重新设计可持续种植体系的方法学：在种植体系级别上挖掘农业大数据|研究

导    读

我们主张进一步投资大型数据集的开发，以支持未来农业系统设计研究计划。

来源：农业科学与工程前沿公号（2020年3月17日）

农业绿色发展

Agriculture Green Development 

专 辑 文 章 介 绍

第三篇

 | 论文IDMethodological considerations for redesigning sustainable cropping systems: the value of data-mining large and detailed farm data sets at the cropping system level

重新设计可持续种植体系的方法学：在种植体系级别上挖掘农业大数据

期 刊： Frontiers of Agricultural Science and Engineering（FASE）

通讯作者: Nicolas MUNIER-JOLAIN, Agroecology Research Unit, AgroSup Dijon, INRAE. Univ. Bourgogne, Univ. Bourgogne Franche-Comté, F-21000 Dijon, France.

 文章摘要 

在科学研究中，重新设计种植体系以增强其可持续性主要是通过试验和建模方法解决的。从真实农场收集的大数据集可用于开发创新方法。通过数据挖掘，我们可以全面考虑系统的多样性，并考虑生产环境的多样性以产生特定于站点的结果。目前仅有较少研究基于这种方法来分析影响农药使用以及作物管理策略。我们主张进一步投资大型数据集的开发，以支持未来农业系统设计研究计划。

关键词：数据挖掘，整体，病虫害综合治理，经济学，DEPHY网络。

 文章亮点 

1. 农业种植体系的大数据挖掘与商业农场的盈利直接相关，因此有利于利用大数据支持田间的科研成果转化。

2. 大数据挖掘在农业种植体系层面促进了农业生产的整体化发展。

3. 利用大数据挖掘及建模可以明确考虑生产状况的多样性，这有利于进行农田可持续性评估，从而制定农业管理策略。

4. 应倡导在农田中使用为农业大数据为目的而设计的信息收集系统，例如遥感与互联网等农业现代化设备。

5. 我们迫切需要标准化格式的农业数据，以便从多样化来源中分析对比大规模的数据。

 通讯作者 

Nicolas MUNIER-JOLAIN

Agroecology Research Unit, AgroSup Dijon, INRAE. Univ. Bourgogne, Univ. Bourgogne Franche-Comté, F-21000 Dijon, France.

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