农业知识图谱（AgriKG）是一种针对农业领域的信息检索、命名实体识别以及关系抽取的专门工具。它以图谱的形式组织农业相关的知识点，实现了农业信息的有效链接和检索。知识图谱通过链接不同的数据实体，创建了一个包含大量农业相关知识节点和关系的网络。在这个网络中，节点代表农业领域的实体，例如作物、农业技术、农药、土壤类型等，而边则代表实体间的关系，如种植区域、使用方法、生产过程等。 信息检索方面，农业知识图谱提供了一种更为精准和智能的搜索方式。用户可以使用自然语言查询，系统会根据图谱中的实体和关系，给出相关的搜索结果。这不仅提高了检索的准确度，也极大地丰富了检索结果的相关性和多维性。 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项重要技术。在农业知识图谱中，命名实体识别用于从文本中识别出具有特定意义的实体，如特定的动植物名称、农药化学名称等。这一步骤是构建知识图谱的重要基础，因为只有准确识别出文本中的实体，才能进一步确定实体间的关系，从而形成图谱。 关系抽取是知识图谱构建过程中的另一关键步骤，它涉及从文本数据中识别并抽取实体间的关系。在农业知识图谱中，关系抽取帮助系统捕捉到不同农业实体之间的相互作用和联系，比如某种作物与其生长条件之间的关系，或是特定的农业政策如何影响农产品的价格等。通过关系抽取，农业知识图谱能够更好地揭示实体间复杂的网络结构，为农业生产、科研、管理提供决策支持。 农业知识图谱通过整合农业领域的海量信息，以结构化的方式揭示了实体和实体间的关系，极大地促进了农业信息的智能化检索和应用。它不仅可以帮助科研人员发现新的研究方向，也能辅助农业工作者进行精准农业实践，更可以为政策制定者提供科学决策的依据，从而推动农业的可持续发展。

智能农业系统 该项目旨在使用土壤，气候和温度，使用多元线性回归（以python，flask为后端，以HTML，CSS，JS为前端）进行线性预测来预测最佳可种植作物

SPLIDER_AGRICULTURE_DATA_SERVER：节点爬虫-农业数据

大数据就是我们收集和存储农业相关数据的领域。 在本文中，我们研究了印度缺乏的大数据农业先进技术，智能农业/有机农业。 印度有很多农民缺乏先进技术，我们希望通过土壤、灌溉、环境、杀虫剂和基因工程向农民提供真正的知识，从而改善农民的经济，从而使越来越多人与农业息息相关。

农业深度学习 前处理 比赛项目 竞赛 笔记本 准确性 模型 97％ 参考 1-fvfdf

Agriculture:智慧农业物联网应用平台将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，依托部署在农业上生产现场的各种传感传感器（环境温湿度，土壤成分，PH值，二氧化碳，光照强度，气压，图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知，智能预警，智能决策，智能分析，专家在线指导，为农业生产提供精准化种植养殖，可视化管理，智能化决策

本文研究了农业大数据的伦理，重点关注农民与孟山都这样的大型农业企业之间的权力不对称。 在最近收购了Climate Corp.之后，孟山都目前是收购大数据的最杰出的生物技术农业综合企业。 借助拖拉机上的无线传感器监视或指示农民做出的每一个决定，孟山都现在可以汇总大量以前专有的农业数据，从而能够在逐个字段的基础上以独特的见解在美国三分之一或更多的农田中享有特权地位。 可以通过开放源数据和由公共资助的数据分析工具来重新平衡这种功率不对称性，这些工具在复杂性和创新性方面可以与Climate Corp.匹敌，以用于公共领域。

Ekylibre Ekylibre是面向农民和小型企业的简单企业管理Web应用程序。 Ekylibre是用Ruby on Rails框架编写的，并使用PostgreSQL / PostGIS堆栈。 可以在官方网站上找到更多详细信息。 代码状态 导游 您可以按照我们的官方指南学习如何在Ekylibre中做出贡献： 屏幕截图 安装 此安装方法适用于类似Debian的OS（Debian，Ubuntu，Linux Mint ...）： （） Ekylibre依赖PostgreSQL（≥9.5）和PostGIS（≥2.2）。 贡献 我们鼓励您为Ekylibre做贡献。 请参阅我们的惯例（ ）

作物/杂草田地图像数据集 作物/杂草田地图像数据集 (CWFID) 随附以下出版物：“Sebastian Haug, Jörn Ostermann：用于评估基于计算机视觉的精准农业任务的作物/杂草田地图像数据集， 研讨会， ” 该数据集包括田野、植被分割和作物/杂草植物类型。 该论文提供了详细信息，例如现场设置、采集条件、图像和地面实况数据格式。 您可以在此处完整的数据集： 。 纸 可获取纸张。 书目： @inproceedings{haug15, author={Haug, Sebastian and Ostermann, J{\"o}rn}, title={A Crop/Weed Field Image Dataset for the Evaluation of Computer Vision Based Precision Agriculture Tasks},

Agricultural Knowledge Graph 由于工作原因，该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考，项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。 相关工作请引用paper: AgriKG: An Agricultural Knowledge Graph and Its Applications[C]. DASFAA (3) 2019: 533-537 项目介绍： 本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果。 该课题是由上海市农业委员会信息中心主持，以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设上海市级农业农村大数据中心，促进信息资源的共建共享和创新应用。 华东师范大学数据科学与工程学院（以下简称华师大数据学院）作为课题主要参与单位以实现智慧