面向移动终端的农业信息智能获取 [Mobile Terminal-Orientation Intelligent Agricultural Information Acquisition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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傅泽田，张领先，李鑫星，温皓杰 著

图书标签:

• 农业信息
• 移动终端
• 智能获取
• 农业科技
• 信息技术
• 数据挖掘
• 精准农业
• 物联网
• 农业信息化
• 机器学习

出版社： 中国农业大学出版社

ISBN：9787565511776

版次：1

商品编码：11785824

包装：平装

外文名称：Mobile Terminal-Orientation Intelligent Agricultural Information Acquisition

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数

内容简介

　　《面向移动终端的农业信息智能获取》共分7章。第1章绪论为问题的提出和文献分析，第2章我国农业信息需求及农户信息采纳行为，第3章农业视频信息获取——视频分割与场景检测，第4章农业视频信息获取——视频标注与重构，第5章农业音频信息获取——文语转换，第6章面向移动终端的农业视音频信息转换，第7章面向移动终端的农业信息智能获取系统。
　　《面向移动终端的农业信息智能获取》可以作为农业信息化、农业系统工程、信息管理与信息系统等学科研究人员的参考书籍，也可以供农业农村信息化管理部门及农业农村信息综合服务机构参考使用。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外相关研究现状
1.2.1 农户信息采纳行为
1.2.2 视频分割
1.2.3 视频语义标注
1.2.4 文语转换方法
1.2.5 专家系统发展现状
1.2.6 呼叫中心技术及其应用
1.2.7 3G视频获取方法
1.2.8 文献评述
1.3 农业视音频信息转换与获取概念模型
1.3.1 农业知识转换与获取的技术路径分析
1.3.2 农业知识转换与获取的技术可行性分析
1.3.3 农业知识视音频信息转换与获取概念模型构建
1.4 本书特色

第2章 我国农业信息需求及农户信息采纳行为
2.1 农户信息采纳行为系统分析
2.1.1 农业信息需求主体分析
2.1.2 农业信息需求客体分析
2.1.3 农户信息采纳决策过程分析
2.2 农户信息需求动机分析
2.2.1 农户信息需求动机理论框架
2.2.2 农户信息需求动机研究假设
2.2.3 农户信息需求动机假设结果分析
2.3 农户信息采纳感知风险分析
2.3.1 农户信息采纳感知风险理论框架
2.3.2 农户信息采纳感知风险研究假设
2.3.3 农户信息采纳感知风险假设结果分析
2.4 农户信息支付意愿分析
2.4.1 农户信息支付意愿理论框架
2.4.2 农户信息支付意愿研究假设
2.4.3 农户信息支付意愿假设结果分析
2.5 农户信息采纳纵贯分析
2.5.1 农户信息采纳纵贯分析框架
2.5.2 农户信息采纳纵贯分析调研设计
2.5.3 农户信息采纳纵贯分析结果

第3章 农业视频信息获取——视频分割与场景检测
3.1 农业知识视频分割概念模型
3.1.1 农业知识视频需求分析
3.1.2 农业知识视频分割关键技术分析
3.1.3 农业知识视频分割概念模型的构建
3.2 农业知识视频分割模型
3.2.1 农业知识视频分割方法
3.2.2 视频分割评价标准
3.2.3 实验方案与实验结果分析
3.3 农业知识视频场景检测
3.3.1 农业知识视频场景的语义模型
3.3.2 农业知识视频镜头的多模态检测
3.3.3 农业知识视频场景构建及其关键帧捉取
3.4 实验结果与分析

第4章 农业视频信息获取——视频标注与重构
4.1 面向病害诊断的农业知识视频标注与重构概念模型
4.1.1 基于个性化农业知识需求的关键技术分析
4.1.2 面向病害诊断的视频语义标注与重构概念模型的构建
4.2 基于多模态融合的蔬菜视频语义标注模型
4.2.1 蔬菜视频场景的多模态识别
4.2.2 农业知识视频场景语义标注模型构建
4.2.3 实验结果与分析
4.3 基于视频辅助的蔬菜病害诊断推理模型
4.3.1 蔬菜病害知识表示
4.3.2 视频辅助的蔬菜病害诊断知识库的构建
4.3.3 基于改进数值诊断的病害诊断推理模型
4.3.4 实例分析
4.4 基于时空顺序的农业知识视频重构技术

第5章 农业音频信息获取——文语转换
5.1 农业知识文语转换中文本分析方法
5.1.1 文本切分流程分析
5.1.2 基于语义检索的文本切分
5.1.3 基于字符串匹配的歧义字段（关键词）提取
5.1.4 本体实例扩充
……
第6章面向移动终端的农业视音频信息转换
第7章 面向移动终端的农业信息智能获取系统
参考文献

前言/序言

智耕云语：颠覆传统，赋能现代农业的移动智慧 一、 时代浪潮下的农业转型：机遇与挑战并存 21世纪，信息技术以前所未有的速度渗透到社会经济的各个领域，农业作为人类赖以生存的基础产业，也迎来了深刻的变革浪潮。全球人口的持续增长、耕地面积的日益减少、气候变化的复杂性以及消费者对农产品质量与安全需求的不断提升，都对传统农业模式提出了严峻挑战。 与此同时，移动互联网、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的蓬勃发展，为农业的现代化转型注入了强大的动力。然而，信息技术的发展并非是简单的“拿来主义”。农业生产的地域性、季节性、复杂性以及从业人员的知识结构差异，都使得如何有效地将先进技术转化为农业生产力，成为摆在所有农业从业者和研究者面前的共同课题。 传统农业信息获取方式的局限性日益凸显。信息传播渠道单一、时效性差、成本高昂，导致农民难以及时获取最前沿的种植技术、市场行情、病虫害防治方案等关键信息。分散的、碎片化的信息难以形成系统性的知识体系，更难以支持科学决策。而科技创新成果的推广也往往面临“最后一公里”的难题，技术扩散缓慢，难以真正惠及广大基层农户。 二、 移动智能：重塑农业信息获取的未来 在这样的背景下，一种全新的、以移动终端为核心的农业信息获取模式应运而生，它正在以前所未有的方式改变着农业的面貌。这种模式的核心在于，将复杂、海量的农业信息，以一种更加直观、便捷、智能的方式，直接触达每一位农业生产者，让他们在田间地头、在生产的每一个环节，都能获得最及时、最准确、最个性化的信息支持。 想象一下，一位农民不再需要奔波于信息源之间，不再依赖过时的纸质资料，也不再受制于有限的网络连接。他只需手持一台智能手机或平板电脑，便能轻松访问涵盖全球最新育种技术的数据库，了解全国各地的市场价格动态，查看当地的病虫害监测预警系统，甚至可以通过简单的语音指令，获取个性化的农事建议。这就是移动智能在农业信息获取领域所带来的颠覆性力量。 这种模式的优势显而易见： 时效性与便捷性： 移动终端打破了时间和空间的限制，信息获取的响应速度大幅提升，大大缩短了信息传播的链条。 智能化与个性化： 借助人工智能和大数据分析，能够对海量信息进行智能筛选、整合与分析，并根据用户的具体需求和生产场景，提供个性化的信息推送和决策支持。 互动性与共享性： 移动平台支持用户之间的交流互动，农民可以分享经验、提问解惑，形成互助学习的社区，科技推广人员也能更高效地与农户沟通。 数据化与可视化： 信息获取过程与生产过程相结合，能够实时收集农业生产数据，通过可视化图表直观呈现，便于用户理解和分析。 普惠性与可及性： 随着智能手机的普及，这种信息获取模式能够覆盖更广泛的农村地区，降低信息获取门槛，实现农业信息服务的普惠。 三、 智能获取的驱动力：技术融合的深度探索 要实现高效、智能的农业信息获取，离不开一系列前沿技术的支撑与融合。 1. 移动互联网与物联网：构建信息高速公路 移动互联网提供了信息传输的“高速公路”，使海量农业数据得以快速流动。而物联网技术则扮演着“触角”的角色，通过遍布田间的传感器（如温湿度传感器、光照传感器、土壤墒情传感器、气体传感器等）和智能设备（如无人机、自动灌溉系统、智能农机等），实时采集农田环境、作物生长、病虫害发生等第一手数据。这些数据通过无线网络（如NB-IoT、LoRa、5G等）传输至云端平台，为后续的智能分析奠定基础。 2. 大数据与云计算：海量信息的“大脑” 海量的农业生产数据、气象数据、市场数据、病虫害数据等，经过云计算平台的处理和存储，形成了庞大的农业数据库。大数据分析技术则对这些数据进行深度挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和关联。例如，通过分析历史气象数据和作物生长模型，可以预测未来一段时间的生长趋势；通过分析市场供需信息，可以为农民提供最佳的销售建议；通过分析病虫害发生规律，可以提前预警并指导防治。 3. 人工智能：赋能智能决策与服务 人工智能是实现“智能”获取的关键。 自然语言处理（NLP）： 允许用户通过语音或文字与系统进行交互，例如，农民可以直接说“请告诉我今天的温度和湿度”，系统便能立即给出准确答复。NLP还能用于解析海量的农业文献、论文、报告，提取关键信息，形成易于理解的知识库。 计算机视觉（CV）： 可以让移动终端具备“看”的能力。通过拍摄作物照片，CV技术能够识别作物种类、生长阶段、营养状况，甚至诊断病虫害。例如，用户上传一张叶片受损的照片，系统便能识别出可能的病害名称，并提供相应的防治措施。 机器学习（ML）： 是实现智能推荐和预测的核心。ML算法能够学习用户的使用习惯、偏好以及生产场景，从而推荐最适合用户当前需求的信息。例如，系统可以根据用户所在区域、作物类型和生长阶段，主动推送相关的农事操作建议、市场行情分析或技术指导。 专家系统与知识图谱： 将专家的知识和经验以结构化的方式存储起来，形成农业知识图谱。当用户遇到问题时，系统可以根据知识图谱进行推理，给出类比于专家诊断的解决方案。 4. 移动应用开发与用户体验设计：连接技术与用户 强大的技术支撑最终需要通过用户友好的移动应用才能落地。精心设计的移动App界面简洁直观，操作流程清晰简便，能够满足不同文化程度、不同技术背景的农业从业者的需求。个性化推荐算法、智能搜索功能、直观的可视化图表、多语言支持等，都是提升用户体验的关键要素。 四、 智慧农业的未来图景：以人为本，科技赋能 以移动终端为核心的农业信息智能获取，并非仅仅是技术的堆砌，更是对农业生产方式、管理模式和价值链的深刻重塑。 精准农业的基石： 通过实时、精准的数据采集与分析，为精准施肥、精准灌溉、精准施药提供科学依据，极大地提高资源利用效率，减少浪费，降低环境污染。 决策支持的利器： 赋能农民从“经验型”向“数据型”决策转变，降低生产风险，提高产量和品质，增强市场竞争力。 科技推广的加速器： 打破信息壁垒，让最新的农业科技成果能够快速、有效地传达到基层，缩短技术推广周期，提升农业整体科技水平。 农业管理的智能化： 结合物联网设备，实现对农场生产过程的远程监控和智能化管理，提高生产效率，降低人力成本。 农产品质量安全的新保障： 通过全程可追溯的信息记录，为消费者提供透明、可信的农产品信息，提升消费者信心。 展望未来，随着5G、边缘计算、区块链等技术的进一步发展和应用，农业信息智能获取的边界将不断拓展。我们期待着一个更加智能、高效、绿色、可持续的农业新时代，让科技真正成为驱动农业现代化发展的强大引擎，让每一位农业从业者都能享受到信息技术带来的红利，共同绘制出“智耕云语”的壮丽画卷。

评分☆☆☆☆☆

我被《面向移动终端的农业信息智能获取》这个书名所吸引，它让我联想到了一场关于农业信息革命的探讨。我设想这本书会着重介绍如何将现代化的信息技术，特别是移动互联网和人工智能，深度应用于农业信息的采集、处理和应用。我期待书中能够详述如何设计和开发面向农业从业者需求的移动应用，这些应用不仅界面友好，操作简便，更能实现多方面的信息服务。比如，它或许会介绍如何利用手机的摄像头和内置传感器，结合云端的图像识别和数据分析技术，实现对农作物病虫害的精准诊断，并提供相应的解决方案。又或者，书中会探讨如何通过手机APP，实时获取天气预报、土壤墒情、病虫害预警等关键信息，并能够根据用户的地理位置和种植作物，推送个性化的生产建议。我尤其对“智能获取”的部分充满好奇，它是否意味着书中会阐述如何利用大数据和机器学习算法，从海量的信息中挖掘出有价值的洞察，从而帮助农民做出更科学、更明智的决策？例如，如何预测农产品的市场价格波动，指导农民进行合理的销售计划；如何优化灌溉和施肥方案，提高资源利用效率，降低生产成本。这本书的出现，无疑将为推动农业的现代化、智能化发展提供重要的理论和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《面向移动终端的农业信息智能获取》让我联想到了一幅现代农业的生动画卷，它预示着科技将如何深刻地改变我们传统的农业生产方式。我猜测，作者很可能在书中详细介绍了各种能够部署在移动终端上的智能硬件和软件解决方案。例如，可能会有关于如何开发和利用各种农用传感器，如土壤传感器、气象传感器、环境监测器等，并通过低功耗通信技术（如LoRa、NB-IoT）将数据实时传输到云端，再通过移动APP呈现给用户。此外，“智能获取”这个词也暗示了这本书会涉及人工智能和机器学习的应用。我设想书中会讲解如何利用这些技术，对采集到的海量农业数据进行深度分析，从而实现对作物生长状况的精准预测、病虫害的早期诊断、水肥管理的优化以及产量和品质的提升。或许，书中还会介绍一些基于图像识别和自然语言处理的技术，让农民能够通过手机拍摄的照片或简单的语音指令，就能获取所需的农业信息，例如识别农作物的生长阶段、是否存在营养缺乏或病虫害侵扰等。这种“指尖上的农业”模式，将极大地降低农业生产的门槛，提高效率，并可能促进精准农业和智慧农业的普及。

评分☆☆☆☆☆

《面向移动终端的农业信息智能获取》这个书名，瞬间点燃了我对农业科技进步的浓厚兴趣。我脑海中立刻浮现出这样一种场景：在广袤的田野上，农民不再依赖于传统的经验和纸面记录，而是手中轻巧的智能手机，就如同一个全能的农业助手。这本书很可能深入探讨如何构建一个高效的移动信息获取系统，它或许会从硬件层面介绍各种适用于移动终端的传感器技术，比如可以连接手机的土壤水分传感器、光照传感器，甚至是能够检测空气中特定有害物质的微型传感器。软件层面，我期待书中能够介绍如何开发出智能化的APP，这些APP不仅能够接收和显示传感器数据，还能进行初步的分析和预警。更重要的是，“智能获取”这个词，让我对书中可能涉及的人工智能算法充满了期待。比如，通过对大量历史农作物生长数据的学习，APP能否预测未来几天的天气变化对农作物的影响？或者，通过分析农民拍摄的作物照片，能否识别出早期病虫害的迹象，并提供及时的防治建议？我甚至设想，这本书是否会介绍一些基于区块链技术的农业溯源系统，通过移动终端，消费者可以轻松追溯到农产品的来源和生产过程，确保食品安全。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《面向移动终端的农业信息智能获取》一下子就吸引了我，尤其是在这个信息爆炸的时代，能够针对农业这样一个传统却又至关重要的领域，再结合当下热门的移动终端和智能技术，让我充满了好奇。我设想这本书会深入探讨如何利用智能手机、平板电脑等移动设备，高效、精准地采集和传递农业生产所需各类信息。比如，它可能会介绍先进的传感器技术，这些传感器如何被集成到移动设备上，或者通过蓝牙、Wi-Fi等方式与移动设备联动，实时监测土壤湿度、温度、光照强度、空气质量等环境参数。同时，我也期待书中能讲解如何利用图像识别技术，让农业从业者通过手机拍摄的作物照片，就能快速识别病虫害，获得防治建议，甚至还能评估作物的生长状况和产量。更进一步，书中或许还会涉及大数据分析和人工智能算法，如何将海量的农业数据进行整合、分析，从而为农民提供更具前瞻性的决策支持，比如最佳的播种时间、施肥方案、灌溉策略等等。我脑海中浮现出的是一个充满科技感的农业场景，农民不再是过去那种全凭经验的形象，而是借助智能化的工具，成为信息时代的农业生产者，这种转变令人振奋。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注农业现代化发展的观察者，这本书的标题《面向移动终端的农业信息智能获取》犹如一股清流，立刻勾起了我对未来农业图景的无限遐想。我迫切地想知道，作者是如何将“移动终端”与“农业信息”这两大看似独立的领域进行有机结合的。这本书是否会描绘一个场景：一位经验丰富的农技专家，通过手中的智能手机，就能轻松访问遍布田间地 মাঠ的传感器网络，实时掌握作物生长环境的每一个细微变化？还是会介绍一套全新的APP，能够集成天气预报、农资价格、市场行情、病虫害预警等全方位信息，并根据用户的地理位置和种植作物，推送个性化的建议？我尤其对“智能获取”这部分充满期待，它是否意味着书中会披露一些前沿的人工智能技术，例如机器学习、深度学习在农业信息分析中的应用？比如，通过分析大量的历史数据，预测未来的产量和价格趋势，帮助农民规避风险。或者，利用无人机搭载高清摄像头，通过图像识别技术，快速识别出土地中的杂草和病虫害，并自动生成精准喷洒农药的路径。这种科技赋能农业的模式，无疑是提升农业生产效率、保障粮食安全的关键，我非常期待书中能够详细阐述实现这一目标的技术路径和实践案例。