探究农业信息学领域的研究态势、学科结构和研究热点对中国在该领域的高质量发展具有不可或缺的参考意义。梳理了农业信息学的概念起源,以Web of Science核心合集数据库收录的农业信息学领域的相关论文为研究对象,使用可视化分析工具Cit...探究农业信息学领域的研究态势、学科结构和研究热点对中国在该领域的高质量发展具有不可或缺的参考意义。梳理了农业信息学的概念起源,以Web of Science核心合集数据库收录的农业信息学领域的相关论文为研究对象,使用可视化分析工具CiteSpace和VOSviewer进行发文趋势、发展脉络、学科结构与研究热点分析。结果表明,农业信息领域的发文量持续增长且近年来增长显著:1995—2005年属于起步阶段、2006—2012年属于缓慢成长阶段、2013—2023年属于快速发展阶段;农业信息学主要的来源学科是工程学、计算机科学、农学、环境生态学和遥感科学,同时也继承了来自地质学、影像科学、植物科学和化学的理论与方法;相关学科分布较为分散,涉及地球科学、农学、植物科学、信息系统、电信等多门学科,表现出较强的跨学科属性;从研究热点的分析可以看出,一是计算机视觉是实现精准农业的关键技术,为智能农机的实时农业图像处理任务提供了高效的解决方案;二是物联网成为智能农业系统的重要基础设施,有效提升自动化生产的效率;三是数字土壤制图与AI技术的结合大力推动土壤的可持续管理。展开更多
文摘探究农业信息学领域的研究态势、学科结构和研究热点对中国在该领域的高质量发展具有不可或缺的参考意义。梳理了农业信息学的概念起源,以Web of Science核心合集数据库收录的农业信息学领域的相关论文为研究对象,使用可视化分析工具CiteSpace和VOSviewer进行发文趋势、发展脉络、学科结构与研究热点分析。结果表明,农业信息领域的发文量持续增长且近年来增长显著:1995—2005年属于起步阶段、2006—2012年属于缓慢成长阶段、2013—2023年属于快速发展阶段;农业信息学主要的来源学科是工程学、计算机科学、农学、环境生态学和遥感科学,同时也继承了来自地质学、影像科学、植物科学和化学的理论与方法;相关学科分布较为分散,涉及地球科学、农学、植物科学、信息系统、电信等多门学科,表现出较强的跨学科属性;从研究热点的分析可以看出,一是计算机视觉是实现精准农业的关键技术,为智能农机的实时农业图像处理任务提供了高效的解决方案;二是物联网成为智能农业系统的重要基础设施,有效提升自动化生产的效率;三是数字土壤制图与AI技术的结合大力推动土壤的可持续管理。
