大数据在农业无人机上的应用研究
农业无人机技术的开发与应用研究
农业无人机技术的开发与应用研究随着科技的不断发展，农业行业也迎来了新的变革与机遇。
传统的农业生产方式在效率和精确度上存在一定的不足，而无人机技术的应用则为农业提供了全新的解决方案。
农业无人机技术的开发与应用研究，成为当前农业现代化的重要发展领域之一。
一、无人机在农业领域的开发研究无人机作为一种空中机器人，具备灵活、高效的特点，在农业生产中扮演着重要的角色。
为了满足农业生产的需求，无人机的开发研究主要集中在以下几个方面。
首先，无人机的设计和制造是农业无人机技术开发的核心之一。
为了能够适应不同的农业环境和任务需求，无人机需具备轻巧灵活、稳定飞行等特点。
此外，还需要考虑无人机的能源管理、控制系统、数据传输等技术问题，以确保无人机能够有效地完成各项任务。
其次，农业无人机的传感器技术研究也是重要的方向之一。
利用各种传感器设备，无人机可以对农田、农作物、气象等信息进行高精度的获取和分析。
例如，红外相机可以帮助农民发现作物的病虫害，多光谱传感器可用于监测作物的生长情况，无人机上搭载的高分辨率相机可以用于制定精确的施肥和灌溉计划。
此外，无人机导航和遥感技术的研究也是农业无人机技术开发的重点之一。
导航技术可以帮助无人机实现自主飞行，包括避障、定点悬停和路径规划等功能。
遥感技术则使无人机能够对大范围的农田进行遥感监测，及时获取大量数据并进行分析，从而辅助农民决策。
二、农业无人机技术的应用研究农业无人机技术的应用研究广泛涉及到农作物的生产、农田的管理和农业生态的保护等多个方面。
在农作物的生产中，无人机可以应用于种植、施肥、喷洒农药等环节。
利用传感器和相机获取农田的信息，无人机可以对农田进行精确浇水、施肥和农药喷洒，提高施肥和农药的利用效率，减少污染和浪费。
在农田的管理中，无人机可以通过航拍技术实时监测农田的土壤质量、水分含量等参数，辅助农民进行农田的优化管理。
例如，在农田细分种植、种植结构调整等方面，无人机可以提供科学、精确的数据支持，帮助农民做出更加明智的决策。
无人机在农业领域的应用现状和发展趋势分析
无人机在农业领域的应用现状和发展趋势分析无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）是指没有机载人员的飞行器，该技术在农业领域的应用越来越广泛。
随着科技的进步和无人机技术的成熟，无人机在农业生产中发挥着越来越重要的作用。
本文将分析无人机在农业领域的应用现状以及未来的发展趋势。
首先，无人机在农业领域的应用现状可以总结为以下几个方面。
首先，无人机在农田勘测和监测中的应用。
无人机配备了高分辨率的摄像头和传感器，可以收集农田的图像和数据。
这些图像和数据可以用于监测作物的生长情况、病虫害的发生情况以及土壤的质量状况。
基于收集的数据，农民可以及时进行精准的农田管理，调整灌溉和施肥的策略，提高作物的产量和质量，减少使用的农药和化肥的量。
其次，无人机在农作物喷洒中的应用。
传统的农作物喷洒通常使用人工或者机械来完成，效率低下且存在一定的风险。
而无人机可以根据农田的数据和地形，精确喷洒农药和化肥，减少浪费和对环境的污染。
此外，无人机可以在更短的时间内完成大面积的喷洒工作，提高了农作物保护的效率。
再次，无人机在农业灾害监测和救灾中的应用。
无人机可以快速调度和部署，利用高分辨率的图像和传感器技术，实时监测农作物的生长情况、土壤的湿度和植被的状态。
在自然灾害发生时，无人机可以用于监测洪水、干旱和病虫害等，提供重要的信息支持，并为灾情评估和救援提供决策支持。
最后，无人机在农业机械化作业中的应用。
传统农田作业通常依赖农民的劳动和传统的机械设备，但是随着农村劳动力的减少和人工成本的上升，农业机械化面临着一定的困境。
而无人机可以根据预设的路径和指令，自主完成播种、收割和田间管理等作业，提高了作业效率和质量。
此外，无人机还可以避免传统机械对土壤的压实和破坏，保护土壤生态环境。
除了以上的应用现状，无人机在农业领域的发展也有一些值得关注的趋势。
首先是智能化和自主化发展趋势。
随着人工智能和自主飞行技术的快速发展，无人机在农业领域的应用将更加智能化和自主化。
大学生毕业论文范文探讨大数据技术在农业领域的应用
大学生毕业论文范文探讨大数据技术在农业领域的应用大学生毕业论文范文：探讨大数据技术在农业领域的应用摘要：随着科技的不断发展，大数据技术已经广泛应用于各个领域。
本文旨在探讨大数据技术在农业领域的应用，并分析其对提升农业生产效率、改善农业发展模式、推动农村发展等方面的积极作用。
通过对相关数据的收集、分析和利用，农业产业链的各个环节可以得到优化和提升，从而实现可持续农业发展。
然而，大数据技术在农业领域的应用也面临一些挑战，如数据安全性、技术门槛和农民素质等方面。
因此，在推动大数据技术在农业领域应用的同时，也需要解决相关问题，为农业发展提供可行的方案。
一、引言随着农业产业化和现代化的不断推进，农业领域也需要引入新技术以提高生产效率和农民收入。
大数据技术凭借其丰富的数据资源和强大的数据分析能力，成为农业领域的新宠儿。
本文将详细探讨大数据技术在农业领域的应用，并分析其对农业发展的积极作用。
二、大数据技术在农业生产中的应用1. 数据收集与分析大数据技术可以通过传感器和监测设备等手段，实时收集农田、气象、水质等各类农业数据。
通过对这些数据进行分析，可以帮助农民了解种植环境、作物状况和病虫害发生情况，从而调整种植策略和采取相应措施。
2. 农业生产决策支持系统基于大数据技术的农业生产决策支持系统可以利用历史数据和实时监测数据，为农民提供科学合理的决策建议。
例如，根据气象预测和市场供求情况，系统可以提前预测作物产量和市场价格，指导农民种植和销售计划。
3. 智能化农机装备大数据技术可以帮助实现农机的智能化管理和操作。
通过传感器和无人机等装备，农民可以实时了解农机的运行状态和作业效果，从而及时调整农机操作方式，提高农机利用率和作业效率。
三、大数据技术对农业发展的影响1. 提升农业生产效率通过大数据技术的应用，农民可以根据准确的数据分析结果选择合适的作物种植、施肥和灌溉方式，提高农业生产效率和产量。
同时，预测市场需求和价格变化，帮助农民合理制定销售计划，提高农产品附加值。
无人机在农业领域的发展现状及未来趋势分析
无人机在农业领域的发展现状及未来趋势分析随着科技的不断进步和人们对农业生产的需求日益增加，无人机在农业领域的应用越来越广泛。
无人机在农业中的使用不仅为农民提供了更有效和高效的农业方式，也为农业生产带来了巨大的变革。
本文将对无人机在农业领域的发展现状进行分析，并探讨其未来的发展趋势。
一、无人机在农业中的应用现状：1. 作物监测与管理：无人机可以搭载各种高分辨率相机和传感器，能够对农田进行全面的监测和测绘。
通过对农田的实时监测，农民可以及时了解作物的生长情况、土壤质量以及水分分布情况，从而在灌溉、施肥、病虫害防治等方面做出更准确的决策。
2. 植保喷洒：无人机可以搭载喷洒设备，实现植保药剂的精准喷洒。
通过精确的定位和喷洒控制，可以减少农药的使用量，提高喷洒效果，同时保护环境和农作物的健康。
3. 基础设施检测与维护：无人机可以用于农田基础设施的检测与维护，如机井、水塘、水利工程等。
通过无人机的航拍和传感器技术，可以更快速、准确地发现和修复农田基础设施的问题，提高农田的生产效率。
4. 牲畜监测与管理：无人机可以用于牧场中牲畜的监测和管理。
通过搭载红外热像仪等设备，可以实时监测牲畜的行为、健康状况和位置信息，提供科学、高效的管理手段。
二、无人机在农业中的未来趋势：1. 智能化发展：未来的无人机将更加智能化，具备更多的自主决策和协作能力。
无人机将能够通过人工智能算法分析数据，自动识别和应对农田的问题，提供更具针对性的农业解决方案。
2. 多元化应用：随着技术的进步，无人机在农业中的应用将更加多样化。
例如，无人机可以用于精准播种、土壤改良、气象预测、果实采摘等多个方面。
未来的无人机将成为实现农业全产业链高效运作的重要工具。
3. 大数据与云计算：无人机采集的大量数据将通过云计算平台进行处理和分析，为农民提供更丰富、准确的决策支持。
通过大数据和云计算，农民可以及时掌握农田的信息，提高农业生产的效率和质量。
4. 航程与续航能力的提升：未来的无人机将继续提升飞行的航程和续航能力，可以更好地应对大面积农田的需求。
人工智能在农业领域的应用与未来展望
人工智能在农业领域的应用与未来展望随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）正逐渐渗透到各行业，农业也不例外。
人工智能技术的应用为农业带来了创新和进步，为农业生产和管理带来了巨大的变革。
本文将就人工智能在农业领域的应用进行探讨，并展望其未来发展。
一、无人机在农业领域的应用无人机作为一种重要的人工智能设备，在农业领域的应用不断扩大。
通过无人机搭载的多光谱传感器和高分辨率相机，可以对农田进行高精度的监测和图像获取。
无人机可以实时监测农田的土壤湿度、植物的生长状态和病虫害情况，并根据这些信息及时采取施肥、浇水和防治措施。
无人机的应用还可以提高农田的施工效率，如利用无人机进行农田的播种、植树和喷洒农药等工作。
二、大数据在农业领域的应用人工智能技术使得农业生产过程中产生的数据得以收集、存储和分析。
通过人工智能的算法和模型，可以将这些大数据转化为有价值的信息，为农业生产和管理提供决策支持。
例如，农场主可以通过大数据分析得知各个地块的土壤肥力情况，从而合理调整施肥方案。
同时，大数据还可以用于市场预测和精准营销，帮助农民更好地销售农产品。
三、农机的智能化升级人工智能技术的应用使得传统农机设备得以智能化升级。
传感器、摄像头和控制系统的应用，赋予了农机自主感知和决策的能力。
例如，智能化的植保机器人可以根据实时监测到的农田信息，自动识别病虫害，精确施药，避免了农药的浪费和对环境的污染。
智能化农机的使用，提高了农业生产的效率和质量，减轻了劳动力的压力。
未来展望：随着人工智能技术的不断进步，农业领域的应用潜力巨大。
未来，我们有理由期待人工智能在农业领域的更广泛应用。
首先，人工智能可以进一步提升农业生产的精细化与智能化水平。
通过更加精确的农田信息采集、数据分析和决策支持，农民可以实现对农田的精细管理和精确操作，进一步提高农业生产的效益。
其次，人工智能与机器人技术的结合，将有望实现农业生产的全自动化。
人工智能技术在农业无人机中的应用研究
人工智能技术在农业无人机中的应用研究概述随着科技的发展，人工智能技术越来越广泛地应用于各个行业。
在农业领域，无人机作为一种新兴的农业工具，正逐渐引起人们的关注。
而人工智能技术的应用为农业无人机带来了更多的发展机会与创新空间。
本文将重点探讨人工智能技术在农业无人机中的应用。
一、农业无人机简介无人机是指没有驾驶员操控的飞行器，它可以通过预设的自主程序或遥控设备进行操作。
无人机的应用领域非常广泛，其中之一就是农业。
农业无人机利用其灵活性和高效性，可以在农田上空进行植被监测、精准施肥、病虫害防治等工作，大大提高了农作物的生长效益和农业的生产效率。
二、人工智能技术在农业无人机中的应用1. 无人机智能导航农业无人机需要能够在农田中准确飞行，避免与障碍物相撞，并能按照预设路径规划进行巡航。
人工智能技术可以通过视觉识别和环境感知算法，实现无人机的自主导航和避障功能，提高飞行的安全性和准确性。
2. 高精度植被监测人工智能技术可以结合无人机的遥感能力，对农田中的植被进行精准监测。
通过无人机搭载的高分辨率摄像头和图像处理算法，可以对农作物的生长状态、病虫害情况等进行快速准确的识别和分析。
这对于及时发现并解决农作物问题具有重要意义。
3. 精准施肥和药物喷洒农业无人机可以通过精确定位和计算施肥和喷洒量，实现农作物的精准施肥和药物喷洒。
人工智能技术可以通过大数据分析和优化算法，根据农作物的需求和土壤情况，智能计算出最合适的施肥和喷洒方案，提高农作物的产量和品质。
4. 病虫害预警与防治人工智能技术结合无人机的高空拍摄和数据分析能力，可以实现病虫害的预警与防治。
无人机可以通过搭载的多光谱传感器获取农田的多波段数据，人工智能技术则能够根据这些数据进行病虫害的预测和水平评估。
同时，无人机还可以精准喷洒防治药物，减少防治能力的误伤和过量使用。
三、人工智能技术在农业无人机中的挑战与展望虽然人工智能技术在农业无人机中的应用带来了许多优势，但也面临一些挑战。
大数据下的无人机应用研究
大数据下的无人机应用研究随着大数据时代的到来，无人机也成为了应用十分广泛的一种新兴技术。
无论是在工农业生产中，还是在公共安全方面，无人机都能够提供高效、精准、快速的服务。
在传统手动操控的基础上，利用大数据处理技术实现智能化航行、传输和处理不断积累的数据，无人机被赋予了更广泛的应用场景和更高的安全保障。
本文将着重探讨大数据下无人机应用的研究进展和前景展望。
一、大数据的应用场景大数据是指数据规模达到TB或更多级别的数据集合，通常包括分布式存储、高速网络传输、分析、应用等方面的处理技术。
这种技术的发展和应用，使得越来越多的产业和行业都能够利用数据的规模和速度进行复杂分析。
从而增加了多维度的应用场景。
无人机的应用场景丰富多样，包括但不限于以下领域：首先，在旅游业中，无人机可以拍下更鲜活的风景照片和视频，更好地展现景区的魅力；其次，在农业领域，无人机还可以根据植被的种类、生长情况和土地特征，进行复杂的数据分析，以便于对农作物的精准管理；除此之外，在交通、医疗、公共安全等领域，无人机的应用也十分广泛。
因此，大数据和无人机的结合，在这些领域中必然产生不少新技术，也有很大的发展前景。
二、大数据对无人机的运用1.无人机数据采集在无人机的运营过程中，往往会产生大量的数据信息。
对于这些数据的采集，一方面要求采集过程尽可能高效、流畅，同时另一方面必须保证盲点、偏差的最小化。
为此，无人机的数据采集考虑到了传感器的配置、数据传输与存储、数据后期处理等方面因素。
为满足实时控制需求，无人机应该采用高速传输技术，通过云计算的技术来保证无人机持久化运行，使得数据得以无限轮次地获得积累。
2.大数据分析大数据分析涵盖了数据挖掘、数据整合、模型建立等方面内容。
通过大数据分析技术，对从无人机采集得到的数据信息，进行多轮、多面的数据处理，使得数据得到最优化和最全面的运用。
因此，大数据分析技术也被称为无人机数据转化的核心，其效果也是整个无人机应用领域中最为关键和核心的领域之一。
基于大数据的智能化无人机应用研究
基于大数据的智能化无人机应用研究随着无人机应用的不断扩大和普及，关于无人机的相关研究也越来越多，不断涌现出新的技术和应用场景。
其中，基于大数据的智能化无人机应用研究，成为了当下备受关注的热点之一。
本文将从无人机智能化应用的定义、现状以及未来发展趋势等多个角度，探讨基于大数据的智能化无人机应用研究的相关情况。
一、无人机智能化应用的定义和现状随着科技的发展和消费级无人机的兴起，无人机已经成为了一个非常重要的领域。
大量的无人机应用场景涌现出来，例如：农业植保、快递物流、安防监控、智慧城市等等。
这些应用场景中，最基本的是实现对无人机的智能化操作和控制。
无人机智能化应用的核心就是实现无人机的智能化操作，围绕这个核心可以延伸出多个研究方向，例如：无人机航线规划、无人机目标检测、无人机数据分析和算法优化等等。
目前，国内外已经有很多关于无人机智能化应用的研究。
例如：深度学习技术在无人机目标检测中的应用，可以有效地提高目标检测的准确率和效率；基于GPS和图像识别技术的无人机航线规划，可以实现无人机飞行的智能化；数据挖掘和机器学习技术在无人机数据分析中的应用，可以帮助用户更好地了解无人机的工作状态和运行效率。
二、基于大数据的智能化无人机应用研究面临的挑战基于大数据的智能化无人机应用研究，有其独特的挑战和困难。
首先，无人机所产生的数据量是非常大的，而数据的采集和存储也需要相应的技术支持；其次，不同类型的无人机安装的传感器不同，数据格式也不同，数据处理的复杂度较高；另外，如何实现对大数据的有效分析和利用，也是面临的挑战之一。
因此，如何有效地处理和分析大数据是无人机智能化应用研究中，最重要的挑战之一。
三、基于大数据的智能化无人机应用研究的未来发展趋势在现有技术的基础上，未来基于大数据的智能化无人机应用研究将会有更广泛和深入的发展。
具体而言，未来的研究重点将包括以下方面：1.模型训练与预测分析技术：包括数据预处理、特征工程、模型选择、模型调优等，帮助用户更好地应对复杂或者海量数据的处理。
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大数据在农业无人机上的应用研究
作者：隋丽娜房健
来源：《山西农经》2020年第08期
摘要：信息化时代下，大数据逐渐深入到我国各个领域，促使了各行各業现代化发展。
在农业中应用大数据，为农业发展提供了战略指导，却也受到多种因素制约。
农业无人机作为一种高新科技产物，为农业发展提供了数据支持，是大数据的一种有效应用。
探讨了大数据在农业无人机上的应用。
关键词：大数据;农业无人机;应用
文章编号：1004-7026（2020）08-0105-02; ; ; ; ;中国图书分类号：S126;S25 ; ; ; ; 文献标志码：A
农业无人机作为无人机应用的重要类型，利用大数据技术，其功能性、覆盖范围等显著扩大，为农业发展提供了更有力的支持，提高了农业种植效率，实现了对农业生产的高效管控[1]。
但是，在实际应用中，仍存在一定问题，如数据挖掘、数据预测与数据安全等难以保障，影响了大数据效用发挥，阻碍了农业无人机技术的完善。
如何应用大数据技术来推动农业无人机发展，具有重要意义。
1; 农业无人机简述
本质上，无人机和大数据间存在相似处，都以收集数据、存储数据、分析数据等为基础。
大数据主要是指海量数据。
无人机是在计算机技术、信息技术等基础上发展起来的一门现代化技术，是无人驾驶航空飞行器的简称。
依照构成，无人机可分为固定翼、旋翼等形式，主要由飞行器、遥控站、通讯系统等构成。
无人机应用范围较广，被用于很多领域，如农业、测绘等[2]。
在农业领域，常用的无人机为旋翼类型。
通过无人机航拍农业生产情况，生成并存储数据，供人们分析，并为农业领域提供帮助。
将无人机和大数据技术结合，不仅能提升大数据的使用范围，还进一步提升了无人机使用性能和效率。
2; 农业大数据关键技术
在农业发展中，大数据应用的关键技术主要包含以下几种。
第一，大数据获取技术。
农业大数据具有多样性、泛在性、规模化与高速率特点，仅依靠传统数据获取技术、集成技术、存储技术和处理技术，并不能满足农业发展需求，因此，大数据获取技术的应用成为关键。
例如，在农业无人机应用中，传统信息收集方式无法快速、全面获取知识，且所获信息难以被有效利用。
第二，大数据集成技术。
农业大数据包括结构化、半结构、非结构化3类数据，为了对农业大数据展开后续存储和分析，常常将复杂数据转变为易处理的单一数据，导致所转化的部分数据不正确，甚至无价值，最终需要对信息进行过滤，因此大数据集成技术不可或缺。
第三，云计算。
在大数据分析中，云计算作为核心，是大数据分析与应用的平台。
为发挥云计算作用，应保障云计算的灵活性，为异构网络的资源应用提供支持，强调大数据的可用性、容错性等，以此为大数据分析提供支撑。
3; 大数据在农业无人机上的应用
3.1; 硬件设备
在大数据在农业无人机的应用研究中，参与研究的硬件设备主要包含3部分，即无人机平台、地面站和无线传输设备。
其中，无人机平台选择了专业性智能无人机，该无人机飞行最长时间为30 min，能够红外避障，采用GPS、GLONASS双模式定位。
无线传输设备的传输速度为Class10，通讯距离最长为7 km。
农业无人机上装设了数据采集装置，由多种传感器构成，如角速度传感器、加速度传感器、气压高度传感器及风速与风向传感器等。
飞行控制装置安装在无人机机翼上，由方向舵、升降舵与副翼舵构成，在舵面偏转时，无人机飞行方向、飞行姿态进行相应转变，以此实现自动驾驶。
在无人机上装置了图像采集设备，可搭载2 000万像素的影像传感器，并安装信息转换装置，将图片影像转化为数字信号传输。
地面站主要用来接收无人机传输的数据。
人们在地面站对PB级数据进行读取写入，利用计算机建模并运算，同时，安装信号还原装置，将数字信号还原为图形。
地面站在对大数据分析时，硬件选择了PC服务器，配置两路8核的CPU，以千兆网卡满足对存储空间、运算速率与结果展示等的需求。
3.2; 具体处理工作流程
在大数据应用到农业无人机上后，通过无人机收集海量数据，还拥有众多价值数据，充分展现了大数据的优势。
在农业无人机上，搭载较多传感器系统、数据信息采集设施、摄像机、交换机设备及网络连接数据采集器等，提高了数据收集的全面性，增强了数据实时性和科学性，为农业发展提供了充分的数据支持。
大数据在农业无人机上的应用，会受到无人机性能影响，当无人机系统无法采集数据并分析时，应及时将数据通过无线通讯传输至地面站。
在传统数据信息使用中，大数据传输频率、效率显著提升。
通信链路下，数值型调制宽带的应用，便利了数据信息向地面站的传输。
地面站接收无人机传输的信息后，可依照规范对数据信息进行规整，根据具体需求，重放数据信息，为数据分析提供支持。
在处理农业大数据时，可进行精细化划分，实现多种目的。
在处理农业数据时，工作人员可依照半结构、非结构等类型对数据进行特殊处理，提高数据处理速度，提升农业数据分析的科学性与合理性。
在记录农业数据
时，应集中处理数据，结合知识库辅助决策，合理挖掘数据，全面发挥大数据的效果，进一步增强农业无人机的作用。
3.3; 软件与算法
在大数据应用于农业无人机上时，大数据分析采用Hadoop技术。
在Hadoop结构框架中，包含了通用模块与分布式的文件系统等，集群文件被储存在分布式文件系统，在特定节点构建分布式的文件架构。
Hadoop技术下，通过运用间接并行计算模型，容错性与扩展性较强，适合大规模数据分析与处理。
在农业无人机航线规划中，利用大数据选择区域路径算法非常重要。
大数据应用虽然便利了无人机检测，但是区域划分不科学，在无人机系统聚合数据过程中，存在区域重叠，会增加大数据计算难度。
对此，应利用二维跟随算法规划航线，可以避免区域重叠，增加大数据中的有效数据。
在航线规划中，应遵照理论基础：路径不合理主要源自于对作业区域方格重复监测。
为降低该现象，应建设二维坐标，计算飞行方向角速度，得到无人机投影航线。
以优先原则，选择同一行方格作为下个规划方格依次飞行，收集方块内的相应数据并分析，直至将全部方格涵盖。
同时，加强异常检测，避免无人机脱离航线。
利用大数据技术，全面覆盖所需测量区域，同时避免重复测量，发挥无人机的最大作用。
4; 结束语
在农业生产中应用农业无人机，能够得到大量生产数据，但是利用普通的机械设备并不能合理分析庞大的数据，数据利用率不佳，无人机的作用难以全面发挥。
实践表明，大数据支持下的农业无人机，能够采集农作物生长全过程的信息，实现航线规划、飞行合理控制、图像有效处理等目的。
因此，应依照农业无人机特点和需求，积极引进大数据技术，通过硬件设备、软件系统支持，设置具体流程，全面提升农业无人机应用效果，推动农业现代化、数字化发展。
参考文献：
[1]任志鹏，李鸿鹄.大数据在农业无人机上的应用概述[J].中外企业家，2020（2）：100.
[2]高敏.大数据在农业机械领域中的应用[J].农业工程，2019（8）：105.
（编辑：季; 鑫）。