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• 农业技术
• 智能农业
• 传感器技术
• 数据分析
• 无线通信
• 精准农业
• 农业信息化
• 边缘计算

出版社： 黄河水利出版社

ISBN：9787550916166

版次：1

商品编码：12140060

包装：平装

开本：32开

出版时间：2016-12-01

页数：135

内容简介

本书根据目前物联网技术在农业生产中的应用现状及现代农业企业对农业物联网技术应用型、技能型人才的需求特点，以“理论的适度性、应用的系统性、实践的指导性、内容的**性”为编写原则，深入浅出地介绍了物联网RFID识别技术、物联网传感技术、物联网通信技术、物联网智能视频技术等基本理论，并对物联网技术在大田作物生产、设施栽培生产、畜牧、水产等领域的具体应用进行了详细的阐述，并配有众多系统架构图、结构示意图、农业物联网实际操控界面截图等图片。 本书可作为高职院校农业物联网技术、设施农业与装备等相关专业教学使用，也可作为相关专业技术人员学习的指导用书。

目录

前言

第一章物联网概述

第一节物联网的概念及内涵

第二节物联网技术的发展历史与现状

第三节农业物联网及其发展前景

第二章物联网RFID识别技术

第一节RFID技术概述

第二节RFID技术在农业生产中的应用

第三章物联网传感技术

第一节传感器技术

第二节传感网概述

第三节无线传感网

第四章物联网通信技术

第一节光通信技术

第二节ZigBee技术

第三节WLAN技术

第四节蓝牙技术

第五节3G技术

第六节4G通信技术

第五章支持物联网的其他技术

第一节物联网智能视频技术

第二节支持物联网的条形码技术

第三节定位技术

第六章种植业物联网系统应用

第一节大田农业物联网系统应用

第二节设施农业物联网系统应用

第三节物联网在种植业其他方面的应用

第七章物联网系统在牧渔业生产中的应用

第一节物联网技术在现代畜牧业中的应用

第二节物联网技术在渔业生产中的应用

参考资料

《智慧田园：传感器网络与农业数据分析实践》 引言 在现代农业发展的浪潮中，效率、精准和可持续性已成为追求的关键词。传统的耕作模式正在被颠覆，科技的触角已经深入到田间地头，以前所未有的方式改变着我们对土地的认知和利用。本书《智慧田园：传感器网络与农业数据分析实践》正是在这样的时代背景下应运而生。它并非泛泛而谈，而是致力于深入剖析支撑现代智慧农业核心的两大关键技术——传感器网络和农业数据分析，并提供详实的操作指南和实践案例，旨在为读者构建一套系统、前沿且极具操作性的智慧农业知识体系。 本书的目标读者群体广泛，涵盖了农业科研工作者、农业技术推广人员、涉农企业管理者、有志于投身智慧农业的创业者，以及对农业科技感兴趣的在校学生和个人。无论您是希望提升现有农业生产效率的农场主，还是渴望探索农业未来发展方向的科研人员，抑或是希望利用科技解决农业痛点的技术开发者，都能在本书中找到有价值的信息和启示。 第一部分：传感器网络在农业环境监测中的应用 传感器网络是构建智慧农业的基石，它能够实时、全面地感知农业环境的细微变化，为精准决策提供最原始、最可靠的数据支撑。本部分将围绕传感器网络的构成、原理及其在农业环境监测中的具体应用展开。 第一章：农业环境传感器技术概览 1.1 传感器基础原理与分类： 我们将从最基础的物理、化学传感器原理讲起，例如压电效应、半导体效应、光学原理等，介绍不同传感器的测量对象和工作机制。随后，详细分类介绍在农业领域常用的传感器类型，如土壤传感器（水分、温度、pH值、电导率）、气象传感器（温度、湿度、光照强度、风速、风雨）、植物生理传感器（叶片温度、蒸腾速率、叶绿素含量）以及环境传感器（CO2浓度、氨气、硫化氢等）。 1.2 土壤环境监测传感器： 重点解析土壤水分传感器（如电阻式、介电式、TDR/FDR）、土壤温度传感器（热敏电阻、热电偶）的工作原理、精度影响因素及选择考量。讨论如何通过多点、多深度的土壤传感器布设，获取精细的土壤墒情信息，为灌溉决策提供科学依据。 1.3 大气环境监测传感器： 深入介绍空气温湿度传感器（电阻式、电容式）、光照传感器（光敏二极管、光敏电阻）、风速风向传感器（风杯式、超声波式）以及雨量传感器（翻斗式、称重式）的工作原理和应用。分析这些数据如何帮助预测霜冻、病虫害发生风险，以及优化作物生长环境。 1.4 植物生理状态监测传感器： 探讨叶片温度传感器、蒸腾速率测量仪、叶绿素荧光仪等如何直接反映植物的生理健康状况。讲解这些数据如何帮助我们判断作物是否缺水、缺肥，以及是否存在病虫害侵扰，实现早期预警和精准干预。 1.5 气体环境监测传感器： 介绍CO2传感器、氨气传感器、硫化氢传感器等在温室、养殖场等特定环境下的应用。分析这些气体浓度对作物生长和动物健康的影响，以及如何通过传感器监测实现环境调控。 1.6 传感器选型与布设策略： 提供一套系统的传感器选型方法论，结合不同作物、不同生长阶段、不同区域的特点，指导读者选择最合适的传感器类型、品牌和技术指标。并详细讲解传感器在田间的最佳布设位置、密度和高度，以期最大化数据采集的代表性和准确性。 第二章：无线传感器网络（WSN）在农业中的构建与部署 2.1 WSN架构与通信协议： 介绍WSN的基本架构，包括传感器节点、汇聚节点、网关和数据服务器。深入讲解在农业场景下常用的无线通信技术，如Zigbee、LoRa、NB-IoT、Wi-Fi等，分析它们的优缺点、功耗、覆盖范围和成本，并指导读者如何根据实际需求选择最合适的通信方案。 2.2 传感器节点的硬件设计与功耗管理： 探讨传感器节点的组成部分，包括微控制器、传感器接口、通信模块、电源管理单元等。重点讲解低功耗设计理念，包括休眠模式、数据采样频率优化、数据压缩等技术，以延长节点续航时间，降低维护成本。 2.3 WSN数据传输与路由机制： 介绍WSN中的数据传输模型，如星型、簇型、网状网络。讲解数据路由算法，如跳数最短路径（LEACH）、能量感知路由等，确保数据可靠、高效地从传感器节点传输到汇聚节点和网关。 2.4 WSN的部署与维护： 提供实际部署WSN的步骤和注意事项，包括节点安装、网络配置、信号测试等。讲解WSN的日常维护，如电池更换、传感器校准、故障排查等，以保证网络的稳定运行。 2.5 WSN安全考量： 讨论WSN在农业应用中可能面临的安全威胁，如数据窃听、篡污、拒绝服务攻击等，并介绍相应的安全防护策略，如数据加密、身份认证、访问控制等。 第二部分：农业数据分析与智能决策支持 传感器网络收集到的海量数据本身并不能直接指导农业生产，其价值在于通过深入的数据分析，从中挖掘出有用的信息，转化为可操作的决策。本部分将聚焦于农业数据分析的方法、工具和在智能决策支持系统中的应用。 第三章：农业大数据收集、存储与预处理 3.1 数据源的整合与采集： 除了传感器数据，还将介绍其他农业数据源，如气象站数据、卫星遥感数据、历史产量数据、农事操作记录、土壤普查数据等。讲解如何将来自不同源头的数据进行有效整合，建立统一的数据平台。 3.2 云计算与大数据存储技术： 介绍云计算在农业大数据存储和处理中的作用，如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）等。讲解如何构建弹性、可扩展的农业大数据存储解决方案，应对海量数据的挑战。 3.3 数据清洗与质量控制： 详细阐述农业数据在收集过程中可能遇到的问题，如数据缺失、异常值、噪声、重复数据等。介绍数据清洗技术，包括数据填充、异常值检测与处理（如基于统计学方法、机器学习方法）、数据标准化和归一化等，确保数据质量。 3.4 数据特征工程： 讲解如何从原始数据中提取有意义的特征，例如将日平均温度转化为生长积温，将土壤水分数据转化为灌溉建议指标等。强调特征工程在提高模型性能中的关键作用。 3.5 数据可视化初步： 介绍基础的数据可视化技术，如散点图、折线图、柱状图、热力图等，以及常用的可视化工具（如Matplotlib, Seaborn, Tableau等）。初步展示如何通过可视化手段直观地展现数据特征和变化趋势。 第四章：农业数据分析方法与模型 4.1 描述性统计分析与探索性数据分析（EDA）： 讲解如何运用描述性统计方法（均值、中位数、方差、相关系数等）来概括和理解农业数据。深入介绍EDA，通过数据可视化和统计检验，发现数据中的模式、趋势和异常，为后续建模提供洞察。 4.2 预测模型构建： 4.2.1 时间序列分析： 介绍ARIMA、指数平滑等传统时间序列模型，用于预测作物产量、气象要素变化等。 4.2.2 回归分析： 讲解线性回归、多元回归模型，用于分析影响作物生长和产量的关键因素，如肥料用量、灌溉量与产量的关系。 4.2.3 分类模型： 介绍逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等分类算法，用于预测病虫害发生的可能性、作物品种的适宜性等。 4.2.4 机器学习在农业中的应用： 深入介绍深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在图像识别（病虫害诊断、作物长势监测）、自然语言处理（农事知识提取）等领域的最新进展和应用。 4.3 聚类分析与异常检测： 讲解聚类算法（K-means、DBSCAN）如何对农田进行分区管理，识别不同生长区域的特点。介绍异常检测技术，用于发现作物异常生长、病虫害爆发等潜在风险。 4.4 关联规则挖掘： 探讨如何通过关联规则挖掘，发现不同农事活动、环境因素与作物产量或品质之间的隐藏关联，为优化种植方案提供依据。 4.5 农业模型评估与选择： 介绍常用的模型评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、均方误差（MSE）、R2分数等。指导读者如何根据具体问题选择最合适的模型，并进行有效的模型调优。 第五章：农业智能决策支持系统（DSS）设计与实践 5.1 DSS的概念与架构： 阐述智能决策支持系统的基本概念、组成部分（数据层、分析层、表现层）和工作流程。讲解DSS如何集成传感器数据、分析模型和专家知识，为农业生产者提供智能化建议。 5.2 关键决策子系统的设计： 5.2.1 精准灌溉决策： 基于土壤水分传感器数据、气象预报和作物需水模型，设计智能灌溉预警和水量推荐系统。 5.2.2 精准施肥决策： 结合土壤养分检测数据、作物生长模型和施肥推荐算法，实现个性化、定量化的施肥指导。 5.2.3 病虫害预警与防治决策： 利用环境传感器数据、气象数据和病虫害模型，构建病虫害发生概率预测系统，并提供相应的防治建议。 5.2.4 作物生长监测与产量预测： 结合遥感影像、传感器数据和作物生长模型，实时监测作物长势，预测产量，辅助农产品销售和仓储规划。 5.2.5 农机调度与作业优化： 整合农机位置信息、作业任务和环境数据，实现农机的高效调度和作业路径优化。 5.3 用户界面与交互设计： 强调用户友好界面的重要性，介绍如何设计直观、易懂的DSS操作界面，使用户能够轻松获取决策建议，并进行反馈。 5.4 DSS的实施与推广挑战： 探讨DSS在实际应用中可能遇到的挑战，如农民的接受度、技术培训、数据孤岛、成本投入等，并提出相应的解决方案。 5.5 案例研究： 选取几个不同类型（如蔬菜温室、果园、水稻种植）的成功DSS应用案例，详细介绍其系统设计、数据应用、决策效果和经济效益，为读者提供可借鉴的实践经验。 结语 《智慧田园：传感器网络与农业数据分析实践》力求为读者呈现一幅全面、深入、实用的智慧农业图景。通过对传感器网络构建与部署的细致讲解，以及对农业数据分析方法与智能决策支持系统的详实阐述，本书旨在赋能农业生产者和相关从业人员，掌握现代农业科技的核心工具，应对挑战，抓住机遇，共同开创更加高效、绿色、可持续的农业发展新篇章。我们相信，本书将成为您迈向智慧农业之路的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

我刚刚翻阅了一本名为《智慧农业的底层逻辑》的著作，它从一个非常宏观且偏向工程学的角度切入了现代农业的转型。这本书的特点在于它对各种连接技术（如LPWAN、5G在田间的应用）进行了细致的技术规格对比，并着重分析了不同传感器在复杂室外环境下，例如高低温、高湿度、强电磁干扰中如何保持稳定性和准确性，这部分内容对于我们理解“物联网”技术在农业场景的落地难度至关重要。作者似乎是位资深的系统架构师，他花费了大量的篇幅来讨论数据采集、传输协议以及边缘计算在分散式农场中的部署策略，特别是如何设计一个低功耗、高可靠性的广域网络来覆盖大片农田。书中对安全性的关注也令人印象深刻，它提出了多层级的网络安全防护方案，以防止关键的灌溉或施肥控制系统被恶意篡改。虽然技术细节比较深入，可能需要一些基础的IT知识才能完全领会，但它成功地将农业生产的物理限制与信息技术的工程能力紧密地结合了起来，展现了一种“硬核”的未来农业图景。这本书更像是为农机制造商、系统集成商或对技术细节有极高要求的农业管理者准备的，它不讲故事，只讲实现。

评分☆☆☆☆☆

最近接触到一本关于农业生态与信息技术融合的书籍，书名是《共生：土壤、作物与算法的对话》。这本书的视角非常独特，它不像很多技术导向的读物那样聚焦于设备本身，而是将重点放在了“生态系统”的平衡上。作者强调，技术工具的引入不应以破坏原有的生物多样性和土壤健康为代价，而应成为维护和增强这种平衡的手段。书中用非常优美的散文笔触，描述了如何利用高光谱成像技术来识别作物早期的营养胁迫，并据此进行极其微量的、局部的营养补充，而不是大面积地施肥。这种“恰到好处”的干预哲学贯穿始终。我尤其欣赏其中关于“预测性维护”的章节，它不仅仅是预测设备故障，更是预测作物病虫害爆发的临界点，从而实现预防性的、非化学的干预措施。这本书的语言风格更偏向于人文和哲学思辨，它提出的问题是：当我们拥有如此强大的控制力时，我们应该如何界定“适度”的干预？它引导读者思考技术伦理和环境责任，读起来非常引人深思，是一本能提升农业从业者心境和视野的佳作。

评分☆☆☆☆☆

我最近拜读了一本关于农业供应链优化的书籍，书名是《从田间到餐桌的透明链条》。这本书的重点完全放在了农产品从生产端到消费端的全流程追溯和管理上。它详细介绍了区块链技术在保证农产品信息真实性和不可篡改性方面的潜力。书中描绘了一个场景：消费者通过扫描二维码，就能清晰地看到某颗西红柿从播种、施肥记录、采摘时间、冷链运输的温度曲线，乃至最终上架的每一个环节的数字凭证。这对提升食品安全信任度具有革命性的意义。该书对不同的追溯系统标准进行了比较分析，并深入探讨了如何在不同国家和地区实施统一的数据标准，这涉及到复杂的法律和贸易壁垒的克服。此外，书中还讨论了智能仓储和自动化分拣系统如何利用视觉识别技术和重量传感器，实现对农产品质量等级的自动化评级，这极大地提高了物流效率。这本书的特点是应用导向性极强，它展示了信息技术如何重塑传统商业模式，使得整个农业价值链变得更加高效和可信赖，非常适合供应链管理者和政策制定者参考。

评分☆☆☆☆☆

最近读了一本关于现代农业技术变革的书，名为《数字农田的脉动》，真是让人耳目一新。这本书的核心在于探讨如何将尖端的信息技术——特别是那些我们日常生活中已经习以为常的智能传感器、云计算和大数据分析——系统地引入到传统农业的各个环节中。作者并没有沉溺于空泛的理论，而是用大量详实的项目案例，展示了精准灌溉系统如何根据土壤湿度实时调整用水量，以及无人机植保如何实现农药的精准喷洒，极大地减少了浪费和环境污染。我尤其欣赏书中对“数据驱动决策”这一理念的深入剖析，它揭示了未来农民不再仅仅依靠经验和直觉，而是要成为能够解读和利用海量环境与作物数据的“技术农夫”。书中的图表清晰地对比了传统种植模式与智能化管理模式下的投入产出比，数据可视化做得非常到位，让人信服地看到了技术升级带来的经济效益。同时，书中也探讨了技术普及的挑战，例如农村地区网络基础设施的建设滞后，以及如何培训老年农民掌握复杂的操作界面，这些现实问题的探讨使得整本书显得格外接地气，而不是高高在上的技术说教。对于任何想了解农业如何实现可持续高产的读者来说，这本书提供了非常坚实的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

新近阅读的一本关于农业劳动力未来形态的书籍——《人机协作的田园交响》。这本书着重讨论了在农业自动化程度日益提高的背景下，人类劳动力的角色将如何演变。作者认为，我们不会看到人类完全被机器取代，而是会进入一个“增强型劳作”的时代。书中详细分析了配备了AR（增强现实）头戴设备的农场技术员，他们可以在视野中叠加农作物健康数据、操作指南和远程专家的实时指导，从而完成高难度的诊断和维修工作。书中还探讨了协作机器人的发展，这些机器人并非取代人，而是作为“可靠的帮手”，执行重复性高、体力消耗大的任务，比如采摘成熟度一致的水果，让人类专注于需要判断力和灵活性的工作。作者对未来农业教育体系的改革也提出了建议，强调未来的农业人才需要具备跨学科的能力，既懂生物学，又精通人机交互设计。这本书的基调是积极且富有远见的，它没有渲染失业的恐慌，而是描绘了一幅人与智能工具和谐共处的、更高效也更人性化的田园工作场景，对于关注未来就业结构变化的人来说，提供了很有价值的视角。