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基于文献计量学的农作物病虫害识别研究进展分析

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[目的]掌握农作物病虫害识别的研究进展.[方法]以Web of Science(WOS)和中国知网(CNKI)数据库农作物病虫害识别文献为数据源,采用统计分析和文献计量法,从文献发文量、发文国家、发文机构、研究学者和研究热点的角度,分析 2000-2022 年农作物病虫害识别领域的研究情况.[结果]检索得到农作物病虫害识别相关英文文献 2 214 篇,2014 年以后发文量持续增加,2014-2022 年的发文量占总发文量的 85.0%;检索得到中文文献 2 390 篇,2000-2012 年发文量稳步增长,2013 年后波动较大但总体呈上升趋势.中国、美国占农作物病虫害识别研究总发文量的 41.3%;在合作交流上,中国与美国及一些亚洲国家、欧洲国家的研究合作都较为密切.英文文献发文量最高的发文机构为中国科学院(90 篇),中文文献发文量最高的发文机构为全国农业技术推广服务中心(47篇).HUANG Wenjiang(黄文江)在国内和国际上都有显著的研究成果(45篇).国外农作物病虫害识别领域的主要研究热点为识别模型的建立和数据获取;国内研究热点先后经历了由人工识别到专家系统,再到模型优化的转变.[结论]目前国内外农作物病虫害识别研究势头依然强劲,研究重点各有侧重;国外在模型优化、数据获取方法上有较为成熟的研究体系,但仍能挖掘出很大发展空间;国内智能化识别研究起步较晚但发展较快,未来深度学习新算法的应用可能成为农作物病虫害识别领域新的研究热点.
Analysis of the research progress on crop pests and diseases identification based on Bibliometrics

CropPests and diseases identificationBibliometricsResearch progress

金青婷、黄红星、江顺

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广东省农业科学院农业经济与信息研究所,广东广州 510640

农业农村部华南都市农业重点实验室,广东广州 510640

农作物 病虫害识别 文献计量学 研究进展

广东省农业科学院协同创新中心项目广东省农业科学院院长基金广东省农业科技创新及推广项目

XTXM2022012020332019KJ138

2023

10.12190/j.issn.2096-1197.2023.04.15

北方农业学报
内蒙古自治区农牧业科学院 内蒙古自治区农学会

北方农业学报

CSTPCD
影响因子：0.316
ISSN：2096-1197
年,卷(期)：2023.51(4)
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