作物品种选育、测试与推广信息技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李绍明，刘哲，安冬 编

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• 作物育种
• 育种技术
• 农业信息技术
• 品种选育
• 试验设计
• 数据分析
• 推广技术
• 农业科技
• 数字化农业
• 作物改良

出版社： 中国农业大学出版社

ISBN：9787565514241

版次：1

商品编码：11835509

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：396

字数：630000

正文语种：中文

内容简介

　　现代种业是信息高度密集的产业，2006年中国农业大学成立了种业信息技术研究团队。研发种业育、繁、推关键业务的信息获取、处理与决策分析技术和产品。旨在充分整合种业数据、提高育种效率、降低种植风险。
　　10年来，信息技术得到种业主管部门、科研单位和种子企业的广泛重视，纷纷成立种业信息部门，探索全行业或本单位的信息化方案。与此同时，种子产业被国务院定性为战略性基础产业，在追赶国际种业巨头、转型现代产业的进程中，信息技术被寄予厚望。
　　为进一步与种业同仁交流种业信息技术研究成果，我们精选了部分发表的论文，从8个方面梳理了相关研究，编成《作物品种选育、测试与推广信息技术》。

内页插图

目录

第1章 玉米分子设计育种
基于自交系SSR与田间测试的玉米杂交组配方法与系统
玉米设计育种方法研究与应用
基于SSR标记的玉米遗传关系分析系统

第2章 作物品种表型多环境测试
玉米抗倒性检测环境的选取方法
Error Analysis of High-moisture Maize Moisture Measurement with PM-8188 Grain Moisture Tester.
品种筛选多环境测试作图分析方法
玉米品种多环境测试数据的最优相对转化方法
玉米品种多环境测试数据的空间插值分析
Environmental Sample Size Estimation Based on Variety Means Estimation
and Means Comparison for Multi-environment Trial
Advances in Crop Phenotyping and Multi-environment Trials
作物品种表型多环境测试技术研究与应用

第3章 作物品种高通量表型测试
数字图像处理技术在玉米种植中的应用
基于背景板比例尺的玉米果穗图像特征测量
玉米植株的振动特性测试
Rapid Measurement for 3D Geometric Features of Maize Ear Based on Image Processing
Field Information Acquisition System Research Based on Offline Speech Recognition
An Automatic Counting Method of Maize Ear Grain Based on Image Processing
数字化考种系统的研发
边缘检测算法的比较与应用研究
基于阈值图像分割的玉米考种测量系统设计与实现
基于图像处理的玉米果穗几何特征测量方法研究
植株动力学参数的测量和玉米抗倒折性的初步研究
利用人工风载评价玉米抗倒折性的方法研究
基于离线语音和中文分词的野外数据采集系统研究
玉米茎秆人工风折试验和数值模拟
基于机器视觉的玉米异常果穗识别研究
玉米茎折的试验研究和数值模拟

第4章 种子身份快速无损检测
基于高光谱图像技术的玉米杂交种纯度鉴定方法探索
鉴别玉米杂交种纯度的近红外光谱分析技术研究
Variety Identification Method of Coated Maize Seeds Based on Near-infrared Spectroscopy and Chemometrics
基于近红外光谱的带种衣剂玉米种子真实性鉴定方法研究
玉米自交系籽粒的遗传距离与其近红外光谱距离和品种鉴别模型性能的关系研究
基于近红外光谱的玉米品种真实性鉴定方法研究
基于近红外光谱和高光谱图像技术鉴别玉米杂交种纯度的研究

第5章 玉米种植环境认知与精细区划
玉米生育期空间插值方法比较
Prediction of Accumulated Temperature in Vegetation Period Using Artificial Neural Network
Assessment of Environment Lodging Stress for Maize Using Fuzzy Synthetic Evaluation
玉米种植环境小斑病定量表达与验证
玉米倒伏胁迫影响因子的空间回归分析
玉米空秆气象成因分析
Research on Probability Distribution of Extreme Wind Speed in Maize Growth Period
Geographical Analysis of Maize Rough Dwarf Disease in the North China Plain:
A Comparison of Four Spatial Regression Models
黄淮海夏播玉米花期高温热害空间分布规律研究
玉米品种级种植区划算法研究及系统实现
玉米种植环境主要非生物胁迫计算方法研究
玉米种植环境倒伏胁迫提取方法研究与应用

第6章 玉米品种精准推广
第7章 种业大数据平台
第8章 宏观策略

前言/序言

　　现代种业是信息高度密集的产业，针对现代种业育、繁、推全链条的关键信息获取、处理与决策分析需求，中国农业大学与国内育种单位、种子企业联合成立了种业信息技术研究团队，在国家自然科学基金、“十一五”科技支撑计划、农业部、“十二五”、“863”计划、公益性行业专项及种子企业等10余项课题的支持下，利用大数据、移动互联、数理统计、机器视觉、近红外光谱、模式识别、遥感与地理信息技术等手段，系统开展了信息化技术与产品研发，初步形成种业育、繁、推业务流程关键信息获取、处理与决策分析的技术体系和产品方案，旨在充分整合种业数据、提高育种效率和产量、降低种植风险。
　　团队主要依托中国农业大学信息与电气工程学院，共有专职教师8位、研究生约30位、专职工程师5位。团队第一篇正式论文于2005年发表，一位研究生于2006年毕业，至今团队已发表学术论文60余篇，毕业硕、博士研究生36位，另外，获软件著作权30余项，授权和公开专利8项。
　　从团队正式成立到现在刚好是10年，国内专门面向种子行业的信息技术研究从无到有，得到种业主管部门、科研单位和种子企业的广泛重视，纷纷成立种业信息部门，探索全行业或本单位的信息化方案。与此同时，种子产业被国务院定性为战略性基础产业，在追赶国际种业巨头、转型现代产业的进程中，信息技术被寄予厚望。
　　为了进一步与种业同仁交流种业信息技术研究成果，我们精选了部分发表的论文，编成本书。并从玉米分子设计育种、作物品种表型多环境测试、作物品种高通量表型测试、种子身份快速无损检测、玉米种植环境认知与精细区划、玉米品种精准推广、种业大数据平台，以及宏观策略8个方面对团队研究成果进行梳理。
　　编者
　　2015年7月

《数字赋能：农作物育种的创新轨迹与未来图景》 本书并非聚焦于“作物品种选育、测试与推广信息技术”这一狭窄的技术应用层面，而是旨在宏观地勾勒出农业科技发展，特别是农作物育种领域，如何被日益精进的数字技术所渗透、重塑，并最终驱动整个农业生产链条实现跨越式发展的宏大叙事。我们将深入探讨的，是信息技术作为一种底层驱动力，如何赋能农业的各个环节，特别是育种工作的科学化、智能化与高效化，以及这种赋能对未来粮食安全、可持续农业乃至乡村振兴所产生的深远影响。 第一部分：大数据时代的农业脉搏——信息技术与农业生产的深度融合 在数字浪潮席卷全球的今天，农业早已不再是传统意义上的“靠天吃饭”。本部分将首先阐述信息技术如何渗透到农业生产的每一个角落。从物联网（IoT）传感器在农田里的广泛部署，实时监测土壤湿度、温度、光照、养分等关键环境参数，到卫星遥感技术对作物长势、病虫害发生情况进行大范围、高精度的监测，再到无人机在精准施肥、喷药、授粉等方面的应用，这些都构成了农业生产的“数字神经系统”。 我们还将探讨地理信息系统（GIS）在农业规划、土地管理、农产品溯源等方面的作用。通过GIS，可以科学地划分农田、优化灌溉网络、评估土地适宜性，为农业生产提供精细化的空间决策支持。此外，移动互联网和智能终端的普及，使得农民能够便捷地获取天气预报、市场信息、病虫害预警以及农业专家咨询，打破了信息壁垒，提升了农业生产者的决策能力和市场竞争力。 本书将特别强调“农业大数据”的价值。通过整合来自传感器、遥感、气象站、农机作业记录、市场交易等海量数据，我们能够构建起描述农业生产全景的数字模型。对这些大数据的深入挖掘和分析，不仅能帮助我们理解作物生长规律、识别影响产量的关键因素，更能预测潜在的风险，为精准农业提供科学依据。我们将介绍一些典型的大数据应用案例，例如基于历史数据和气象预测的病虫害发生模型，以及根据市场需求和种植成本制定的最优种植计划。 第二部分：基因编辑的黎明与智慧农场的曙光——信息技术驱动的现代育种革命 相较于直接关注育种技术本身，本书将更侧重于信息技术如何赋能和革新传统的育种流程。传统的育种工作往往耗时漫长，依赖经验和偶然性。然而，随着基因测序成本的急剧下降和生物信息学技术的飞速发展，分子育种正以前所未有的速度改变着这一局面。 我们将深入探讨基因组学、转录组学、蛋白质组学等“组学”技术如何为育种家提供更深入的遗传信息。通过高通量基因测序，可以快速识别与优良性状（如高产、抗病、耐逆、品质优良等）紧密相关的基因标记。这些信息结合生物信息学分析工具，能够极大地缩短新品种的选育周期，实现“分子设计育种”——即根据目标性状，定向地选择和组合优良基因。 本书还会关注大数据与人工智能（AI）在育种中的应用。AI算法，特别是机器学习和深度学习，能够从海量基因组数据、表型数据（作物外观特征、生长状况等）以及环境数据中发现隐藏的规律，预测不同基因组合在不同环境下的表现。例如，AI可以辅助育种家预测杂交组合的育种值，识别潜在的优良育种材料，甚至模拟新品种的性状表现，从而大大提高育种效率和成功率。 此外，我们还将介绍自动化和机器人技术在育种流程中的应用。从自动化的种子筛选、播种、杂苗清除，到高通量表型测量系统（如使用无人机和图像识别技术自动记录作物株高、叶面积、穗粒数等），这些技术的引入正在将育种实验室推向“智慧化”的时代，实现育种数据的自动化采集和分析，减少人为误差。 第三部分：数字孪生农田与智能供应链——信息技术构建的未来农业生态 本书的第三部分将视野拓展至整个农业价值链。我们所理解的“推广”并非简单的技术传播，而是通过数字化手段构建的更高效、更透明、更可持续的农产品生产和流通体系。 “数字孪生农田”的概念将是重点之一。通过整合实时监测数据、历史生产记录、作物生长模型等，为每一块农田构建一个虚拟的“数字孪生体”。这个数字孪生体可以模拟各种管理措施（如灌溉、施肥、病虫害防治）的效果，帮助农民做出最佳决策，优化资源配置，最大化产量和效益，同时降低环境风险。 在农产品供应链方面，信息技术扮演着至关重要的角色。区块链技术可以用于建立安全、透明、可追溯的农产品供应链。从种子到餐桌，每一个环节的交易和流通信息都被记录在区块链上，消费者可以轻松查询农产品的 origin、生产过程、质量安全等信息，增强信任度。物联网和大数据分析则能帮助优化物流、减少损耗，实现农产品从田间到市场的精准对接，提高供应链的整体效率和韧性。 我们还将探讨农业知识服务平台的建设。通过集成育种技术、栽培管理、病虫害防治、市场信息、政策法规等各类农业知识，并利用AI进行个性化推荐和智能问答，为农民、技术人员、决策者提供便捷、高效的知识获取渠道，推动农业技术的普及和应用。 第四部分：数字乡村的脉动——信息技术重塑农业产业结构与社会经济格局 本书的最后一章将目光投向更广阔的社会经济层面。信息技术的广泛应用，正在深刻地改变着乡村的面貌，重塑着农业产业结构，并为乡村振兴注入新的活力。 我们将讨论数字技术如何促进农业产业的升级和转型，例如发展订单农业、共享农业、体验式农业等新型农业模式。通过在线平台，农民可以更直接地与消费者对接，减少中间环节，获得更公平的收益。同时，智能化、自动化技术的普及，也为乡村地区吸引和留住高素质人才提供了可能性，推动农业向知识密集型产业转变。 此外，信息技术的发展还催生了新的农业业态，例如农业大数据分析服务、农业物联网解决方案提供商、农业AI应用开发等，这些都为乡村创造了新的就业机会和创业空间。我们还将探讨如何利用大数据和AI技术，对区域农业资源进行科学评估和产业布局规划，推动农业生产的专业化、区域化和品牌化发展。 最后，本书将强调信息技术在提升农业治理能力和乡村服务水平方面的作用。通过智慧政务平台，可以更高效地管理农业补贴、农田流转、生态保护等事务。数字技术还能促进城乡之间的信息流动和资源共享，缩小城乡数字鸿沟，提升乡村居民的生活品质，最终为实现农业现代化和乡村全面振兴奠定坚实的基础。 总而言之，本书并非孤立地审视一项或几项技术，而是着眼于信息技术作为一种系统性、颠覆性的力量，如何与农作物育种、农业生产、供应链管理乃至整个乡村社会经济发展深度融合，驱动农业进入一个全新的、充满机遇的数字时代。我们将通过深入的分析和丰富的案例，揭示这场数字赋能的农业革命的深刻内涵与广阔前景。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的深度远超我的预期，但也正因如此，它给我带来了强烈的挫败感。我尝试着去理解其中关于“基因型-表型关联分析”以及“高通量表型组学数据整合”的部分，但那些复杂的统计学和生物信息学概念，完全超出了我目前的知识储备。这本书的行文风格非常学术化，逻辑严密，但缺乏必要的铺垫和解释，仿佛默认读者已经具备了相当的专业背景。我感觉自己像是在旁听一场顶尖研讨会，听到的都是只有内部人士才能理解的“黑话”。如果这本书的目标读者是正在进行作物改良的科研人员，那它无疑是提供了非常详尽的蓝图。但对于希望了解信息技术如何赋能农业的初级爱好者或者政策制定者来说，阅读体验非常痛苦，需要不断查阅大量外部资料才能勉强跟上思路。它更像是一本为“同行”准备的深度参考书，而不是一本广泛传播知识的读物。

评分☆☆☆☆☆

这本关于作物育种、测试和推广信息技术的书，从我这个非科班出身的普通读者角度来看，确实有些让我摸不着头脑。我本来是想找一些关于现代农业如何通过科技手段提升效率的通俗读物，比如无人机播种、精准施肥这些操作层面的东西。结果翻开这本书，立刻被大量的专业术语和复杂的流程图淹没了。它似乎更侧重于技术框架的构建，而不是具体的应用场景。比如，书中详细阐述了数据管理系统的架构设计，如何确保育种数据的可追溯性和完整性，这对专业人士来说或许是宝典，但对我这种只想了解“我的粮食是怎么变得更好吃、产量更高”的普通人来说，就像在听天书。书中的案例也大多是高度抽象的模型，缺乏生动的田间地头故事来支撑。我期待的是能看到一些农民使用这些新技术后，收入和作物性状发生显著变化的故事，但很遗憾，这本书更像是一份严谨的技术规范手册，而不是面向大众的科普读物。它似乎忽略了信息技术在转化为实际生产力过程中，需要克服的人为障碍和实际操作的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和印刷质量来看，这本书无疑是高标准的，图表清晰，排版专业，这符合一本严肃学术著作应有的水准。然而，内容上的一些细节处理却让人感到遗憾。例如，书中引用的许多软件工具或数据库的链接和版本信息，似乎更新得不够及时。在信息技术领域，工具的迭代速度极快，一本前几年出版的关于“信息技术”的书籍，其中介绍的技术栈可能已经半数过时。我发现有些提到的大型数据库访问方式已经不再是主流，这使得那些试图将书本知识付诸实践的读者，不得不花费额外的时间去寻找替代方案或更新文档。如果能有一个配套的在线资源库，实时更新这些技术细节和代码示例，这本书的实用价值将会大大提升。现在的状态，更像是一份“静止的”技术手册，在快速变化的农业信息领域，这可能是一个致命伤。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体印象是，它是一部为高精尖人才量身定制的“技术圣经”，而不是一本面向广大行业从业者的“工具箱”。它充满了对细节的执着，比如数据标准、接口协议、算法模型，这些都是构建一个健壮的育种信息系统的基石。但它对“人”的因素考虑得似乎不够周到。例如，在推广部分，如何培训基层农业技术人员使用这些复杂系统？如何激励农民主动录入田间数据？这些关于采纳度、用户体验和培训策略的问题，在书中几乎没有涉及。信息技术最终还是要服务于人，如果系统再先进，但使用起来过于反直觉或门槛过高，那么所有的技术投入都会付诸东流。这本书在技术实现上做到了极致，但在将技术“落地生根”的社会和操作层面，留下了巨大的空白，让人感到它似乎只停留在理论构建的层面，与真实的农业生产实践之间，还隔着一道鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

这本书在组织结构上显得有些过于庞大和分散，这让我很难把握其核心脉络。它试图囊括从基础的品种数据采集、到复杂的生物信息分析，再到最终的市场推广和信息发布的全过程，信息量过于饱和。每一章似乎都在深入挖掘一个独立的领域，但章节之间的衔接略显生硬，缺乏一个贯穿始终的、引人入胜的主线故事来串联这些技术细节。我更希望看到的是一个清晰的“技术演进路径”，比如，展示一个虚拟的新品种是如何通过这套信息系统，从实验室走向田间，最终被消费者接受的整个生命周期。现在读起来，更像是把不同软件模块的使用手册拼凑在一起，虽然每个模块的功能描述得很清楚，但整体看下来，总觉得“灵气”不足，让人难以产生持续阅读的动力。它更侧重于技术的“怎么做”，而不是技术的“为什么重要”和“能带来什么改变”。