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公开(公告)号:CN113887889A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111081352.0
申请日:2021-09-15
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供的考核数据生成方法及装置,包括:预先定义用于信息系统应用绩效考核的考核指标、与考核指标相关的每类指标数据的数据结构;在物理数据库中,创建每类指标数据所对应的数据表;利用数据表记录应用监测数据,应用监测数据是由用户对信息系统的操作所产生的;调取预设时长内数据表中所记载的应用监测数据,生成考核数据。本发明提供的考核数据生成方法及装置,通过预先定义对信息系统进行应用绩效考核最能体现使用系统频率特征的考核指标以及获取考核指标相关数据的数据结构,在信息系统的使用过程中,自动记录考核指标所需要的相关数据,客观真实地反应信息系统的使用情况,减少人为因素的干扰,有效地保障了应用绩效考核的公平性。
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公开(公告)号:CN114064699A
公开(公告)日:2022-02-18
申请号:CN202111254782.8
申请日:2021-10-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/245 , G06F16/25
Abstract: 本发明提供一种物联网设备监测指标动态管理和数据解析方法及装置,该方法包括:根据应用场景类型、应用基地名称和设备类型,在预设的监测指标元数据表中,配置设备的监测指标元数据信息;根据场景类型、应用基地名称和所配置的监测指标元数据信息,动态创建或更新对应的设备监测数据表;获取所述设备监测数据表结构定义,动态创建所述应用场景类型、应用基地名称对应的设备监测数据接入接口,并存入预设的监测数据接入接口表;获取和解析所述设备监测数据接入接口,以获取监测数据,并存入所述设备监测数据表中。该方法可解决不同场景、不同设备之间监测指标协同组织问题,能有效降低因场景、设备类型不同而多建指标字段带来的存储资源浪费问题。
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公开(公告)号:CN119744739A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202510273857.9
申请日:2025-03-10
Applicant: 北京派得伟业科技发展有限公司 , 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: A01G25/00 , G06Q10/0639 , G06Q50/02 , A01G25/16
Abstract: 本发明提供一种盐碱区农田作物灌溉方法、装置、系统及电子设备,涉及智慧农业技术领域,该方法包括:在基于目标盐碱区农田的土体盐分储量的实际值和目标值,确定需要对目标盐碱区农田进行作物灌溉的情况下,基于目标盐碱区农田内的环境数据,获取目标盐碱区农田的灌溉量,进而基于上述灌溉量对目标盐碱区农田进行作物灌溉。本发明提供的盐碱区农田作物灌溉方法、装置、系统及电子设备,能基于目标盐碱区农田的土体盐分储量,对目标盐碱区农田进行更科学且更合理的灌溉,既满足了目标盐碱区农田中作物水分的按需供给,又能确保土壤中盐分浓度的相对稳定,有效解决盐碱区农田作物生产过程中因盐分运移而造成的盐分胁迫等问题。
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公开(公告)号:CN117932444A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202410310868.5
申请日:2024-03-19
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F18/241 , G06N7/01 , G06F17/18 , G06F18/22 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种土壤重金属实验室检测样点筛选方法及装置,涉及污染检测领域,其中方法包括:基于研究区各个土壤采样点的待测重金属XRF检测结果,计算各个土壤采样点的土壤调查综合误差指数;所述土壤调查综合误差指数包括农用地风险区错划误差指数、XRF定量限误差指数以及XRF检测误差指数;基于所述各个土壤采样点的土壤调查综合误差指数进行实验室检测样点的初步筛选,得到实验室检测初筛样点集;以环境相似度最小化与空间分布均匀性最大化为优化目标,通过多目标模拟退火算法从所述实验室检测初筛样点集中确定出实验室检测目标样点,以期减少实验室检测土壤样品数量,提高区域土壤重金属预测精度,降低农田土壤重金属监测调查成本。
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公开(公告)号:CN115565061A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211080619.9
申请日:2022-09-05
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种田间立地秸秆收获进度的监测方法及装置,该方法包括:基于第一目标遥感影像的目标秸秆指数、第一目标植被指数和第一目标纹理特征,获取第一时刻目标区域内立地秸秆所在的第一区域,目标秸秆指数包括近红外调整秸秆指数NIASI和/或叠加秸秆指数ASI;第一目标遥感影像的NIASI基于第一目标遥感影像B6波段、B7波段和B8波段的反射率确定;第一目标遥感影像的ASI基于第一目标遥感影像B5波段、B6波段、B7波段、B8波段、B8A波段和B9波段的反射率确定。本发明能提高大尺度田间立地秸秆监测的准确率,能提高田间立地秸秆监测的监测效率,能为秸秆焚烧监管提供数据支持的同时提升秸秆监管的效率。
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