农业大数据学报期刊
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农业大数据学报

Journal of Agricultural Big Data

《农业大数据学报》(Journal of Agricultural Big Data)(CN10-1555/G2,ISSN2096-6369)是我国农业领域首个综合报道大数据领域相关的理论方法、技术应用、产业发展、实体数据等的专业学术期刊。
主办单位:
中国农业科学院农业信息研究所
ISSN:
2096-6369
CN:
10-1555/G2
出版周期:
季刊
邮编:
100081
地址:
北京市海淀区中关村南大街12号
出版文献量(篇)
101
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  • 作者: 丁国辉 周济 温明星 王秀娥 许昊 陈佳玮
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  19-31
    摘要: 多尺度表型采集技术通过多种手段获取植物图像和光谱数据,进而基于各类计算机分析算法(如,计算机视觉和机器学习)进行表型分析,得到与产量、 品质和抗逆等相关的性状信息,为作物遗传育种、 栽培和农...
  • 作者: 严明 冯芳君 梅捍卫 沈国辉 田志慧 范佩清 陈振挺
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  32-40
    摘要: [目的]本文基于幼苗图像分析建立鉴定水稻耐深播相关特性的方法,鉴定旱直播条件下水稻耐深播的农艺性状.[方法]以不同中胚轴伸长能力的18份水稻品种和稗草、 马唐的种子,设置3cm、5cm、7c...
  • 作者: 杨娟 王剑 赵京音 郑秀国 钱婷婷 陆声链
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  41-50
    摘要: [目的]黄瓜叶片方位朝向和分布特征是决定冠层光截获能力和光合能力的重要结构参数.通过对不同栽培密度的黄瓜群体中叶片方位角分布规律的分析,可以找出影响叶片分布和冠层异质性结构特征的环境因素,并...
  • 作者: 冯慧 戴国新 杨万能 陈国兴
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  51-63
    摘要: [目的]水稻精米直链淀粉和蛋白质含量,是衡量稻米加工特性的重要参数.本研究旨在使用高光谱技术来无损检测其含量.[方法]以水稻核心种质资源材料中106个材料为研究对象,使用可见光-近红外高光谱...
  • 作者: 张扬 徐倩 李晓曼 谢能付
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  64-75
    摘要: [目的]为了掌握植物表型组学研究的发展脉络和现状,本文基于文献计量学方法探讨了植物表型组学的研究现状.[方法]本研究基于Web of Science核心合集数据库分析了1995-2018年的...
  • 作者: 朱学军 王媛媛 王昉 肖曼 许哲平 邵曾婷 马克平
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  76-87
    摘要: 农业生物多样性是指直接或间接用于粮食和农业的动物、 植物和微生物的多样性和变异性,包括作物、 家畜、 林业和渔业等.它位于整个农业系统的底层,是农业生产信息化的重要内容,也是国家战略资源和国...
  • 作者: 刘驰 史银雪 张凌栩 李文明 韩锐
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  88-104
    摘要: 随着信息时代的快速发展,大数据成为推动人们生产和生活发生重大变革的关键技术,对于包括农业在内的各大领域的发展都起着非常重要的作用.而要想对大数据进行有效的分析和利用,并使其发挥最大价值,深度...
  • 作者: 刘海洋 方沩 曹永生 陈彦清
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  105-113
    摘要: 农作物种质资源是国家的战略性资源,是保障国家粮食安全、 发展现代种业的物质基础.农作物种质资源工作经过七十多年的发展,已经形成了考察收集、 评价鉴定、 编目入库、 共享利用的系统性工作流程....
  • 作者: 乌吉斯古楞 吴蕾 梁晓贺 王瑞
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  114-120
    摘要: [目的]目前,科技文献大数据中存在着主题词不规范、 不统一的情况,因此在构建检索式时很难既满足查全要求,又满足查准要求.针对这一问题,本文提出了一种基于词向量的检索扩展方法,并在"基于多组学...
  • 作者: 赵春江
    发表期刊: 2019年2期
    页码:  前插1,5-18
    摘要: 植物表型组学通过集成自动化平台装备和信息化技术手段,获取多尺度、 多生境、 多源异构植物表型海量数据,形成植物表型组学大数据,从组学高度系统深入地挖掘"基因型-表型-环境型"内在关系、 全面...

农业大数据学报基本信息

刊名 农业大数据学报 主编 孙九林
曾用名
主办单位 中国农业科学院农业信息研究所  主管单位 中华人民共和国农业农村部
出版周期 季刊 语种
chi
ISSN 2096-6369 CN 10-1555/G2
邮编 100081 电子邮箱 agbigdata@caas.cn
电话 010-82106275 网址
地址 北京市海淀区中关村南大街12号

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