-融合建模-服务精准投放的复杂自适应方法体系,形成针对农民专业合作组织的个性化、专业化、高效、精准服务的新模式。 3.应用推广及效益: 2007-2017年,项目组在安徽、天津、宁夏等5个省,1000多家合作社、21个农业生产基地、260多家农业企业进行了农产品市场信息推送、庄家医院、智慧施肥等服务示范应用,经济效益达1.3亿多元。针对中国快速发展农民专业合作社信息服务需求,探索了中国集约半集约化条件下,快速、专业、有效农业信息服务新模式,受到世界银行官员高度称赞,并作为世行官方农业信息化参考手册唯一中国参考案例向全世界推广;为中国乃至第三世界国家农业专业合作组织科学种田、市场对接,为广大农户信息脱贫致富等提供了有效的服务工具,社会效益非常显著。
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