《农业信息化技术》教学大纲(共7页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上农业推广硕士专业学位研究生农业信息化技术教学大纲课程编号：课程中文名称：农业信息化技术课程英文名称：Technology of Agricultural Information课程性质：【选修课】授课对象： 开课单位： 学时：总学时32学时学分：2学分授课方式：多媒体、课堂讨论与机上操作考核方式：1. 平时成绩：课堂听课情况、课堂回答问题情况、机上操作情况、课后写作完成情况等，按百分制计分，平时成绩占总成绩的60%。2. 课程论文成绩：课程结束后，根据授课内容，自选拟定题目完成一篇与课程内容相关的综述题材的课程论文，依据课程论文的内容、格式规范情况、查阅文献的能力、语言表达的水平以及专业英语的应用能力进行综合评定，按百分制计分，课程论文成绩占总成绩的40%。3. 总成绩计算：平时成绩×60% +论文成绩×40% = 总成绩。授课教材：自编参考教材及书目：李军主编. 农业信息技术. 第2版. 科学出版社. 2010年 曹卫星主编. 农业信息学. 农业出版社, 2005年.开设目的、意义： 农业信息化技术是基于信息科学与农业科学交叉新型学科，也是信息技术在农业上的应用，可为解决作物生产和农业环境问题、资源的可持续利用提供全新的技术支持和全方位的信息服务，使作物生产、农业资源开发利用和环境保护及管理逐步走上数字化、定量化、智能化、精确化、高效化和科学化的轨道，使农业与资源环境向着有利于人类社会生存与发展的方向演进，从而使人类与自然更加和谐友好，健康协调发展。主要教学内容：第一章 农业信息技术概述 （4学时）教学要求：了解农业信息技术的发展历程，理解农业信息技术的作用与应用，利用Internet网络进行农业数据资源与文献的检索和下载。教学重点与难点：重点：农业信息技术发展历程及应用前景难点：国外农业数据资源与文献的检索和下载教学内容：第一节 计算机应用于农业的发展历程（2学时）一、农业现代化管理二、信息管理系统三、专家系统四、数字农业五、信息高速公路六、卫星数据传输系统七、农业的智能自动化第二节 信息化技术在我国农业的应用现状及前景（1学时）一、我国农业在信息化方面的应用现状二、以计算机为核心信息技术在我国农业上发展前景实践与讨论：农业信息资源的网络检索及安徽省小麦栽培管理专家系统的应用（1学时）本章习题要点：查询并下载某一研究领域的英文文献（限定关键词）第二章 “3S”技术在农业生产中的应用（8学时）教学要求：通过本课程的教学，要求学生能掌握“3S”的概念、组成结构及基本原理，理解“3S”集成技术在农业生产中的应用与发展，并初步能够运用GIS及RS软件解决农业生产中的实际问题。教学重点与难点：重点： “3S”技术的基本原理；国内外常用的GIS工具软件；“3S”技术在农业中的应用难点： “3S”技术的基本原理教学内容：第三节 “3S”技术概述（3学时）一、遥感技术概述二、遥感图像的识别与处理三、地理信息系统概述四、GIS的软件系统五、全球定位系统概述第四节 “3S”集成技术（1学时）一、GIS与RS的集成二、GIS与GPS的集成三、RS、GIS、GPS的集成实践与讨论一： “3S”软件及工具的认识（2学时）实践与讨论二： GIS在农业生产中的应用（2学时）本章习题要点：“3S”技术的概念与基本原理，地理信息系统的构成与功能，“3S”技术在农业中的应用与发展第三章 农业专家系统（8学时）教学要求：了解农业专家系统的概念、特征和结构；理解农业专家系统的功能；掌握农业专家系统的应用领域。教学重点与难点：重点：专家系统基本特征；农业专家系统的结构与功能难点：农业专家系统的结构与功能教学内容：第一节 专家系统技术概述（1学时）一、人工智能与专家系统二、专家系统基本结构三、知识表示技术四、推理策略五、专家系统开发工具第二节 农业专家系统概述（1学时）一、农业专家系统发展概况二、农业专家系统的类型三、农业专家系统发展趋势第三节 作物管理知识模型（1学时）一、 作物管理知识模型的概念、特征与作用二、作物管理知识模型的构建三、 基于知识模型的作物管理方案设计第四节 农业决策支持系统（1学时）一、决策支持系统概述二、农业决策支持系统示例实践与讨论一：无公害蔬菜平衡施肥技术及专家系统应用（2学时）实践与讨论二：在线专家系统的应用以宁波市农业专家系统为例（2学时）本章习题要点：农业专家系统的概念、特征、结构与功能。第四章 计算机在农业统计中的应用（12学时）教学要求：通过本课程的教学，要求学生熟练运用Excel、DPS、SAS和NTSYS-PC等软件，解决农业数据整理与分析中的实际问题。教学重点与难点：重点：利用计算机软件进行数据作图、显著性检验、方差分析、回归与相关分析、聚类分析等难点：多因素的方差分析和聚类分析教学内容：第一节 利用计算机软件进行数据的整理与分析（2学时）一、试验数据整理及图形制作二、显著性测验实践与讨论：利用Excel和DPS进行数据整理与分析（2学时）第二节 利用计算机软件进行方差分析 （2学时）一、完全随机试验结果的统计分析二、单因素随机区组试验结果的统计分析三、多因素随机区组试验结果的统计分析实践与讨论：利用Excel、DPS或SAS进行数据方差分析（2学时）第三节 利用计算机软件进行回归、相关及聚类分析（2学时）一、一元线性回归与相关分析二、多元线性回归与相关分析三、分子生物学数据的聚类分析实践与讨论：利用Excel、DPS、SAS和NTSYS-PC进行回归、相关及聚类分析（2学时）本章习题要点：根据给定试验数据进行方差分析、回归、相关及聚类分析大纲撰写人：二级学院负责人签字：二级学院签章：专心-专注-专业