农业病虫害对农作物的产量和品质造成了严重的威胁，因此准确、高效地检测和识别病虫害是农业生产中的重要任务。本文介绍了一个综合的农业病虫害数据集，由农业虫害检测数据集、农业病害检测数据集、农业病害分类数据集和水稻表型分割数据集组成，包含55个类别、48576张，共4.14 GB的图像样本。从公开数据源和学术论文中收集和整理数据，保证了数据集的多样性和代表性。在数据的筛选、清洗和标注过程中，采用了严格的质量控制和验证措施，以确保数据集的准确性和可靠性。该数据集可用于农业病虫害识别和水稻表型鉴定等农业视觉任务，能够为农业病虫害研究提供有价值的资源，并促进农业生产的可持续发展。

多模态知识图谱在传统知识图谱基础上，构建多种模态的实体，以及多模态实体之间的语义关系，能够提供重要的文本、图像以及声音知识，在消除歧义、补充视觉知识等方面具有非常重要的作用。近年来，在农业信息化和智能化飞速发展的背景下，知识图谱技术得到了广泛关注。文章详细介绍了知识图谱和多模态的含义，从图谱构建层面详细叙述了多模态表示学习等技术方法。针对多模态知识图谱在农业领域中的应用，重点总结知识图谱在农业智能问答、病虫害识别、农产品推荐等在农业领域中的应用研究，并对农业多模态知识图谱构建面临的挑战以及多模态知识图谱在农业领域中的发展前景进行展望与分析。

马铃薯是世界第四大粮食作物，规模化种植是其高产量的基础性保障。随着数字农业的发展，马铃薯的规模化种植方式也日益趋向自动化与智能化。无人机是作物植保和生长监测的重要工具，无人机光谱数据在作物识别、作物生长状况分析等方面发挥重要的作用。为探究光谱数据及图像数据在马铃薯生长中所发挥的作用，文章利用无人机遥感获取不同高度的多光谱影像，并对地面的马铃薯叶片数据进行采集，经过人工检查和整理构建了论文数据集。数据采集地点位于内蒙古呼伦贝尔两块成熟期种薯试验田，采集时间为2022年8月13日、16日和18日，期间共完成了3次不同空间分辨率的光谱数据及图像数据采集。本文数据集的光谱数据完整，叶片数据清晰，可为马铃薯作物识别、种植面积估测以及成熟期期间不同日期的马铃薯相关植被指数变化等研究提供数据支撑。

及时准确地获取耕地空间分布数据对于农业生产管理、种植结构调整、保障粮食安全等具有重要意义。本研究以东北三省（黑龙江省、辽宁省、吉林省）为研究区，基于哨兵二号（Sentinel-2）卫星影像数据，建立每一省份特定年份的耕地与非耕地样本12个月份的归一化差分植被指数（NDVI）数据集库；利用Google Earth Engine遥感计算平台，依据耕地与非耕地样本的NDVI的差异性特征进行监督分类，建立了黑龙江省、辽宁省、吉林省等东北三省2020—2022年间逐年10 m空间分辨率耕地资源空间分布数据集。该数据集为东北地区最近年份的耕地资源空间分布数据集更新，可为该地区的黑土地科学保护、“藏粮于地，藏粮于技”战略实施以及粮食安全保障提供数据支撑和科学服务。

苹果品种繁多，不同品种果实品质特征相差悬殊，对不同品种的苹果品质指标数据进行测定、收集，为苹果新品种选育和加工利用提供理论依据。该数据集通过从不同生产地（山东、辽宁、河北、山西）采集‘乔纳金’、‘金冠’、‘华红’、‘寒富’、‘国光’、‘斗南’、‘华月’、‘瑞香红’、‘瑞阳’、‘瑞雪’、‘华庆’、‘维纳斯黄金’等12个苹果品种，收集整理了2019—2021年12个苹果品种果实的品质指标，包括硬度、可溶性固形物、可滴定酸、维生素C、呼吸强度、乙烯释放量、破裂力、破裂位移、破裂功、屈服力、屈服位移、屈服功、果肉硬度、果肉做功、L^*值、a^*值、b^*值、c^*值、h^*值，共19个品质指标。此次收集的数据集涵盖了果实的生理品质、果肉质地、色泽等方面，更加全面地体现出该品种的特性，对品种的评价可以做到更具有真实性和准确性。对不同苹果品种的品质指标建立与共享数据集，可让大众更加清晰地认识到苹果品种之间的性状差异，有针对性地开展育种与加工工作，同时还可以筛选出性状表现突出的品种，去选择其更加适宜销售的地域。

储粮害虫是造成粮食产后损失的重要因素，对粮食害虫早期活动进行检测和监控是减少储粮损失的必要且合适的防控措施。随着人工智能的发展，基于深度学习的图像检测方法在农业领域得到了广泛应用，目前在储粮害虫检测领域的研究相对较少，数据集的质量往往决定了深度学习模型能够学到的知识水平，因此构建专门用于储粮害虫图像检测和计数的数据集具有重要意义。本文提出的数据集GrainPest包含500幅粮虫原始图像、500幅像素级显著目标标注图像、420个害虫检测目标框标注文件和500条粮虫数量数据。数据集涵盖了玉米象、麦蛾、谷蠹、玉米螟、大谷盗、蚕豆象、米象、咖啡豆象、绿豆象、印度谷螟等主要粮食害虫，图像背景涉及小麦、玉米、大米、稻谷、绿豆、蚕豆等常见粮食。由于实际检测中有很多粮食是未感染虫害的，因此数据集还包含了80幅不含害虫目标的纯粮食背景图像，这增加了害虫显著性检测的难度。本数据集提供了一个多样性的粮虫图像基准数据集，旨在促进深度学习在储粮害虫显著性检测、目标检测和粮虫计数方面的研究，为降低粮食储藏损失和保障粮食安全提供支持。

本研究以中国农村电商实证数据为综述对象，按照电商定向干预和农产品交易地的特征将农村电商数据类型分为两类数据集。其中，数据集Ⅰ包括电子商务进农村综合示范县数据库、淘宝村与电商指数数据库;数据集Ⅱ包括农产品电商数据库与农产品跨境电商数据库。以此探讨不同数据集内若干农村电商研究主题所用数据的来源、指标内容、时间跨度、优劣势等内容，系统性梳理农村电商研究所用数据的来龙去脉，为该领域实证检验提供数据库筛选的参考，从而有效推动农村电商发展研究的理论进程。

为了增强对豆科植物WRKY基因的多样性和进化上的认识，探索WRKY转录因子家族成员的功能和在育种中的应用。在本研究中，利用生物信息学方法对5种豆科植物大豆、鹰嘴豆、菜豆、蒺藜苜蓿及百脉根的WRKY基因进行了染色体定位、系统进化、保守基序、基因结构和基因复制等方面的分析。从上述5种豆科植物中分别鉴定出185、61、90、108和83个WRKY基因。将5种豆科植物WRKY蛋白分为三类和五个亚类，同一亚类具有相似的蛋白结构和基因结构。5种豆科植物的WRKY基因家族成员中存在基因复制事件，并且在各个组织中有明显差异表达。WRKY基因在不同组织中的表达模式表明，它们可能在豆科植物的生长发育中发挥重要作用。

农机购置补贴政策作为一项重要的强农惠农政策，对小农户及新型农业经营主体生产决策、农业生产以及农机行业发展等多方有深刻影响。通过搜集农机补贴政策背景下全国性农机购置与补贴数据，掌握各省市县农机购置差异、变动特征与趋势，才能合理评估政策所带来的影响，进而调整农机购置补贴政策目标与内容，从而推动农机市场健康发展，更好助力农业强国建设。目前，我国各省农业农村厅的农机购置补贴信息公开专栏实时发布农机购置相关数据。通过网络爬取、数据处理，得到涵盖2021—2022年北京、天津、山西等23个省（自治区、直辖市）农机购置与应用补贴信息、共计2226229条数据的数据集。该数据集可用于分析各地农机购置特征、差异以及补贴发放情况，为相关科学研究和管理决策提供数据基础。

近年来，近红外光谱检测由于其有效性成为快速无损检测的首选方法。当前苹果果实近红外光谱数据的采集，仅限于苹果内部品质。而苹果果实易发生病害，其病害光谱数据意义重大，具有再次开发利用价值，有助于科研发现。本数据集通过对2010年辽宁兴城生产的富士苹果接种炭疽病菌和轮纹病菌，进行近红外光谱检测，收集相关数据，同时采集其原始品质近红外光谱数据作为对照。数据集包括苹果品质近红外光谱检测数据2150条，病害检测数据958条，数据保存格式为ASD文件，共计121MB。该数据集可为建立苹果果实病害的识别模型及无损检测方法研究提供数据基础。

科学数据是“数据—信息—知识—智慧”创新价值链的基础，是最基本的科技资源，对经济社会发展和科技创新起到重要作用。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》部署了实施战略性科学计划和科学工程的9大前沿领域。及时掌握这些前沿领域的科学数据共享现状和需求，对于更好地加强我国科学数据中心建设并发挥数据对前沿领域的支撑作用意义重大。文章跟踪人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、深地、深海以及可持续发展9大领域数据库国内外进展，从数据资源情况、数据库/平台整合能力、应用服务以及典型案例等方面进行调研分析。以在海洋和地球系统科学领域具有代表性的德国PANGAEA数据库为代表，剖析其在组织架构、技术运维和运营管理流程等方面的特点。总结提出面向我国前沿领域需求的科学数据治理和发展建议。

育种技术是果树新品种选育的重要工具。果树育种技术主要包括杂交育种、芽变选种、实生选种等常规育种技术和辐射育种、分子标记辅助育种、遗传转化等辅助育种技术。目前，在北方地区主要果树育种过程中，杂交育种、芽变选种和实生选种等常规育种技术是新品种选育的主要技术，大多数品种都是通过常规育种技术选育的；诱变育种和组织培养是重要的辅助育种技术，在北方果树育种中发挥了重要作用；通过分子标记辅助育种、遗传转化等技术在果树中筛选、开发出多个重要性状相关的分子标记，并获得重要转基因植株，为果树分子育种奠定重要基础。本文以苹果、梨、葡萄、桃为例，综述了北方主要果树的育种技术，并对育种技术的特点和应用情况进行介绍，同时对今后果树育种的策略、方法进行展望，以期为北方主要果树新品种选育提供思路和借鉴。

我国是生猪养殖大国，也是猪肉消费大国。猪肉价格波动直接影响养猪户利益，也会对居民生活产生影响。预测未来猪肉价格走势，科学管控生猪市场价格，对推进我国生猪市场平稳健康运行具有重要现实意义。本文以全国生猪出场价格为研究对象，首先根据生猪生产的生物周期和生产的连续性特点，构建生猪出栏量、能繁母猪存栏量与猪肉产量三者之间的关系模型，预测出未来10个月的猪肉产量。再结合我国受猪肉消费习惯影响，致使猪肉需求量呈现明显季节性周期波动的特点，采用STL时间序列分解法，从猪肉交易数据中提炼出月度季节性波动趋势，预测月度猪肉需求量。基于定价模型中供需法则，使用最小二乘法约束法，构建猪肉供应量和需求量比与猪肉价格之间的关系模型，对未来10个月猪肉价格进行预测，并测算出猪肉供需均衡价格。本研究使用农业农村部重点农产品市场信息平台系统中2016至2022年猪肉相关数据，预测猪肉价格相对误差约10%。当预测的猪肉供应量与需求量比出现偏离时，猪肉价格将偏离供需均衡价格，模型能够通过调控能繁母猪存栏量、进口量和投放量来调节猪肉供应量，从而调控未来猪肉价格走势。本研究提供了通过调整影响猪肉供应量的核心因素来调节未来猪肉价格走势的思路和方法，旨在科学预测猪肉供需量及未来价格走势，协助政府相关部门合理及时调控猪肉供给，促进各时刻的猪肉供需均衡，猪肉价格稳定在供需均衡的合理区间。

红树林分布于热带和亚热带海岸潮间带，对全球碳循环具有重要指标作用，为生态和生态经济发展提供服务价值。但随着人类活动的发展和自然环境的恶化，红树林资源出现急剧减少。文章采用2000年、2005年、2010年Landsat和2015年、2020年Sentinel-2影像，通过决策树分类与面向对象的分类方法，并结合实地踏勘调查，提取各年份红树林空间分布及面积，产出2000—2020年淇澳岛红树林空间分布数据集。文章数据集可解析红树林的空间动态演变，可为淇澳岛红树林动态变化规律、生态环境质量评价等科学研究提供重要参考；为红树林湿地的保护、恢复和管理提供决策支持；以及为珠海市和广东省环境监测提供基础数据支持。

中国北方地区果树以苹果、梨、桃和葡萄等落叶果树为主，四大树种是我国果品的重要来源。果树种质资源是果树种业的“芯片”，是果业发展的物质保障。中国农业科学院果树研究所正式建立64年，但从事果树种质资源研究与新品种选育的历史已逾70年，是我国最早开展相关研究的科研单位，研究所建立了历史最为悠久、保存数量位居世界前列的“国家果树种质兴城梨、苹果圃”，并获得国家科技进步二等奖，先后育成100余个苹果、梨、桃和葡萄等鲜食新品种和矮化砧木，出版多部具有影响力的著作，为我国果业的快速发展提供了强有力的科技支撑，对我国苹果、梨、桃、葡萄等产业的可持续发展产生了深远的影响。文章回顾总结了该所果树种质资源广泛收集、妥善保存、深入研究、积极创新、共享利用和新品种选育等方面的主要成就，并从完善多种保存方式相结合的果树种质资源保护体系、国家和产业发展需求指引果树种质资源鉴定、挖掘“精细定位”和“准确评价”的果树种质资源、育种技术的革新催生新品种等4个方面，展望本所今后在果树种质资源的高水平保护和高质量利用方面的主要研究方向和内容，继续为果业强国建设和乡村振兴作出新的更大贡献。

深度神经网络是棉花病害智能识别的一种重要方法。覆盖更多病害、土壤和环境信息的科学数据既是此类方法发展的基础，也是当前的关键制约因素之一。本文提出的棉花病害数据采集自中国海南省三亚市坡田洋高标准农田示范基地中的棉花种植田块，覆盖了炭疽病、细菌性角斑病、褐斑病和枯萎病四种常见棉花病害，包括3453张高分辨率的健康叶片和不同生长阶段的病叶图像。所有样品获取均采用田间随机采样方式，经筛选后由10名棉花病理学专家进行鉴定与标注，同时另选20名标注者对标注后图像进行随机重复标注以检测质量，Vision Transformer模型被引入以进一步验证数据集的稳定性。相对于其他同类数据集，当前数据集数据采集于复杂的田间环境，覆盖了常见棉花病害且具有高分辨率，可更好地服务于棉花病害智能识别模型、算法的研究、训练与验证。

中国是世界养猪大国，创制智能化猪场的数字化管控平台是规模化猪场发展的必然趋势，对促进中国养猪业的转型升级与健康发展具有重要的意义。在非洲猪瘟爆发及饲粮短缺的大背景下，中国猪场的数字化、智能化、装备化水平较低，严重制约着中国猪场的进一步发展。因此，运用现代信息技术，构建智能化猪场的数字化管控平台，解决中国猪场面临的环境压力、资源约束、养殖亏损等现实问题，促进中国养猪业的高质量发展必将发挥积极的作用。文章研究基于“个体-环境-营养-健康”等生猪养殖全过程多元异构大数据融合技术，构建系统综合管理数据库；集成物联网、人工智能等现代信息技术，构建猪场多维度预警体系、智能化管理体系和生产经营决策体系，保障猪场生物安全与资产安全，实现猪只从出生到出栏全生产周期的远程化管理、精细化生产及可视化决策，实现猪只的智慧养殖，减少人、猪、车和物的接触频率，有效提高猪场生物安全监测水平及养殖收益。本研究还指出，智能化猪场数字化管控平台的发展，还需进一步完善智能精准饲喂系统、健康状态感知系统和大数据分析系统3个方面的功能，为绿色、高效、智能的养猪模式提供技术与平台支撑，最终实现中国无人值守式猪场。

苹果是我国居民日常膳食的重要组成部分，人们对其品质的关注度逐渐提高。文章研究对河北省、河南省、辽宁省、宁夏回族自治区、山东省、山西省、陕西省和新疆省等8个富士苹果主产省（区）的176份‘富士’苹果样品进行品质测定，检测参数包括单果重、硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、维生素C含量、山梨醇含量、葡萄糖含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度、固酸比、糖酸比、甜酸比14项指标，建立了我国不同产区‘富士’苹果品质数据集。通过建立‘富士’苹果品质数据集，可以系统地评价我国不同产区‘富士’苹果的营养状况和品质差性，并探究其影响因素，为我国苹果品质评价提供科学依据，为苹果产地溯源提供技术支撑。