一、数据库及信息管理系统：1. 农业数据库的概念：是一种有组织地动态地存储、管理、重复利用、分析预测一系列有密切联系的农业方面的数据集合（数据库）的计算机系统。2. 农业数据库的三级模式：外模式：亦称为子模式或用户模式，是数据库用户看到的数据视图，它涉及的是数据的局部逻辑结构，通常是模式的子集。模式：亦称为逻辑模式，是数据库中全体数据的逻辑结构和特性的描述，是所有用户的公共数据视图，它描述的是数据的全局逻辑结构。内模式：亦称为存储模式，是数据在数据库系统内部的表示，即对数据的物理结构和方式的描述。 3. 建立农业数据库的要求：安全 系统 全面 准确4. 管理信息系统概念：（Management Information Systems，MIS）是收集和加工系统管理过程中有关的信息，为管理决策过程提供帮助的一种信息处理系统，是根据管理目的而建立的、有大容量数据库支持的、以数据处理为基础的计算机应用系统，可以支持事务处理、信息服务和辅助管理决策。管理信息系统（MIS）由人、硬件和软件构成，具有信息处理、事务处理、预测、计划、控制和辅助决策的功能。5. MIS特征：具有人-机系统、综合性和动态性3个特征。6. 农业管理信息系统概念：农业管理信息系统是收集和加工农业系统管理过程中的有关信息、为管理决策过程提供帮助的信息处理系统，可根据管理目的而建立，在数据支持下进行与农业相关的事务处理、信息服务和辅助管理决策7. 数据编码概念：编码是将经过分类的数据信息用适当的数码（字符串或数值）来表示，也称代码化。8. 编码的原则：唯一性：编码和分类一一对应；可扩充性：如果将来要增添新的内容，尽量不改变原有体系而实现扩充；识别性：用户看到编码时，凭经验就可知道事物的分类，并和其他事物产生对比、联想；简单性：完整性：综合性的信息系统涉及的面很广，应全面考虑有关的信息类型与分类，防止顾此失彼。二、农业专家系统：9. 专家系统及农业专家系统的概念 专家系统（ES，Expert System）是一个智能程序，它能对那些需要专家知识才能解决的应用难题，提供相关领域权威专家水平的解答。或者说由一个专门领域的知识库以及一个能获取和运用知识的机构构成的一个问题求解系统。10. 农业专家系统特征: 具有显示表达的大量领域专门知识 能进行符号处理:本特征是专家系统与传统程序的一个显著差别。具有智能性。能对推理过程的解释: 这一特征也是农业专家系统与传统程序的一个显著差别。包括知识库、数据库、模型库，涵盖了农业专家解决实际问题所需的基本信息。人机界面友好:权威性，启发性，灵活性，透明性，丰富性，适用性11. 农业专家系统结构:知识库，推理机，数据基，解释机构，人机界面，知识获取12. 知识获取的概念:领域专家自身或知识工程师与领域专家共同整理总结领域的知识和他们的实际知识、经验、模型及研究成果等，按所建专家系统规定的知识表示形式，整理成一个个知识单元, 放入知识库, 这种过程称之为知识获取。知识获取与知识表示、知识运用是建造一个专家系统的三个关键技术。知识获取的基本任务：是为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域问题的需要。13. 知识获取方式种类：知识获取可分为非自动知识获取和自动知识获取两种方式。14. 常用的知识表示方法：逻辑表示法 产生式规则表示法 特性表表示法 过程表示法 框架表示法 语义网络表示法 案例表示法 面向对象表示法三、农业模拟模型15. 农业模拟模型的概念：农业模拟模型(Simulation Model)着重利用系统分析方法和计算机模拟技术，对农业系统中的生物与非生物过程及其与环境和技术的动态关系进行定量描述和预测。16. 分类：经验(Experiential)模型和机理(Mechanistial)模型 描述性(Descriptive)模型和解释性(Explainatory)模型 统计(Statistical)模型和过程(Process)模型 应用(Application)模型和研究(Research)模型17. 过程模型的特征：系统性：对生物与非生物全过程进行系统、全面的分析与描述。动态性：包括受环境因子和内在特性驱动的各个状态变量的时间过程变化及不同生育过程间的动态关系。 机理性：在经验性或描述性的基础上，通过进行深入的支持研究，模拟较为全面的系统等级水平，并将其进行有机结合，从而提供对主要生理过程的理解或解释。预测性：通过正确建立模型的主要驱动变量及其与状态变量的动态关系，对系统行为提供可靠的定量预测。通用性：原则上适用于任何地点、时间和品种等条件。便用性：可为非专家操作应用，可利用一般的气候、土壤及品种资料。灵活性：可容易地进行修改和扩充以及与其它系统相耦合。研究性：除了应用性以外，还可用于不同领域的模拟研究工作，从而避免实物研究中干扰因素多。18. 与统计模型的比较 ：（1）农业统计一般只对农业生产系统的最终结果（如产量）进行比较，而不揭示结果（产量）形成的机理性过程及因果关系。而农业模拟模型完全可以揭示生物生长与生产过程及其动态关系，帮助人们更好地理解生物生长和生产的机制与结果。（2）农业统计一般只能考虑与结果（如产量）有关的少数技术措施（如品种、肥料、密度等），而客观上影响生物生长和生产的因子往往很多，无法用农业统计的方法综合研究和分析。而模拟模型可以对农业生产系统进行综合分析和合成，同时考虑许多因子的作用，并可进行大量的计算机模拟试验。 （3）农业统计的研究结果具有明显的地域性和季节性，且局限于特定的生物品种、土壤类型和气候条件，很难应用于不同地区、时间和生产系统。而模拟模型同时受外部环境和内在特征所驱动，因而具有较强的动态性和灵活性，可以应用于不同的地点、时间和生产系统。19. 农业模拟模型最重要的意义 农业模拟模型最重要的意义是对整个农业生产系统的知识进行综合，并量化机理性过程及其相互关系，即综合知识和量化关系。/模拟模型是利用计算机强大的信息处理和计算功能，对不同的生物与非生物过程进行系统分析和合成，其实质上相当于所研究系统的最新知识的积累和综合。在这种知识合成的过程中，还能鉴定知识空缺，从而明确新的研究方向/同时，模拟研究在理解生物与非生物过程及其变量间关系的基础上，进行量化分析和数理模拟，从而促进了对生物与非生物规律由定性描述向定量分析的转化过程，深化了对农业系统过程的定量化认识和数字化表达。20. 模拟模型的功能；理解、预测、调控。模拟模型能够帮助人们理解和认识生物与非生物过程的基本规律和量化关系，并对系统的动态行为和最后表现进行预测，从而辅助进行对生物生长和生产系统的适时合理调控，实现优质、高产、高效、生态、安全的可持续发展。21. 农业生产系统的等级。农业生产系统一般可分解成区域、农区、农田生态、作物群落、群体、个体、组成成分（器官、组织、细胞）等不同层次或等级22. 作物生产系统水平划分；根据生态限制因子对作物生理过程和生产系统的影响进行分类，按照产量递减的顺序，可以把作物生产系统分为五个水平： 光温潜力 水分限制 氮素调控 磷钾等养分的调控 病虫草害等生物灾害的影响23. 分室模型中的符号的含义。分室模型中的符号是以云朵代表系统的输入源，小室代表系统中的状态变量，开关代表过程的速率，以实线表示物质流，虚线表示信息流。另外，将影响速率的输入因子和参数称为附属变量。24. 农业模拟模型研制的步骤。模型选择与系统定义 资料获取与算法构建 模块设计与模型实现 模型检验与改进 工作的重点和难点是在深入解析和科学把握系统内涵与特征的基础上，研究和建立农业模拟模型的算法结构。25. 模型的检验过程及方法。模型的检验包括对模型的敏感性分析、校正、核实、测验等四个主要过程.平均离差（Mean Deviation，MD）即预测值与实际值之差总和的平均值。MD（ERRi）/n ERRiYiXi 其中，n为为样本数；Yi和Xi为第i次的模拟值和实测值。平均预测误差（Mean Prediction Error，MPE）即预测值与实际值之差绝对值总和的平均值，反映模型的精度。 MPE=(|DERi|)/n预测均方法（Mean Square Error of Prediction，MSEP）即预测值与实际值之差平方总和的平均值，是比较模型间精确度较好的指标。 MSEP=（ERRi）/n均方差根（Root Mean Square Error，RMSE）即预测均方差的开平方，能更直观地反映模拟值与实测值的误差 直接比较单个模拟值的绝对误差和相对误差 绝对误差：ERRiYiXi相对误差：REERRi/Xi26. 敏感性分析。敏感性分析是对模型灵敏度和动态性的测验，分析模型对主要参数和变量反应的灵敏度，测验模型的结构与过程以及系统的成分。它可以看成是某种形式的假设模拟试验。结果通常以值来表示模型的反应程度。27. 模拟模型的应用 作物生长模拟模型与其他关键技术结合的思路（特别是作物管理知识模型或专家系统相结合）。四、虚拟植物与虚拟农业：28. 虚拟植物的概念：虚拟植物就是应用计算机模拟植物在三维空间中的生长发育状况。 29. 意义（重要性）虚拟植物的研究对明确植物的生长发育规律有着重要的理论意义。植物的形态结构很大程度上决定着植物的竞争能力和资源获取强度，通过虚拟植物的研究实现植物形态结构的定量化，有助于从生长机理上明确植物的生长发育规律。/另一方面，虚拟植物模型具有广泛的应用价值。30. 应用较广泛的用来描述植物拓扑结构的模型的理解。L系统评价：系统为生物生长发育的数学表达提供了一个形式语言描述框架，它具有严格的数学基础。只要使用相当少的规则，就能以植物在自然界生长的方式来模拟其从芽开始到主茎、分枝、叶、花和果实的生长，产生非常复杂的结构。与三维图形绘制系统相连(如cpfg)，能生成具有很高真实感的不同类型的植物。 L系统实际上是一个结构描述的通用方法，它可以描述植物的结构，也可以描述其它结构体的结构，如城市街道、建筑的结构等。L系统的具体实现系统实际上就是一个脚本语言系统。为了描述更多的结构与形态特征，这些系统不断地引入具有特定意义的符号来增强其功能，这样就使得符号多且庞杂。而且这些字符没有明确的字面意义，很难记忆使用，在程序开发时也很难实模块化。 随机过程方法AMAP模型：首先：对其进行定性分析，确定描述植物结构基本模型，在此基础上对植物结构进行定量化。/其次：则是根据芽的死亡、休眠状况出现的概率来模拟其生长，如某个位置的侧芽是否产生分枝、何时长出分枝及分枝生长持续的时间。为更准确地模拟植物的结构，在模型中还要用到一些较复杂的随机过程理论，如马尔可夫过程来描述各种分枝分布的规律，模型应用蒙特卡洛方法来实现对多种概率事件影响下的植物生长情况的模拟。/最后，提取参数。AMAP已建立的数量巨大的参数库，在一般情况下，调用其参数库就可以实现各种植物的虚拟。五、农业遥感31. 遥感的概念：遥远的感知，它是从不同高度的遥感平台（Platform）上，使用各种传感器（Remote Sensor），接收来自地球表层各类地物的各种电磁波信息，并对这些信息进行加工处理，从而对不同的地物及其特性进行远距离的探测和识别的综合技术。32. RS的特征：间接性（非破坏性） 光谱特性 时相特性 信息数据齐全33. 遥感的分类：根据所利用的电磁波的光谱波段，遥感可以分为可见光反射红外遥感、热红外遥感和微波遥感三种类型。按传感器的工作方式不同可分为被动遥感和主动遥感。 按传感