作物品種選育、測試與推廣信息技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李紹明，劉哲，安鼕 編

圖書標籤:

• 作物育種
• 育種技術
• 農業信息技術
• 品種選育
• 試驗設計
• 數據分析
• 推廣技術
• 農業科技
• 數字化農業
• 作物改良

齣版社： 中國農業大學齣版社

ISBN：9787565514241

版次：1

商品編碼：11835509

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

頁數：396

字數：630000

正文語種：中文

內容簡介

　　現代種業是信息高度密集的産業，2006年中國農業大學成立瞭種業信息技術研究團隊。研發種業育、繁、推關鍵業務的信息獲取、處理與決策分析技術和産品。旨在充分整閤種業數據、提高育種效率、降低種植風險。
　　10年來，信息技術得到種業主管部門、科研單位和種子企業的廣泛重視，紛紛成立種業信息部門，探索全行業或本單位的信息化方案。與此同時，種子産業被國務院定性為戰略性基礎産業，在追趕國際種業巨頭、轉型現代産業的進程中，信息技術被寄予厚望。
　　為進一步與種業同仁交流種業信息技術研究成果，我們精選瞭部分發錶的論文，從8個方麵梳理瞭相關研究，編成《作物品種選育、測試與推廣信息技術》。

內頁插圖

目錄

第1章 玉米分子設計育種
基於自交係SSR與田間測試的玉米雜交組配方法與係統
玉米設計育種方法研究與應用
基於SSR標記的玉米遺傳關係分析係統

第2章 作物品種錶型多環境測試
玉米抗倒性檢測環境的選取方法
Error Analysis of High-moisture Maize Moisture Measurement with PM-8188 Grain Moisture Tester.
品種篩選多環境測試作圖分析方法
玉米品種多環境測試數據的最優相對轉化方法
玉米品種多環境測試數據的空間插值分析
Environmental Sample Size Estimation Based on Variety Means Estimation
and Means Comparison for Multi-environment Trial
Advances in Crop Phenotyping and Multi-environment Trials
作物品種錶型多環境測試技術研究與應用

第3章 作物品種高通量錶型測試
數字圖像處理技術在玉米種植中的應用
基於背景闆比例尺的玉米果穗圖像特徵測量
玉米植株的振動特性測試
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
數字化考種係統的研發
邊緣檢測算法的比較與應用研究
基於閾值圖像分割的玉米考種測量係統設計與實現
基於圖像處理的玉米果穗幾何特徵測量方法研究
植株動力學參數的測量和玉米抗倒摺性的初步研究
利用人工風載評價玉米抗倒摺性的方法研究
基於離綫語音和中文分詞的野外數據采集係統研究
玉米莖稈人工風摺試驗和數值模擬
基於機器視覺的玉米異常果穗識彆研究
玉米莖摺的試驗研究和數值模擬

第4章 種子身份快速無損檢測
基於高光譜圖像技術的玉米雜交種純度鑒定方法探索
鑒彆玉米雜交種純度的近紅外光譜分析技術研究
Variety Identification Method of Coated Maize Seeds Based on Near-infrared Spectroscopy and Chemometrics
基於近紅外光譜的帶種衣劑玉米種子真實性鑒定方法研究
玉米自交係籽粒的遺傳距離與其近紅外光譜距離和品種鑒彆模型性能的關係研究
基於近紅外光譜的玉米品種真實性鑒定方法研究
基於近紅外光譜和高光譜圖像技術鑒彆玉米雜交種純度的研究

第5章 玉米種植環境認知與精細區劃
玉米生育期空間插值方法比較
Prediction of Accumulated Temperature in Vegetation Period Using Artificial Neural Network
Assessment of Environment Lodging Stress for Maize Using Fuzzy Synthetic Evaluation
玉米種植環境小斑病定量錶達與驗證
玉米倒伏脅迫影響因子的空間迴歸分析
玉米空稈氣象成因分析
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
黃淮海夏播玉米花期高溫熱害空間分布規律研究
玉米品種級種植區劃算法研究及係統實現
玉米種植環境主要非生物脅迫計算方法研究
玉米種植環境倒伏脅迫提取方法研究與應用

第6章 玉米品種精準推廣
第7章 種業大數據平颱
第8章 宏觀策略

前言/序言

　　現代種業是信息高度密集的産業，針對現代種業育、繁、推全鏈條的關鍵信息獲取、處理與決策分析需求，中國農業大學與國內育種單位、種子企業聯閤成立瞭種業信息技術研究團隊，在國傢自然科學基金、“十一五”科技支撐計劃、農業部、“十二五”、“863”計劃、公益性行業專項及種子企業等10餘項課題的支持下，利用大數據、移動互聯、數理統計、機器視覺、近紅外光譜、模式識彆、遙感與地理信息技術等手段，係統開展瞭信息化技術與産品研發，初步形成種業育、繁、推業務流程關鍵信息獲取、處理與決策分析的技術體係和産品方案，旨在充分整閤種業數據、提高育種效率和産量、降低種植風險。
　　團隊主要依托中國農業大學信息與電氣工程學院，共有專職教師8位、研究生約30位、專職工程師5位。團隊第一篇正式論文於2005年發錶，一位研究生於2006年畢業，至今團隊已發錶學術論文60餘篇，畢業碩、博士研究生36位，另外，獲軟件著作權30餘項，授權和公開專利8項。
　　從團隊正式成立到現在剛好是10年，國內專門麵嚮種子行業的信息技術研究從無到有，得到種業主管部門、科研單位和種子企業的廣泛重視，紛紛成立種業信息部門，探索全行業或本單位的信息化方案。與此同時，種子産業被國務院定性為戰略性基礎産業，在追趕國際種業巨頭、轉型現代産業的進程中，信息技術被寄予厚望。
　　為瞭進一步與種業同仁交流種業信息技術研究成果，我們精選瞭部分發錶的論文，編成本書。並從玉米分子設計育種、作物品種錶型多環境測試、作物品種高通量錶型測試、種子身份快速無損檢測、玉米種植環境認知與精細區劃、玉米品種精準推廣、種業大數據平颱，以及宏觀策略8個方麵對團隊研究成果進行梳理。
　　編者
　　2015年7月

《數字賦能：農作物育種的創新軌跡與未來圖景》 本書並非聚焦於“作物品種選育、測試與推廣信息技術”這一狹窄的技術應用層麵，而是旨在宏觀地勾勒齣農業科技發展，特彆是農作物育種領域，如何被日益精進的數字技術所滲透、重塑，並最終驅動整個農業生産鏈條實現跨越式發展的宏大敘事。我們將深入探討的，是信息技術作為一種底層驅動力，如何賦能農業的各個環節，特彆是育種工作的科學化、智能化與高效化，以及這種賦能對未來糧食安全、可持續農業乃至鄉村振興所産生的深遠影響。 第一部分：大數據時代的農業脈搏——信息技術與農業生産的深度融閤 在數字浪潮席捲全球的今天，農業早已不再是傳統意義上的“靠天吃飯”。本部分將首先闡述信息技術如何滲透到農業生産的每一個角落。從物聯網（IoT）傳感器在農田裏的廣泛部署，實時監測土壤濕度、溫度、光照、養分等關鍵環境參數，到衛星遙感技術對作物長勢、病蟲害發生情況進行大範圍、高精度的監測，再到無人機在精準施肥、噴藥、授粉等方麵的應用，這些都構成瞭農業生産的“數字神經係統”。 我們還將探討地理信息係統（GIS）在農業規劃、土地管理、農産品溯源等方麵的作用。通過GIS，可以科學地劃分農田、優化灌溉網絡、評估土地適宜性，為農業生産提供精細化的空間決策支持。此外，移動互聯網和智能終端的普及，使得農民能夠便捷地獲取天氣預報、市場信息、病蟲害預警以及農業專傢谘詢，打破瞭信息壁壘，提升瞭農業生産者的決策能力和市場競爭力。 本書將特彆強調“農業大數據”的價值。通過整閤來自傳感器、遙感、氣象站、農機作業記錄、市場交易等海量數據，我們能夠構建起描述農業生産全景的數字模型。對這些大數據的深入挖掘和分析，不僅能幫助我們理解作物生長規律、識彆影響産量的關鍵因素，更能預測潛在的風險，為精準農業提供科學依據。我們將介紹一些典型的大數據應用案例，例如基於曆史數據和氣象預測的病蟲害發生模型，以及根據市場需求和種植成本製定的最優種植計劃。 第二部分：基因編輯的黎明與智慧農場的曙光——信息技術驅動的現代育種革命 相較於直接關注育種技術本身，本書將更側重於信息技術如何賦能和革新傳統的育種流程。傳統的育種工作往往耗時漫長，依賴經驗和偶然性。然而，隨著基因測序成本的急劇下降和生物信息學技術的飛速發展，分子育種正以前所未有的速度改變著這一局麵。 我們將深入探討基因組學、轉錄組學、蛋白質組學等“組學”技術如何為育種傢提供更深入的遺傳信息。通過高通量基因測序，可以快速識彆與優良性狀（如高産、抗病、耐逆、品質優良等）緊密相關的基因標記。這些信息結閤生物信息學分析工具，能夠極大地縮短新品種的選育周期，實現“分子設計育種”——即根據目標性狀，定嚮地選擇和組閤優良基因。 本書還會關注大數據與人工智能（AI）在育種中的應用。AI算法，特彆是機器學習和深度學習，能夠從海量基因組數據、錶型數據（作物外觀特徵、生長狀況等）以及環境數據中發現隱藏的規律，預測不同基因組閤在不同環境下的錶現。例如，AI可以輔助育種傢預測雜交組閤的育種值，識彆潛在的優良育種材料，甚至模擬新品種的性狀錶現，從而大大提高育種效率和成功率。 此外，我們還將介紹自動化和機器人技術在育種流程中的應用。從自動化的種子篩選、播種、雜苗清除，到高通量錶型測量係統（如使用無人機和圖像識彆技術自動記錄作物株高、葉麵積、穗粒數等），這些技術的引入正在將育種實驗室推嚮“智慧化”的時代，實現育種數據的自動化采集和分析，減少人為誤差。 第三部分：數字孿生農田與智能供應鏈——信息技術構建的未來農業生態 本書的第三部分將視野拓展至整個農業價值鏈。我們所理解的“推廣”並非簡單的技術傳播，而是通過數字化手段構建的更高效、更透明、更可持續的農産品生産和流通體係。 “數字孿生農田”的概念將是重點之一。通過整閤實時監測數據、曆史生産記錄、作物生長模型等，為每一塊農田構建一個虛擬的“數字孿生體”。這個數字孿生體可以模擬各種管理措施（如灌溉、施肥、病蟲害防治）的效果，幫助農民做齣最佳決策，優化資源配置，最大化産量和效益，同時降低環境風險。 在農産品供應鏈方麵，信息技術扮演著至關重要的角色。區塊鏈技術可以用於建立安全、透明、可追溯的農産品供應鏈。從種子到餐桌，每一個環節的交易和流通信息都被記錄在區塊鏈上，消費者可以輕鬆查詢農産品的 origin、生産過程、質量安全等信息，增強信任度。物聯網和大數據分析則能幫助優化物流、減少損耗，實現農産品從田間到市場的精準對接，提高供應鏈的整體效率和韌性。 我們還將探討農業知識服務平颱的建設。通過集成育種技術、栽培管理、病蟲害防治、市場信息、政策法規等各類農業知識，並利用AI進行個性化推薦和智能問答，為農民、技術人員、決策者提供便捷、高效的知識獲取渠道，推動農業技術的普及和應用。 第四部分：數字鄉村的脈動——信息技術重塑農業産業結構與社會經濟格局 本書的最後一章將目光投嚮更廣闊的社會經濟層麵。信息技術的廣泛應用，正在深刻地改變著鄉村的麵貌，重塑著農業産業結構，並為鄉村振興注入新的活力。 我們將討論數字技術如何促進農業産業的升級和轉型，例如發展訂單農業、共享農業、體驗式農業等新型農業模式。通過在綫平颱，農民可以更直接地與消費者對接，減少中間環節，獲得更公平的收益。同時，智能化、自動化技術的普及，也為鄉村地區吸引和留住高素質人纔提供瞭可能性，推動農業嚮知識密集型産業轉變。 此外，信息技術的發展還催生瞭新的農業業態，例如農業大數據分析服務、農業物聯網解決方案提供商、農業AI應用開發等，這些都為鄉村創造瞭新的就業機會和創業空間。我們還將探討如何利用大數據和AI技術，對區域農業資源進行科學評估和産業布局規劃，推動農業生産的專業化、區域化和品牌化發展。 最後，本書將強調信息技術在提升農業治理能力和鄉村服務水平方麵的作用。通過智慧政務平颱，可以更高效地管理農業補貼、農田流轉、生態保護等事務。數字技術還能促進城鄉之間的信息流動和資源共享，縮小城鄉數字鴻溝，提升鄉村居民的生活品質，最終為實現農業現代化和鄉村全麵振興奠定堅實的基礎。 總而言之，本書並非孤立地審視一項或幾項技術，而是著眼於信息技術作為一種係統性、顛覆性的力量，如何與農作物育種、農業生産、供應鏈管理乃至整個鄉村社會經濟發展深度融閤，驅動農業進入一個全新的、充滿機遇的數字時代。我們將通過深入的分析和豐富的案例，揭示這場數字賦能的農業革命的深刻內涵與廣闊前景。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的深度遠超我的預期，但也正因如此，它給我帶來瞭強烈的挫敗感。我嘗試著去理解其中關於“基因型-錶型關聯分析”以及“高通量錶型組學數據整閤”的部分，但那些復雜的統計學和生物信息學概念，完全超齣瞭我目前的知識儲備。這本書的行文風格非常學術化，邏輯嚴密，但缺乏必要的鋪墊和解釋，仿佛默認讀者已經具備瞭相當的專業背景。我感覺自己像是在旁聽一場頂尖研討會，聽到的都是隻有內部人士纔能理解的“黑話”。如果這本書的目標讀者是正在進行作物改良的科研人員，那它無疑是提供瞭非常詳盡的藍圖。但對於希望瞭解信息技術如何賦能農業的初級愛好者或者政策製定者來說，閱讀體驗非常痛苦，需要不斷查閱大量外部資料纔能勉強跟上思路。它更像是一本為“同行”準備的深度參考書，而不是一本廣泛傳播知識的讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書在組織結構上顯得有些過於龐大和分散，這讓我很難把握其核心脈絡。它試圖囊括從基礎的品種數據采集、到復雜的生物信息分析，再到最終的市場推廣和信息發布的全過程，信息量過於飽和。每一章似乎都在深入挖掘一個獨立的領域，但章節之間的銜接略顯生硬，缺乏一個貫穿始終的、引人入勝的主綫故事來串聯這些技術細節。我更希望看到的是一個清晰的“技術演進路徑”，比如，展示一個虛擬的新品種是如何通過這套信息係統，從實驗室走嚮田間，最終被消費者接受的整個生命周期。現在讀起來，更像是把不同軟件模塊的使用手冊拼湊在一起，雖然每個模塊的功能描述得很清楚，但整體看下來，總覺得“靈氣”不足，讓人難以産生持續閱讀的動力。它更側重於技術的“怎麼做”，而不是技術的“為什麼重要”和“能帶來什麼改變”。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀和印刷質量來看，這本書無疑是高標準的，圖錶清晰，排版專業，這符閤一本嚴肅學術著作應有的水準。然而，內容上的一些細節處理卻讓人感到遺憾。例如，書中引用的許多軟件工具或數據庫的鏈接和版本信息，似乎更新得不夠及時。在信息技術領域，工具的迭代速度極快，一本前幾年齣版的關於“信息技術”的書籍，其中介紹的技術棧可能已經半數過時。我發現有些提到的大型數據庫訪問方式已經不再是主流，這使得那些試圖將書本知識付諸實踐的讀者，不得不花費額外的時間去尋找替代方案或更新文檔。如果能有一個配套的在綫資源庫，實時更新這些技術細節和代碼示例，這本書的實用價值將會大大提升。現在的狀態，更像是一份“靜止的”技術手冊，在快速變化的農業信息領域，這可能是一個緻命傷。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體印象是，它是一部為高精尖人纔量身定製的“技術聖經”，而不是一本麵嚮廣大行業從業者的“工具箱”。它充滿瞭對細節的執著，比如數據標準、接口協議、算法模型，這些都是構建一個健壯的育種信息係統的基石。但它對“人”的因素考慮得似乎不夠周到。例如，在推廣部分，如何培訓基層農業技術人員使用這些復雜係統？如何激勵農民主動錄入田間數據？這些關於采納度、用戶體驗和培訓策略的問題，在書中幾乎沒有涉及。信息技術最終還是要服務於人，如果係統再先進，但使用起來過於反直覺或門檻過高，那麼所有的技術投入都會付諸東流。這本書在技術實現上做到瞭極緻，但在將技術“落地生根”的社會和操作層麵，留下瞭巨大的空白，讓人感到它似乎隻停留在理論構建的層麵，與真實的農業生産實踐之間，還隔著一道鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

這本關於作物育種、測試和推廣信息技術的書，從我這個非科班齣身的普通讀者角度來看，確實有些讓我摸不著頭腦。我本來是想找一些關於現代農業如何通過科技手段提升效率的通俗讀物，比如無人機播種、精準施肥這些操作層麵的東西。結果翻開這本書，立刻被大量的專業術語和復雜的流程圖淹沒瞭。它似乎更側重於技術框架的構建，而不是具體的應用場景。比如，書中詳細闡述瞭數據管理係統的架構設計，如何確保育種數據的可追溯性和完整性，這對專業人士來說或許是寶典，但對我這種隻想瞭解“我的糧食是怎麼變得更好吃、産量更高”的普通人來說，就像在聽天書。書中的案例也大多是高度抽象的模型，缺乏生動的田間地頭故事來支撐。我期待的是能看到一些農民使用這些新技術後，收入和作物性狀發生顯著變化的故事，但很遺憾，這本書更像是一份嚴謹的技術規範手冊，而不是麵嚮大眾的科普讀物。它似乎忽略瞭信息技術在轉化為實際生産力過程中，需要剋服的人為障礙和實際操作的復雜性。