吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院農(nóng)業(yè)信息學(xué)學(xué)科介紹

發(fā)布時間:2020-06-19 編輯:考研派小莉 推薦訪問:
吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院農(nóng)業(yè)信息學(xué)學(xué)科介紹

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吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院農(nóng)業(yè)信息學(xué)學(xué)科介紹 正文

農(nóng)業(yè)信息學(xué)二級學(xué)科隸屬于作物學(xué)學(xué)科,作為一門新興學(xué)科,將農(nóng)業(yè)科學(xué)和信息科學(xué)交叉,它與農(nóng)業(yè)、農(nóng)民、農(nóng)村緊密相連,與以計算機為代表的現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)緊密相連,與現(xiàn)代科學(xué)理論體系緊密相連。通過運用系統(tǒng)科學(xué)理論和現(xiàn)代科學(xué)技術(shù),研究農(nóng)業(yè)信息獲取、傳輸、存貯、處理和交換的一般發(fā)展變化規(guī)律,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營科學(xué)決策提供依據(jù)。培養(yǎng)學(xué)生具有農(nóng)業(yè)科學(xué)及信息技術(shù)等多學(xué)科領(lǐng)域的知識的復(fù)合型應(yīng)用技術(shù)人才。
農(nóng)業(yè)信息學(xué)科現(xiàn)有成員人10人,其中教授3人,副教授7人;其中,36-45歲之間4人,占40%,46-55歲之間5人,占50%,55歲以上1人,占10%;主要研究方向:
(1)作物表型信息學(xué):研究內(nèi)容主要包括進行高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,研究農(nóng)作物的光譜特征信息,建立農(nóng)作物常見病不同程度的光譜庫,用于農(nóng)作物病蟲害快速識別、動態(tài)監(jiān)測。
(2)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)與遙感,主要將農(nóng)業(yè)相關(guān)的理論和技術(shù)體系與現(xiàn)代計算機技術(shù)有機融合,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大量采用先進的信息技術(shù),研究種、肥、藥的精準(zhǔn)施用,并運用作物生長模擬技術(shù)、自動化灌溉技術(shù)、自動監(jiān)控技術(shù)、數(shù)字機械技術(shù)等研究作物的數(shù)字化、最優(yōu)化、動態(tài)化、智能化與定量化管理。利用多種遙感技術(shù)獲取越來越多的高質(zhì)量遙感數(shù)據(jù),對農(nóng)情進行檢測,對農(nóng)業(yè)病蟲害發(fā)生發(fā)展?fàn)顩r的進行高效監(jiān)測與預(yù)測。
(3)種子信息化,研究內(nèi)容主要是利用深度學(xué)習(xí)模型幫助預(yù)測優(yōu)勢品種,通過人工智能篩選,借助機器學(xué)習(xí)和預(yù)測建模技術(shù),快速為種子生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)提供數(shù)字化解決方案。
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