数字农业技术平台技术原理与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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史明昌 著

图书标签:

• 数字农业
• 农业科技
• 农业信息化
• 农业物联网
• 大数据
• 云计算
• 人工智能
• 精准农业
• 技术平台
• 实践指南

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030316165

版次：1

商品编码：10831185

包装：平装

丛书名： 地理信息系统理论与应用丛书

开本：16开

出版时间：2011-08-01

页数：277

正文语种：中文

编辑推荐

《数字农业技术平台技术原理与实践》以北京市“基于3s技术的农业宏观决策支持系统”为例，以介绍北京市数字农业技术平台的构建为主要目的，在参阅大量国内外相关的专著和论文等资料的基础上，全面总结了当今数字农业领域的相关理论和技术，并以半科普、半教材的风格向读者介绍了基于3S技术[地理信息系统（geographic information system，GIS）、全球定位系统（global positioning system，GPS）、遥感（remote sensing，：RS）]的北京市农业宏观决策支持系统的解决方案，阐述如何综合运用3S技术、计算机及其技术、网络和通信技术、数据库技术、WebGIS技术、组件技术等先进的现代化信息技术手段，并与自动化的农业技术及传统农业生产方式、基础地理学科有机结合，共同构建集农业信息采集、传输、存储、管理以及分析应用于一体的数字农业技术平台，能为数字农业及相关领域信息化建设提供参考，具有指导作用。

内容简介

《数字农业技术平台技术原理与实践》以数字农业技术原理为指导，以农业需求和数字农业平台设计、开发及应用为主线，以北京市数字农业平台建设为例，阐述了数字农业技术平台建设的理论和方法，同时结合生产实际，探讨了数字农业技术平台实施的策略。
《数字农业技术平台技术原理与实践》理论联系实际，突出应用，对数字农业理论研究与项目实施均有重要参考价值，也可作为计算机应用、农业信息化及复杂业务系统等方面研究人员、相关专业研究生以及企业相关系统开发技术人员的参考用书。

目录

前言
第1章 数字农业概述
1．1 数字农业的基本含义
1．2 数字农业建设的现状与发展趋势
1．3 数字农业建设的目标
1．4 数字农业建设的意义
1．5 数字农业技术平台
主要参考文献

第2章 数字农业理论与技术基础
2．1 系统工程原理
2．2 地理信息系统技术
2．3 遥感技术
2．4 全球定位系统
2．5 3S技术集成
2．6 空间数据库技术
2．7 数据仓库与数据挖掘技术
2．8 组件技术
2．9 中间件技术
2．10 通信技术
2．11 计算机网络技术
2．12 农业自动化技术
2．13 数字农业技术平台关键技术体系
主要参考文献

第3章 数字农业需求分析
3．1 需求分析概述
3．2 业务需求
3．3 用户需求
3．4 数据需求
3．5 功能需求
3．6 其他需求
主要参考文献

第4章 数据获取与处理
4．1 农业数据分类
4．2 农业数据的特点
4．3 数据标准与数据规范制定
4．4 数据获取
4．5 数据处理
主要参考文献

第5章 数字农业技术平台设计
5．1 数字农业技术平台的总体设计思想
5．2 设计原则
5．3 平台总体设计
5．4 数据库设计
5．5 应用服务设计
5．6 应用系统设计
主要参考文献

第6章 基于平台的应用业务系统的实现
6．1 系统简介
6．2 农业环境监测子系统
6．3 畜牧兽医管理子系统
6．4 农村能源生态子系统
6．5 土壤肥力管理子系统
6．6 种植业管理子系统
6．7 设施农业管理子系统
6．8 应用系统实现示例
主要参考文献

第7章 数字农业技术平台实施的策略
7．1 数字农业技术平台实施概述
7．2 数字农业标准体系建设
7．3 基础网络建设实施策略
7．4 数据建库、更新及安全策略
7．5 应用软件系统实施策略
7．6 数字农业分步实施策略
7．7 数字农业建设保障策略
主要参考文献

前言/序言

耕耘智慧：现代农业的变革之路 在科技浪潮席卷全球的今天，传统农业正经历着一场深刻的变革，而这场变革的核心驱动力，正是那些默默支撑起现代农业发展，却又鲜为人知的“智慧引擎”。这些引擎并非具体的农作物或牲畜，而是支撑起整个农业体系高效运转的幕后功臣——一系列先进的技术理念、数据驱动的决策系统以及精密的自动化设备。它们共同构建了一个名为“现代农业的变革之路”的全新图景，让耕作不再仅凭经验与汗水，而是上升到对信息、精准和效率的极致追求。 本书旨在揭示这条变革之路的深层逻辑与实践路径，深入剖析支撑现代农业发展的关键技术体系，并以此为线索，勾勒出一幅详实而生动的现代农业发展蓝图。我们不探讨具体作物的栽培方法，也不深入研究某一种病虫害的防治策略，而是将目光聚焦于那些能够赋能整个农业产业升级的通用性技术框架与核心理念。 一、 数据，现代农业的“新土壤” 如果说土地是传统农业的土壤，那么数据便是现代农业的“新土壤”。海量的数据，如同最肥沃的土壤，能够孕育出前所未有的农业生产力。但数据并非凭空而来，它的收集、处理、分析与应用，构成了现代农业感知与认知世界的基石。 1. 信息的“触角”：多元感知网络 现代农业的第一个关键在于如何“看见”和“听见”农田里的每一个细微变化。这离不开一个遍布田间的“触角”网络。我们所探讨的，是这个网络的设计与部署。它包含但不限于： 环境传感器网络： 模拟人类对环境的感知能力，土壤传感器（监测湿度、温度、pH值、EC值、氮磷钾含量等）、气象传感器（监测温度、湿度、光照强度、风速、风向、降雨量、CO2浓度等）、水质传感器（监测pH值、溶解氧、氨氮、亚硝酸盐等）。这些传感器如同农田的“神经末梢”，实时捕捉着环境的关键信息，将原本肉眼难以察觉的细微变化量化为数据。 作物生理传感器： 更进一步，一些先进的技术能够“看见”作物的内在需求。例如，叶绿素仪能够评估作物的生长健康状况；热成像仪可以识别作物的应激反应，如水分胁迫或病虫害侵扰的早期迹象；冠层传感器可以测量作物的叶面积指数和生物量，从而预测产量。 设备运行传感器： 农业机械本身也是信息的重要来源。GPS定位系统、燃油消耗传感器、作业状态监测器、负载传感器等，能够记录拖拉机、播种机、收割机等设备的运行轨迹、效率和能源消耗，为优化作业流程提供依据。 畜禽健康监测： 在畜牧业中，可穿戴设备（如颈环、脚环）可以监测牲畜的体温、活动量、进食饮水行为，甚至心率等生理指标，及时发现疾病迹象，实现精准饲养和疾病预警。 这些传感器协同工作，构建起一个庞大的信息采集体系，将原本分散、模糊的自然信息转化为结构化、可分析的数据流。 2. 数据的“大脑”：计算与分析平台 采集到的海量数据，如果仅仅是堆积，则毫无价值。现代农业的关键在于如何让这些数据“说话”，转化为可执行的智慧。这就需要一个强大的“大脑”——数据计算与分析平台。 数据存储与管理： 如何高效、安全地存储PB乃至EB级别的数据？这涉及到云存储、分布式数据库、数据仓库等技术。数据的生命周期管理、元数据管理、数据备份与恢复策略，都是保障数据可用性的关键。 数据清洗与预处理： 传感器数据可能存在噪声、缺失值、异常值等问题。数据清洗、格式转换、数据融合（将来自不同源头的数据整合起来）是保证后续分析准确性的重要步骤。 统计与建模： 利用统计学方法，我们可以发现数据中的规律和相关性。例如，分析土壤湿度与作物生长速度的关系，找出最佳灌溉时机。而更高级的模型，如机器学习、深度学习算法，则能够预测作物产量、病虫害发生概率、市场价格等，为决策提供强有力的支持。 可视化与交互： 复杂的数据需要以直观的方式呈现。数据可视化技术，如仪表盘、地图、图表，能够帮助决策者快速理解复杂的农业生产状况，发现潜在问题，并进行有效的干预。 3. 智慧的“决策”：智能推荐与预警系统 有了“大脑”的分析，才能产生“智慧”的决策。现代农业的变革，很大程度上体现在从经验驱动向数据驱动、从被动响应向主动预警的转变。 精准施肥与灌溉： 基于土壤养分、作物生长阶段、环境条件等多维度数据，系统可以自动计算出特定地块、特定作物在特定时间所需的精准施肥量和灌溉量，并通过自动化设备执行，实现“按需供给”，避免浪费。 病虫害智能诊断与预警： 通过分析气象数据、作物生长状况、历史病虫害发生数据，结合图像识别技术，系统可以提前预测病虫害的发生风险，并及时向农户发出预警，指导采取预防性措施，将损失降到最低。 产量预测与市场分析： 综合分析生长数据、环境数据、历史产量数据，系统可以对作物产量进行较为准确的预测，并结合市场需求信息，帮助农户制定销售策略，规避市场风险。 农事活动优化： 通过对历史农事活动数据（播种、施肥、打药、收割等）的分析，结合当前环境与作物生长状况，系统可以推荐最优的农事活动时间与方式，提高作业效率。 二、 自动化与智能化：释放生产力的新引擎 如果说数据是现代农业的“大脑”，那么自动化与智能化设备便是现代农业的“手脚”，它们将智慧转化为具体的生产行动，极大地提升了生产效率和劳动生产率。 1. 精准作业的“精确手”：自动化农机设备 自动导航与路径规划： GPS、RTK等技术使得拖拉机、播种机、喷药机等大型农机能够实现高精度自动导航，按照预设路径进行精准作业，避免重叠或漏耕，大大提高作业效率，并降低人力成本。 变量作业技术： 结合传感器数据和智能决策系统，农机可以实现对肥料、农药、种子的变量施用。例如，在土壤养分高的地方少施肥，在病虫害发生风险高的区域增加喷药量，实现“按需供给”，节约农资，保护环境。 无人机在农业中的应用： 无人机凭借其灵活性和高效率，在农田监测、精准喷洒、授粉、甚至播种等方面展现出巨大的潜力。它们能够快速覆盖大面积区域，执行传统农机难以完成的任务。 2. 智慧管理的“高效眼”：智能温室与养殖系统 智能温室： 通过对温度、湿度、光照、CO2浓度、养分溶液等关键环境参数的精确控制，智能温室能够为作物创造最佳的生长环境，不受季节和地域限制，实现全年均衡生产，并大幅提高产量和品质。 自动化养殖场： 在畜牧业中，自动化饲喂系统、环境控制系统、粪污处理系统、健康监测系统等，能够实现对牲畜的24小时精准管理，减少人工干预，提高饲养效率，降低疫病风险，改善动物福利。 3. 机器人与AI的融合：未来的探索 采摘机器人： 针对水果、蔬菜等劳动密集型作物的采摘，采摘机器人通过视觉识别技术和精密的机械臂，能够识别成熟果实并进行轻柔采摘，有望解决劳动力短缺问题。 智能分拣与包装： 在农产品加工环节，机器人可以用于对农产品进行自动分拣、清洗、包装，提高效率和产品一致性。 三、 互联互通与协同：构建智慧农业生态 现代农业的变革不仅仅是单项技术的进步，更是整个产业生态的重塑。互联互通与协同是释放这些技术最大潜力的关键。 1. 物联网（IoT）的桥梁作用 物联网技术将各种传感器、控制器、通信模块连接起来，形成一个庞大的网络，使得设备之间能够实时互联互通，实现数据的交换与指令的传输。从田间的传感器到农机设备，再到云端的数据平台，IoT是信息流动的动脉。 2. 云计算与大数据：支撑平台 强大的云计算能力为海量数据的存储、处理和分析提供了基础。大数据技术则能够从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息和规律，为智能决策提供支撑。 3. 协同平台与信息共享 构建农业信息共享平台，打通不同主体（科研机构、技术提供商、农场、合作社、政府部门、消费者）之间的信息壁垒，实现信息的互联互通和资源的优化配置，是推动整个产业协同发展的关键。例如，农技推广机构可以通过平台向农户推送最新的技术信息和市场预警；农产品销售平台可以与生产端实现信息对接，减少中间环节。 4. 区块链技术：保障信任与追溯 在农产品供应链中，区块链技术可以用于记录农产品的生产、加工、运输、销售全过程信息，实现全程可追溯，保障食品安全，提升消费者信任度，并为农产品定价和交易提供更加透明公正的环境。 结论： “现代农业的变革之路”是一条充满机遇与挑战的道路。它以数据为基石，以自动化与智能化为驱动，以互联互通与协同为纽带，正在深刻地改变着农业的生产方式、经营模式乃至整个产业的生态。本书所描绘的，正是这条变革之路上的关键节点与技术脉络。理解这些技术原理与实践，对于把握现代农业的发展方向，应对未来的挑战，具有至关重要的意义。这条道路的终点，将是一个更加高效、可持续、智慧的农业新时代。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它成功地将晦涩难懂的IT术语与生动的农业生产场景进行了有机结合。作者的笔触既有工程师的精准，又不失农学家的关怀。我个人对书中关于“数字孪生农场”构建的章节印象最为深刻。它不仅仅是将物理农场映射到数字空间，更侧重于如何通过反馈机制实现双向的实时干预和优化。书中详尽地描述了多源异构数据在构建高保真数字模型过程中所遇到的挑战，例如如何处理缺失值、如何平衡模型的计算效率与预测精度。我特别喜欢作者在探讨数据安全和隐私保护时所持的审慎态度，这在快速发展的技术浪潮中显得尤为重要。读完全书，最大的感受是，数字农业的未来绝不是简单地用技术替代人力，而是要通过一个精密的智能平台，实现人、技术与自然的协同共治，这是一种更为宏大且富有人文关怀的愿景。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书时，我主要是冲着它的“实践”二字去的，希望找到一些可以直接复制粘贴到我们农场里的操作指南。坦白说，这本书的深度远超我的预期，它没有停留在简单的工具介绍层面，而是深入挖掘了支撑这些工具背后的“为什么”和“怎么做到的”。比如，书中对时空数据融合技术的阐述，细致到了如何校准不同传感器采集到的异构数据，确保模型输入的一致性和准确性，这才是数字农业平台稳定运行的核心所在。阅读过程中，我仿佛跟着作者一起构建了一个虚拟的农业数据中台，从数据流的传输加密到最终可视化展示的全过程都了然于胸。遗憾的是，书中对特定商业软件的推荐和对比分析略显不足，更多是停留在通用技术原理层面，如果能增加一些对主流商业化解决方案的优劣势分析，对希望快速选型落地的读者会更加友好。但瑕不掩瑜，其对技术栈的深度剖析，无疑为我们技术人员打下了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《数字农业技术平台技术原理与实践》读起来简直像打开了一个通往未来农业的大门。作者在书中对当前农业面临的挑战进行了深入的剖析，特别是技术层面的瓶颈，比如数据孤岛、决策支持不足等问题，描绘得淋漓尽致。书中花了大量篇幅讲解了物联网、大数据分析以及人工智能在农业生产中的具体应用场景，案例丰富且贴近实际。我特别欣赏它在理论框架构建上的严谨性，从底层数据采集的传感器技术到上层云平台架构，逻辑清晰，层次分明。不过，对于完全没有技术背景的读者来说，某些涉及到复杂算法和网络协议的部分可能需要反复研读才能完全领会其精髓。整体感觉，它不仅仅是一本技术手册，更像是一份指导行业变革的路线图，让人在钦佩之余，也对接下来的技术落地实践充满了期待。尤其是在介绍如何利用机器学习模型优化灌溉策略那章，提供了许多可供参考的实操思路，对于我们这种正在摸索数字化转型的农业企业来说，价值不可估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它提供了一个高屋建瓴的视角来看待数字农业的整体架构。它不像市面上许多书籍只聚焦于某一个垂直领域的应用，比如无人机植保或者智能温室控制，而是着力于构建一个可以承载所有应用的“平台”思维。作者对微服务架构在农业平台中的应用进行了详细论述，解释了如何通过模块化设计来保证系统的可扩展性和韧性。读完后，我明白了为什么很多试点项目难以持续：缺乏一个健壮、灵活的底层技术支撑体系。书中对数据治理和元数据管理的强调，揭示了平台长期健康运行的关键所在。我深感震撼于作者对技术前沿的洞察力，以及如何将这些前沿技术，如边缘计算和区块链技术，融入到相对保守的农业场景中去。这本书不仅是技术人员的案头必备，对于制定农业数字化战略的管理者来说，也提供了不可或缺的理论指导和实践蓝图。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些长期在田间地头工作的人来说，很多技术书籍看起来就像是天书，充满了陌生的符号和概念。然而，这本《数字农业技术平台技术原理与实践》在可读性上做得相当出色。它的章节安排逻辑清晰，从基础概念的普及开始，逐步过渡到复杂系统的设计与实现。书中穿插了许多图示和流程图，极大地降低了理解难度。特别是关于决策支持系统（DSS）模块的介绍，作者用一个非常直观的“如果-那么”的逻辑链条，解释了如何将预测结果转化为可执行的农事指导，这一点对于提升一线管理人员对新技术的接受度非常有帮助。如果说有什么可以改进的地方，或许是在跨文化交流和国际合作的背景下，如何应对不同国家和地区在数据标准和法规上的差异，书中可以再多提供一些前瞻性的探讨。总而言之，这是一本兼顾深度与广度，且非常注重可操作性的专业读物。