农业云服务可适性技术研究进展.pdf

农业云服务是指利用云计算技术为农业行业提供的一种信息化应用交付模式，它能够有效降低农业信息化的技术门槛和成本，更好地满足个性化服务需求。本文详细探讨了农业云服务中可适性技术的研究进展，聚焦在数据管理、知识发现和服务提供等关键环节，涵盖了农业数据存储方法与模型、农业数据挖掘与知识发现、农业知识服务组合以及农业应用按需服务等方面。 农业云服务的研究和应用是响应个性化服务需求、降低农业信息化成本和门槛的有效方式。农业云服务的可适性技术研究突破了传统云计算在农业领域应用的限制，使之更好地适应农业的特殊性和地区差异性。这种服务的关键在于其能够根据用户的具体需求动态地调整服务内容和方式。 农业数据存储方法与模型是农业云服务中一个重要的研究方向。农业数据具有多源异构的特点，包括多尺度农田环境数据、土壤属性数据等，它们对于农作物的生产与生长起着至关重要的作用。因此，研究如何有效地存储和管理这些数据，以便于快速准确地进行分析处理，是实现农业信息化服务的基础。 农业知识发现是将农业数据转化为有用信息的过程，它涉及到数据挖掘与知识发现技术。通过这些技术可以对农业数据进行分析和挖掘，提取出有价值的知识，为农业生产决策提供支持。例如，对历史天气数据和作物产量之间的关联进行分析，可以帮助预测未来的产量趋势。 农业知识服务组合是指将不同的农业知识服务进行有机组合，形成综合性的服务解决方案。在这一过程中，会涉及到知识服务的选择和优化组合问题，这是确保农业云服务质量的关键。 农业应用按需服务则是基于用户需求提供定制化的服务，它能够提供更加灵活的服务模式，以满足不同用户在不同时间、不同地点的特定需求。 为了支持上述研究进展，文中提出了一种可适性农业云服务参考模型，该模型考虑了数据、知识和服务三个层面，以确保农业云服务的高效能、高可靠性和高可适性。 关键词中的“农业云服务”和“可适性”体现了该领域研究的核心内容。“农业时空数据”指的是与时间和空间相关联的农业数据，这对于分析和理解农业活动在时间和空间上的变化具有重要意义。“一体化存储”是指将数据集成存储在一个统一的系统或平台上，便于管理和使用。“农业知识发现”是指从农业数据中提取知识的过程。“知识服务选择与优化组合”是指选择适合的服务并将其进行有效组合，以提供最优化的服务解决方案。“按需服务”强调了服务的定制化和灵活性，以满足用户的具体需求。 农业云服务研究的进展不仅仅局限于上述几个方面，它是一个跨学科的领域，涉及信息技术、农业科学、数据科学等多个学科。随着技术的发展和应用的深入，未来农业云服务将在智能农业、精准农业等方面发挥更大的作用，促进农业生产方式的转变和农业产业的升级。 本文的研究为农业云服务的发展提供了理论基础和技术指导，对于推动云计算在农业领域的深入应用具有重要意义。通过对农业云服务可适性技术的研究，可以为云计算行业应用和大规模农业云服务应用研究提供参考，助力实现农业信息化，提高农业生产效率和质量。