數據挖掘與精準農業智能決策係統 9787030313133 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳桂芬，於閤龍 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 精準農業
• 智能決策
• 農業信息化
• 機器學習
• 大數據分析
• 農業科技
• 決策支持係統
• 農業生産
• 人工智能

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030313133

商品編碼：29622721339

包裝：平裝

齣版時間：2011-06-01

基本信息

書名：數據挖掘與精準農業智能決策係統

定價：46.00元

作者：陳桂芬,於閤龍

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2011-06-01

ISBN：9787030313133

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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內容提要

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　　陳桂芬，於閤龍等著的這本《數據挖掘與精準農業智能決策係統》主要介紹瞭精準農業、數據挖掘和智能決策係統的相關理論，重點研究精準農業智能決策技術體係，提齣瞭貝葉斯理論和時序算法在産量預測中的應用；基於空間模糊聚類和灰色關聯度的農田管理區劃分；基於模糊聚類、決策樹、粗糙集理論的土壤地力等級智能評定方法；基於神經網絡和組閤預測算法的精準施肥模型；基於可視化加權空間模糊聚類的變量施肥效果評價；基於框架的知識錶示、貝葉斯及粗糙集理論的作物病蟲草害智能預測與診治方法；並在此基礎上，自主研製瞭基於數據挖掘的玉米精準作業智能決策支持係統。《數據挖掘與精準農業智能決策係統》可供從事精準農業和農業信息學等領域的研究人員和開發人員使用，也可作為高等院校相關專業的本科生、研究生教學用書和參考用書。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《數據挖掘與精準農業智能決策係統》 引言 農業，作為人類文明的基石，經曆瞭漫長而深刻的演變。從刀耕火種的原始時代，到機械化、化肥農藥的普及，再到如今信息技術的浪潮席捲而來，農業的每一次進步都伴隨著對自然規律的更深層次理解與對生産效率的不斷追求。在21世紀，隨著全球人口的持續增長、氣候變化的日益嚴峻以及消費者對食品安全與品質的要求不斷提高，傳統農業模式麵臨著前所未有的挑戰。如何以更少資源、更低的成本、更少的環境影響，生産齣更高質量、更安全的農産品，已成為全球農業發展的核心議題。 “精準農業”應運而生，它是一種將信息技術、管理科學與農業生産深度融閤的現代化農業生産模式。它強調在適時、適地、適量、適種的原則下，對農田實施精細化、差異化管理，以最大化資源利用效率、提升農産品産量與品質、降低生産成本、減少環境汙染。而支撐精準農業高效運作的關鍵，便是海量農業數據的收集、分析與智能決策。 本書《數據挖掘與精準農業智能決策係統》，正是聚焦於這一時代命題，深入探討如何運用強大的數據挖掘技術，構建先進的智能決策係統，從而賦能現代農業，引領精準農業邁嚮更高水平。本書並非僅僅是對現有技術的羅列，而是試圖勾勒齣一幅宏偉藍圖，闡述數據如何成為農業生産的新“石油”，而智能決策係統則是驅動精準農業發展的“引擎”。 第一章：精準農業的時代呼喚與發展現狀 本章首先追溯農業發展的曆史脈絡，解析傳統農業模式的局限性，並著重闡述當前全球農業麵臨的嚴峻挑戰，包括但不限於： 資源約束加劇： 可耕地麵積逐年減少，水資源短缺，化肥農藥過度使用帶來的環境惡化，以及能源成本的攀升。 氣候變化衝擊： 極端天氣事件頻發，對作物生長周期、産量穩定性帶來巨大不確定性。 食品安全與質量需求： 消費者對食品的安全性、營養價值、追溯性要求日益提高，傳統粗放式生産難以滿足。 勞動力結構變化： 農村勞動力老齡化、轉移，對農業生産的自動化、智能化提齣瞭迫切需求。 在此基礎上，本書將係統介紹精準農業的核心理念與發展曆程。精準農業並非單一的技術，而是一個多學科交叉、多技術集成的係統工程。我們將剖析精準農業的幾大關鍵組成部分： 農田信息采集： 傳感器網絡（土壤、氣象、作物生理）、遙感技術（衛星、無人機）、地理信息係統（GIS）、全球定位係統（GPS）等如何實現對農田環境、作物生長狀態的實時、精準監測。 農事活動精細化： 變異性管理、變量施肥、變量灌溉、精準施藥、精準播種等如何基於信息采集的結果，實現農事操作的精準執行。 産量與品質優化： 如何通過精細化管理，實現産量最大化，同時提升農産品的營養成分、風味、儲存性等品質。 資源效率提升與環境友好： 如何通過精準施策，減少水、肥、藥的浪費，降低對土壤、水源的汙染，實現可持續農業發展。 最後，本章將梳理當前精準農業在全球範圍內的發展現狀，介紹一些典型的應用案例和技術進展，為後續章節的研究奠定堅實的基礎，並勾勒齣未來精準農業的發展方嚮。 第二章：數據挖掘在農業領域的理論基礎與方法論 數據挖掘，作為從海量、復雜數據中發現有價值信息和知識的過程，是支撐精準農業智能決策的核心技術。本章將深入淺齣地介紹數據挖掘的理論基礎與關鍵方法論，並重點探討其在農業領域的適用性與挑戰。 我們將從以下幾個方麵展開： 數據挖掘的定義與過程： 詳細闡述數據挖掘的內涵，包括數據預處理（數據清洗、集成、轉換、降維）、模式發現（分類、聚類、關聯規則、迴歸）、模式評估與知識錶示等核心步驟。 主要的挖掘技術與算法： 分類算法： 如決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯、K近鄰（KNN）、神經網絡等，如何用於識彆病蟲害、預測作物産量、評估土壤肥力等級。 聚類算法： 如K-Means、層次聚類、DBSCAN等，如何用於劃分農田區域、分析作物生長模式、識彆具有相似特徵的農戶群體。 關聯規則挖掘： 如Apriori算法，如何發現不同農事操作、環境因素與産量、品質之間的潛在關聯，例如“施用某種肥料的組閤，會顯著提高某作物的産量”。 迴歸分析： 如綫性迴歸、多項式迴歸、時間序列分析，如何預測作物生長進程、産量、病蟲害發生概率、市場價格走勢。 時空數據挖掘： 結閤地理信息與時間信息，如何分析作物生長在空間與時間上的變化規律，預測區域性病蟲害蔓延趨勢。 農業數據的特點與挑戰： 農業數據具有維度高、數據量大、噪聲多、時空異質性強、數據類型多樣（數值型、類彆型、文本型、圖像型）等特點。本章將討論這些特點對數據挖掘算法提齣的挑戰，以及如何選擇和改進算法以適應農業數據的特性。 集成學習與深度學習在農業中的應用： 探討如何利用集成學習（如隨機森林、梯度提升）提高模型的魯棒性與準確性，以及深度學習（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）在圖像識彆（病蟲害識彆、長勢監測）、時間序列預測等方麵的巨大潛力。 本章旨在為讀者構建堅實的數據挖掘理論基礎，理解不同算法的原理與適用場景，為後續章節的係統設計與應用打下理論基石。 第三章：精準農業智能決策係統的構建原理與關鍵模塊 本章將聚焦於“智能決策係統”本身，詳細闡述其構建的原理、架構設計與核心功能模塊。該係統是數據挖掘技術在精準農業領域的具體落地應用，是連接數據與行動的橋梁。 我們將圍繞以下幾個方麵展開： 係統總體架構設計： 數據采集與集成層： 負責收集來自各種傳感器、遙感平颱、氣象站、農事記錄設備、互聯網等渠道的海量農業數據，並進行初步的處理和標準化。 數據存儲與管理層： 構建高效、可靠的數據庫係統，能夠存儲和管理結構化、半結構化和非結構化數據，支持復雜查詢和數據挖掘任務。 數據挖掘與分析層： 集成各種數據挖掘算法和模型，對收集到的數據進行深度分析，發現潛在規律、預測未來趨勢、診斷問題。 決策支持層： 基於數據挖掘層的分析結果，生成具有指導意義的決策建議，例如最優施肥方案、灌溉計劃、病蟲害防治策略、播種時間選擇等。 應用服務與交互層： 提供用戶友好的界麵，將決策建議以直觀、易懂的方式呈現給用戶（農戶、技術人員、管理者），並支持用戶反饋與係統互動。 關鍵功能模塊詳解： 農田信息感知與監測模塊： 實時接收和處理來自地塊的各類傳感器數據，展示土壤墒情、溫度、濕度、光照強度、作物長勢等關鍵信息，並進行異常預警。 作物生長模型與模擬模塊： 構建作物生長模型，模擬不同環境條件下作物的生長過程，預測不同時期（如幼苗期、生長期、成熟期）的生長狀況和潛在風險。 病蟲害預警與診斷模塊： 利用圖像識彆、數據挖掘算法，識彆潛在的病蟲害發生跡象，預測病蟲害發生的風險和蔓延趨勢，並提供相應的防治建議。 水肥管理優化模塊： 基於土壤養分、作物需肥量、氣象預報等信息，通過數據挖掘算法，推薦最優的水肥配比、施用時間和施用量，實現精準灌溉與施肥。 産量預測與品質評估模塊： 結閤曆史數據、生長模型、環境因素等，對作物産量進行預測，並根據作物生長過程中的各項指標，對農産品品質進行初步評估。 農事操作智能推薦模塊： 根據作物生長階段、環境條件、病蟲害風險等綜閤因素，為用戶推薦最佳的播種、施肥、灌溉、病蟲害防治、收獲等農事操作方案。 農田空間信息管理模塊： 集成GIS技術，實現農田地塊的數字化管理、空間信息可視化，支持差異化管理策略的製定與執行。 係統集成與協同工作： 探討不同模塊之間如何進行信息共享、協同工作，形成一個完整的智能決策閉環。例如，病蟲害預警模塊的輸齣可以影響水肥管理模塊的決策，以避免因過度施肥而加劇某些病蟲害的發生。 本章將強調係統的模塊化設計、開放性與可擴展性，以及如何通過持續的學習與優化，使係統能夠不斷提升決策的智能化水平。 第四章：數據挖掘在精準農業具體應用場景中的實踐 本章將深入到具體的應用場景，通過案例分析，生動地展示數據挖掘技術如何在精準農業的各個環節發揮關鍵作用，實現智能化決策。 我們將詳細探討以下幾個應用方嚮： 作物産量預測與産量優化： 案例分析： 利用曆史産量數據、氣象數據、土壤數據、遙感數據等，構建預測模型，提高産量預測的準確性。 數據挖掘應用： 識彆影響産量的關鍵因素（如品種、土壤肥力、灌溉水量、病蟲害發生情況、氣溫波動等），並提齣相應的産量提升策略，例如在關鍵生長期加強水肥管理，或選擇對特定氣候條件更具抗性的品種。 病蟲害早期預警與精準防治： 案例分析： 利用圖像識彆技術對作物葉片進行病變分析，結閤氣象數據（如溫度、濕度、降雨量）和地理信息，建立病蟲害發生概率預測模型。 數據挖掘應用： 識彆特定病蟲害發生的高風險區域和時間段，提前發齣預警，指導農民進行精準、及時的防治，減少農藥使用量，降低對環境和食品安全的影響。例如，當預測到某種真菌性病害即將發生時，係統可以推薦使用特定類型的殺菌劑，並告知最佳的噴灑時間和區域。 水肥管理智能化： 案例分析： 根據土壤傳感器數據（養分含量、pH值、水分）、作物生長模型、作物生長階段、天氣預報等，利用數據挖掘算法，為不同地塊、不同作物生成個性化的施肥和灌溉計劃。 數據挖掘應用： 實現變量施肥和變量灌溉，根據作物不同生長期的不同需求，精準補充水分和養分，避免浪費，提高水肥利用效率，同時減少麵源汙染。例如，係統可以根據不同區域土壤的氮含量差異，在施肥時調整不同地塊的氮肥施用量。 農田空間差異化管理： 案例分析： 通過遙感影像分析、GIS技術，識彆農田內部的土壤肥力差異、水分分布差異、作物長勢差異等。 數據挖掘應用： 基於空間差異化信息，製定差異化的農事操作策略，例如在肥力較高的區域減少施肥量，在水分充足的區域減少灌溉量，從而實現農田資源的優化配置。 農産品品質預測與控製： 案例分析： 分析作物生長過程中各項指標（如光閤作用強度、營養元素吸收情況、成熟度等）與最終産品品質（如糖度、維生素含量、風味等）之間的關聯。 數據挖掘應用： 識彆影響農産品品質的關鍵因素，並提齣相應的生産管理建議，以期獲得更高品質的農産品。例如，當發現某種營養元素可能不足時，係統可以推薦在生長後期補充該元素。 農業經濟效益分析與風險評估： 案例分析： 結閤市場價格數據、生産成本數據、産量預測數據、政策信息等，對農産品生産的經濟效益進行預測和評估。 數據挖掘應用： 幫助農戶做齣更明智的種植決策，評估不同作物的種植風險，並提供規避風險的建議。 通過這些具體的應用場景展示，本書將使讀者深刻理解數據挖掘技術在精準農業中的價值，以及智能決策係統如何幫助農業生産者實現精細化管理，提升效益，走嚮可持續發展。 結論 本書《數據挖掘與精準農業智能決策係統》全麵而深入地探討瞭如何將數據挖掘的強大力量與精準農業的時代需求相結閤，構建齣能夠引領未來農業發展的智能決策係統。我們從精準農業的宏觀視角齣發，詳細闡述瞭其發展現狀與緊迫性，接著深入剖析瞭數據挖掘的理論基礎與核心方法論，並著重介紹瞭智能決策係統的構建原理與關鍵模塊。最後，通過一係列具體的應用場景實踐，展示瞭數據挖掘技術在農産量預測、病蟲害防治、水肥管理、品質控製等方麵的巨大潛力。 本書所倡導的，並非僅僅是技術的堆砌，而是對農業生産模式的深刻變革。數據，將不再是簡單的記錄，而是農業生産的“智慧之眼”，能夠洞察作物生長規律，預測自然變化，識彆潛在風險。智能決策係統，則將成為農業生産的“智慧大腦”，能夠將海量數據轉化為精準、有效的行動指南。 我們相信，隨著本書所闡述的技術理念和方法論的推廣與應用，精準農業將迎來更加輝煌的明天。每一滴水、每一粒肥、每一次農事操作都將是精心計算、科學決策的結果，最終實現農業生産的高效、可持續、環境友好，並為人類提供更安全、更優質的食品。 本書的完成，離不開諸多前沿科學技術的發展，也離不開無數農業科研工作者的不懈努力。我們希望本書能夠成為相關領域研究人員、農業技術推廣人員、以及廣大農業從業者的寶貴參考，共同推動中國乃至全球農業現代化進程的飛速發展。

評分☆☆☆☆☆

這套書的包裝簡直太令人驚艷瞭！拿到手的時候，厚實的紙箱，嚴實的泡沫填充，還有塑封的圖書，感覺就像收到一份珍貴的禮物。封麵設計也是我非常喜歡的風格，簡約而不失大氣，用色沉穩，字體的選擇也很有品味，一眼就能感受到內容的專業和深度。我立刻迫不及待地拆開瞭塑封，書頁的紙張質量非常好，觸感溫潤，油墨的印刷清晰、細膩，沒有一點暈染的痕跡，翻閱起來沙沙作響，充滿瞭閱讀的儀式感。特彆是那些圖錶和插圖，顔色飽滿，細節清晰，即使是很復雜的概念，通過這些視覺化的呈現，也變得容易理解瞭許多。我平時喜歡收藏一些高質量的科技類書籍，而這套書無疑會是我書架上的重要一員。它的整體呈現，從外包裝到內頁印刷，都體現瞭齣版方對品質的極緻追求，讓人心生喜愛，也對即將開始的閱讀充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在傳統農業領域工作多年的從業者，我深切體會到當前農業發展麵臨的挑戰，比如勞動力短缺、資源環境壓力增大、市場需求變化快等等。傳統依靠經驗和直覺的模式，在日益復雜的生産環境中顯得力不從心。因此，我對“智能決策係統”這個概念充滿瞭好奇，它是否能夠為我們提供一套科學、客觀的決策依據？我期待這本書能夠提供一套完整的框架，從數據的收集、清洗、分析，到模型的建立、優化，再到最終決策的生成和執行，能夠有一個清晰的脈絡。我尤其關注書中關於“精準”的實現方式，如何在保證作物健康生長的同時，最大限度地節約水、肥、藥等投入，真正做到“按需供給”。如果書中能夠給齣一些具體的算法模型，甚至是代碼示例，那就太有價值瞭，可以直接藉鑒到實際工作中，幫助我們提升管理水平，降低生産成本，增加經濟效益。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠將前沿科技與實際應用相結閤的領域非常感興趣，尤其是在農業這個關乎民生的重要産業。這本書的名字瞬間就吸引瞭我，‘數據挖掘’和‘精準農業’的組閤，預示著這是一場關於智慧化變革的探索。我設想，這本書可能會深入剖析如何利用海量的數據，通過先進的挖掘技術，來揭示農業生産中的規律，從而實現更高效、更環保、更可持續的種植模式。比如，它是否會介紹如何通過土壤傳感器、氣象站、無人機遙感等多種數據源，構建一個全麵的農業信息係統？又或者，它會講解如何利用機器學習算法，預測病蟲害的發生，指導精準施肥用藥，優化灌溉策略，從而減少資源浪費，提高作物産量和品質？我對書中可能包含的案例分析尤其感興趣，如果能夠看到具體的實踐經驗，瞭解在不同地區、不同作物上是如何應用這些智能決策係統的，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直對將科技應用於改善人類生活，尤其是民生領域抱有濃厚的興趣。農業，作為人類生存的基礎，正經曆著前所未有的智能化轉型，而這本書的書名《數據挖掘與精準農業智能決策係統》精準地抓住瞭這一核心。我設想，這本書不僅僅是理論的堆砌，更像是一座橋梁，連接瞭高深的計算機科學和古老的農耕智慧。它可能會循序漸進地引導讀者，從理解數據在農業中的價值，到掌握數據挖掘的關鍵技術，最終學會如何構建一個能夠自主學習、持續優化的智能決策係統。我渴望從中瞭解，如何將分散的、異構的農業數據進行有效的整閤與分析，從中挖掘齣對農業生産具有指導意義的深層信息。例如，它是否會講解如何利用機器學習模型，識彆影響作物生長和産量提升的關鍵因素，並據此製定最優化的管理策略？又或者，書中會探討如何通過智能決策係統，實現對農業生産全流程的精細化管理，從播種、施肥、灌溉，到病蟲害防治、采摘、銷售，每一個環節都得到科學的指導和優化，從而全麵提升農業生産的效率和效益。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸數據科學領域的研究生，正在尋找能夠將理論知識與實際應用場景相結閤的讀物。這本書的書名《數據挖掘與精準農業智能決策係統》正是我所需要的。我猜想，這本書的作者一定具備深厚的理論功底和豐富的實踐經驗，能夠將復雜的數據挖掘算法，如分類、聚類、迴歸、關聯規則等，巧妙地應用於農業生産的各個環節。我非常期待書中能夠詳細介紹如何將這些算法轉化為解決實際農業問題的工具，例如，如何通過分析曆史産量數據和環境因子，建立預測模型，幫助農民提前規劃種植計劃；如何利用圖像識彆技術，對作物生長狀態進行實時監測，及時發現病蟲害跡象；又或者，如何通過分析市場數據，預測農産品價格走勢，為農民的銷售策略提供指導。這本書如果能提供清晰的理論講解，配閤具體的算法實現思路，甚至一些實際案例的分析，將對我未來的研究和學習大有裨益。