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【摘要】农业信息获取与处理技术是现代农业信息技术的核心环节，尚无可遵循的成熟教学体系。本研究面向研究生高层次人才培养需求，设计了课程结构和知识框架，涵盖11个教学专题和8个综合性实验。实践证明，本研究能够有效满足大数据时代研究生农业信息获取与处理技术教学需求。
【关键词】农业信息技术 信息获取 信息处理 课程结构
【基金项目】本文为新疆农业大学研究生优质课程建设项目《农业信息获取与处理技术》阶段性研究成果。
【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）09-0003-01
农业是人类健康与发展的永恒主题，《全国农业可持续发展规划（2015—2030年）》的重大项目之一是开展农业资源监测，需要“建设和完善遥感、固定观测和移动监测等一体化的农业资源监测体系，建设农业资源环境大数据中心，推动农业资源数据共建共享”。其中，农业信息获取涉及传感器（温度、湿度、PH值、光、CO2等）、遥感、导航定位、网络信息检索等多源、多层次、多尺度的农业资源监测技术，农业信息处理的实质内容则是农业资源环境大数据的分析、挖掘和知识发现技术。
《农业信息获取与处理技术》课程的教学研究至关重要，是有效培养适应社会和时代发展需要的复合型高层次人才的基础，也是涉农高校信息技术研究生教育面临的一个关键教学研究问题。
1.国内外现状分析
近年来，国内外教育机构针對信息技术在农业领域的有效应用开展了大量卓有成效的教学研究工作。
国外具有典型代表性的是美国Illinois大学农业与生物工程系开设的《精细农业》，处于世界领先地位，其课程体系设计涵盖了农业信息技术的多个方面，而且以融入最新信息技术为优势和特色，是国内外高校借鉴的重点。
国内具有代表性的是浙江大学开设的《精细农业》课程，是我国信息农业课程教学体系改革的先导力量，较为突出的教学成果是：《精细农业》成为国家精品课程;出版的国家级规划教材《精细农业》以及面向21世纪课程教材《农业资源信息系统》等，在江苏大学、东北农业大学、西北农林科技大学等10多所院校采用;自主创新开发了8种国际先进水平的教学仪器设备和6种教学软件系统，在国内多所大学实际使用;开设了一系列创新性、综合性教学实验;建立了农业信息技术教学实习与科研示范综合基地，为全国现代农业信息技术复合创新性人才培养探索了新的思路和途径。此外，扬州大学、西南大学和石河子大学等高校也陆续开设了《农业信息技术》相关课程，都具有其地方特色。
综上所述，现阶段国内外教学团队均侧重于开设比较综合的农业信息技术相关专业课程，往往是力求全面涵盖农业信息的采集、传输、存储、处理和综合应用等多个环节，体现农业信息技术的整体内容和全局知识框架，而且多是针对本科生学习阶段开设，旨在引导学生了解农业信息技术全方位知识，却鲜有专门针对研究生教育阶段的专业学习而开设农业信息获取与处理技术方面的深度课程。
2.课程结构设计
新疆农业大学农业信息化教学研究团队专门面向涉农高校的农学、计算机、信息管理和物联网工程等相关专业的研究生开设《农业信息获取与处理技术》课程。一方面，是对目前农业信息技术相关课程进行局部深化和优化，突出物联网和大数据环境下农业数据的来源和分析，聚焦于农业信息技术的两个环节：采集技术和处理技术，体现知识体系的“精、深、透”的原则;另一方面，是突出研究生教学特点和目标，以解决科学问题为导向，加大知识覆盖面，加深知识难度，加强知识新颖性，不断重构和凝练《农业信息获取与处理技术》的知识体系和教学内容，如图1所示。
基于农业信息技术的整体架构，本课程重点突出了农业信息采集与处理这两个关键环节，逐步形成了适用于研究生教学的4类教学资源：（1）理论教学资料，包括教学大纲（11个章节的教学内容、基本要求和重点难点，每一章节对应于图1中某一课程内容）、PPT课件、考试大纲和教学参考资料等;（2）课外阅读文献库;（3）实验教学大纲和实验指导书;（4）核心专题案例库。对应于理论教学中的重点和难点，本课程配套了8个综合性实验：农田现场信息采集与处理、遥感图像预处理、遥感图像分类与判别、基于遥感的农业生态环境监测、农业信息网络检索、基于GIS的农业信息分析、农业信息光谱分析实验和基于统计的农作物模型模拟。
图1 《农业信息获取与处理技术》课程结构
针对研究生培养目标和学科点建设目标，基于长期积累的丰富的科学数据资源和项目案例资源，例如，已获取了覆盖乌鲁木齐地区国产“高分一号”遥感影像，可为农田信息遥感监测实验提供数据;拥有某地区农田传感器数据，可为农田现场数据分析实验提供支撑;掌握了新疆森林资源数据，可为农林资源空间格局分析提供支持，我们充分利用了新疆农业大学拥有的自治区级实验教学示范中心“农业与农村信息技术实验教学示范中心”、校级创新中心“农业信息化技术协同创新中心”、农业信息检索实验室等丰富的教学科研环境，进而有效引导研究生深入掌握天—空—地范围（遥感、GPS和农田现场）内布设的主流传感器获取农业信息的原理、技术与方法，掌握网络环境和科技文献中蕴含的农业信息检索与发现的核心技术与方法，掌握基于光谱分析技术和机器视觉技术的农业信息获取与处理方法，掌握基于射频标识RFID的农产品与动物标识信息采集方法，掌握农业大数据时空分析与处理模型与方法。
3.结论与展望
面向研究生开设的《农业信息获取与处理技术》课程结构设计涵盖了农业信息获取与处理技术的关键内容，蕴含了领域知识前沿、难点问题和研究热点资源，有助于加强研究生的数据思维、计算思维和实践动手能力，培养学生综合应用各学科知识发现问题、分析问题和解决问题的科学研究素养。而且，有效弥补了目前尚无农业信息获取与处理技术研究生教材这一不足。随着深入教学实践和信息技术的最新进展，本课程结构也需进一步优化和深化。
参考文献：
[1]田永超，朱艳，姚霞，等. 《农业信息学》课程建设的实践与思考[J].中国农业教育，2007，04：59-61.
[2]余建桥，梁颖. 现代农业信息技术课程教学改革的探索与实践[J].西南师范大学学报（自然科学版），2012，03：162-165.
[3]高辉，孙成明，谭昌伟，等.农业信息技术课程群建设的研究与实践[J].农业网络信息，2013，10：133-135.
【关键词】农业信息技术 信息获取 信息处理 课程结构
【基金项目】本文为新疆农业大学研究生优质课程建设项目《农业信息获取与处理技术》阶段性研究成果。
【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）09-0003-01
农业是人类健康与发展的永恒主题，《全国农业可持续发展规划（2015—2030年）》的重大项目之一是开展农业资源监测，需要“建设和完善遥感、固定观测和移动监测等一体化的农业资源监测体系，建设农业资源环境大数据中心，推动农业资源数据共建共享”。其中，农业信息获取涉及传感器（温度、湿度、PH值、光、CO2等）、遥感、导航定位、网络信息检索等多源、多层次、多尺度的农业资源监测技术，农业信息处理的实质内容则是农业资源环境大数据的分析、挖掘和知识发现技术。
《农业信息获取与处理技术》课程的教学研究至关重要，是有效培养适应社会和时代发展需要的复合型高层次人才的基础，也是涉农高校信息技术研究生教育面临的一个关键教学研究问题。
1.国内外现状分析
近年来，国内外教育机构针對信息技术在农业领域的有效应用开展了大量卓有成效的教学研究工作。
国外具有典型代表性的是美国Illinois大学农业与生物工程系开设的《精细农业》，处于世界领先地位，其课程体系设计涵盖了农业信息技术的多个方面，而且以融入最新信息技术为优势和特色，是国内外高校借鉴的重点。
国内具有代表性的是浙江大学开设的《精细农业》课程，是我国信息农业课程教学体系改革的先导力量，较为突出的教学成果是：《精细农业》成为国家精品课程;出版的国家级规划教材《精细农业》以及面向21世纪课程教材《农业资源信息系统》等，在江苏大学、东北农业大学、西北农林科技大学等10多所院校采用;自主创新开发了8种国际先进水平的教学仪器设备和6种教学软件系统，在国内多所大学实际使用;开设了一系列创新性、综合性教学实验;建立了农业信息技术教学实习与科研示范综合基地，为全国现代农业信息技术复合创新性人才培养探索了新的思路和途径。此外，扬州大学、西南大学和石河子大学等高校也陆续开设了《农业信息技术》相关课程，都具有其地方特色。
综上所述，现阶段国内外教学团队均侧重于开设比较综合的农业信息技术相关专业课程，往往是力求全面涵盖农业信息的采集、传输、存储、处理和综合应用等多个环节，体现农业信息技术的整体内容和全局知识框架，而且多是针对本科生学习阶段开设，旨在引导学生了解农业信息技术全方位知识，却鲜有专门针对研究生教育阶段的专业学习而开设农业信息获取与处理技术方面的深度课程。
2.课程结构设计
新疆农业大学农业信息化教学研究团队专门面向涉农高校的农学、计算机、信息管理和物联网工程等相关专业的研究生开设《农业信息获取与处理技术》课程。一方面，是对目前农业信息技术相关课程进行局部深化和优化，突出物联网和大数据环境下农业数据的来源和分析，聚焦于农业信息技术的两个环节：采集技术和处理技术，体现知识体系的“精、深、透”的原则;另一方面，是突出研究生教学特点和目标，以解决科学问题为导向，加大知识覆盖面，加深知识难度，加强知识新颖性，不断重构和凝练《农业信息获取与处理技术》的知识体系和教学内容，如图1所示。
基于农业信息技术的整体架构，本课程重点突出了农业信息采集与处理这两个关键环节，逐步形成了适用于研究生教学的4类教学资源：（1）理论教学资料，包括教学大纲（11个章节的教学内容、基本要求和重点难点，每一章节对应于图1中某一课程内容）、PPT课件、考试大纲和教学参考资料等;（2）课外阅读文献库;（3）实验教学大纲和实验指导书;（4）核心专题案例库。对应于理论教学中的重点和难点，本课程配套了8个综合性实验：农田现场信息采集与处理、遥感图像预处理、遥感图像分类与判别、基于遥感的农业生态环境监测、农业信息网络检索、基于GIS的农业信息分析、农业信息光谱分析实验和基于统计的农作物模型模拟。
图1 《农业信息获取与处理技术》课程结构
针对研究生培养目标和学科点建设目标，基于长期积累的丰富的科学数据资源和项目案例资源，例如，已获取了覆盖乌鲁木齐地区国产“高分一号”遥感影像，可为农田信息遥感监测实验提供数据;拥有某地区农田传感器数据，可为农田现场数据分析实验提供支撑;掌握了新疆森林资源数据，可为农林资源空间格局分析提供支持，我们充分利用了新疆农业大学拥有的自治区级实验教学示范中心“农业与农村信息技术实验教学示范中心”、校级创新中心“农业信息化技术协同创新中心”、农业信息检索实验室等丰富的教学科研环境，进而有效引导研究生深入掌握天—空—地范围（遥感、GPS和农田现场）内布设的主流传感器获取农业信息的原理、技术与方法，掌握网络环境和科技文献中蕴含的农业信息检索与发现的核心技术与方法，掌握基于光谱分析技术和机器视觉技术的农业信息获取与处理方法，掌握基于射频标识RFID的农产品与动物标识信息采集方法，掌握农业大数据时空分析与处理模型与方法。
3.结论与展望
面向研究生开设的《农业信息获取与处理技术》课程结构设计涵盖了农业信息获取与处理技术的关键内容，蕴含了领域知识前沿、难点问题和研究热点资源，有助于加强研究生的数据思维、计算思维和实践动手能力，培养学生综合应用各学科知识发现问题、分析问题和解决问题的科学研究素养。而且，有效弥补了目前尚无农业信息获取与处理技术研究生教材这一不足。随着深入教学实践和信息技术的最新进展，本课程结构也需进一步优化和深化。
参考文献：
[1]田永超，朱艳，姚霞，等. 《农业信息学》课程建设的实践与思考[J].中国农业教育，2007，04：59-61.
[2]余建桥，梁颖. 现代农业信息技术课程教学改革的探索与实践[J].西南师范大学学报（自然科学版），2012，03：162-165.
[3]高辉，孙成明，谭昌伟，等.农业信息技术课程群建设的研究与实践[J].农业网络信息，2013，10：133-135.