农业物联网导论(第2版)--详细介绍

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 当前位置:本科及研究生教材 信息技术,电子 信息技术,电子 信息技术,电子 农业物联网导论(第2版)
   
农业物联网导论(第2版)
作者:李道亮
书名:农业物联网导论(第2版)
定价:¥ 58 元
光盘: 
丛书名:  物联网工程专业系列教材
资源下载: 仅供会员下载,请先注册才能下载
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样章下载: 仅供会员下载,请先注册才能下载
开本: 大16K
标准书号: 978-7-03-068040-2
字数(千): 473
页数: 296
出版日期: 2021-3-22
发行号: TP-8700.0101
装帧: 平装
点击热度: 212
最新印刷日期:    
 
编辑推荐
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获奖情况
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图书介绍
...........................................................................................................................................
  农业物联网是现代信息与通信技术在农业中的集成与应用,是农业生产方式变革的重要支撑,是现代农业发展的重要方向。
  本书从感知、传输、处理和应用四个层面详细阐述了农业物联网的理论体系架构,对每一层所涉及关键技术的基本原理、地位和在农业中的应用进行了深入的剖析,力争让读者对先进感知、可靠传输和智能处理的各种技术原理及其在大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖和农产品物流及电子商务等领域的集成应用有一个全面的了解。
  本书适合高等农业院校电子、自动化、通信、计算机和物联网工程等相关专业作为教材使用,也适合农业信息化领域的科研工作者和相关企业人员参考阅读。
 
前言
...........................................................................................................................................
  本书第1版在2012年10月正式出版发行。2013年5月,农业部发布了《农业物联网区域试验工程工作方案》,并选择天津、上海、安徽三省市率先开展农业物联网的试点试验工作。本书第1版已发行8年,农业物联网的试点试验工作也开展了7年多,但是至今农业物联网仍然没有得到大规模的应用,其中一个很重要的原因就是网络容量不够。随着移动通信技术进入5G时代,5G网络在广大农村地区的全面覆盖将为农业物联网提供强大的保障,使诸多应用场景成为可能。5G、大数据、人工智能、智能机器人等技术在现代农业中的应用,必将推动农业生产的智能化,加快农业物联网的广泛应用。
  在这个时代背景下,深感再不及时改版会有用旧知识误导读者之嫌,辜负了时代所赋予的使命感。因此便开始了本书的改版工作。与第1版相比,第2版增加、删除、更新并合并了一些章节,同时参考文献全面更新为近5年内的出版物。具体调整如下。
  在第1章中,阐述了农业信息感知的基本概念、主要内容、技术体系框架等。
  在第2章中,讲述了几种常规水质参数的定义、传感机理、检测方法。增加了盐度、硝酸盐、CDOM测量指标,删除了各传感器变送技术。
  在第3章中,分别从土壤水分检测、电导率检测、氮磷钾等营养含量检测、土壤污染检测等方面阐述了土壤信息传感的关键技术及原理。在3.3节中增加了光谱方法,增加了3.5节的土壤污染感知技术。
  在第4章中,讲述了几种常规农业气象参数的定义、传感机理和检测方法。按照最新研究成果更新了农业环境小气候传感器内容,删除了各传感器变送技术。
  在第5章中,论述了动植物信息的传感器和测定仪及其传感机理、关键技术、方法及应用。增加了植物归一化植被指数测定仪与体温传感器,删减了公式推导过程。
在第6章中,论述了RFID、条码技术的基本工作原理、关键技术与方法以及典型的农业应用。适当删减了RFID技术内容。
  在第7章中,阐述了遥感数据在农作物长势监测、农作物灾害监测、农业产量及品质预估等方面的应用。增加了7.5节天地网一体化观测技术的介绍。
  在第8章中,阐述了卫星定位系统、农业机械田间作业自主导航技术原理、方法和应用。增加了北斗卫星导航部分,删掉田间变量信息定位采集技术和农业物流过程跟踪技术等两节内容。
  在第9章中,阐述农业信息传输技术的相关概念、分类和体系架构。删除了信息传输共性关键技术。
  在第10章中,阐述了几种常用的农业信息传输技术,对比分析了多种现代技术的优缺点,最后通过举例说明信息传输技术在现代农业中的应用。
  在第11章中,阐述了农业移动互联网的体系架构与实现机制,以及农业互联网面临的挑战和对策建议。
  在第12章中,阐述了农业信息处理的基本概念、关键技术和体系框架及其发展趋势。增加了边缘计算、人工智能、大数据、区块链及多源异构信息融合与处理等技术内容,更新了农业信息处理基本概念、数据存储技术、搜索引擎分类、云计算的核心技术、农业视觉信息处理技术等。
  在第13章中,论述了农业预测预警的方法、基本原则、基本步骤,并对常用及深入研究的方法及其农业领域中的典型案例进行介绍。增加了基于循环神经网络RNN和长短时记忆网络LSTM的预测方法和两个基于深度学习的典型案例,缩减了农业预测的基本方法。
  在第14章中,简要介绍了农业视觉信息处理的基本方法及农业智能监控技术的概念和基本功能,详细叙述了基于深度学习的智能视频监控技术,并以生猪图像目标检测为例对智能视频监控技术在农业中的应用进行了系统的阐述。这一章把第1版第14章“农业智能控制”和第17章“农业视觉信息处理”的内容凝练合并为一章,题为“农业视觉信息处理与智能监控技术”。
  在第15章中,针对农业病虫害诊断与智能决策,构建诊断推理模型,形成病虫害防治的智能决策支持系统。这一章把第1版第15章“农业智能决策”和第16章“农业诊断推理”的内容凝练合并为一章,题为“农业诊断推理与智能决策技术”。
  在第16章(第1版第18章)中,讲述了集成的概念、原则、步骤,分别从感知层、传输层、应用平台和总体系统等方面介绍了集成内容和集成方法,并简要论述了水产养殖物联网中设备集成、运行、维护、故障诊断等方面的实例。以一个更加智慧的农业物联网系统为例,对系统集成案例进行了更新。
  在第17章(第1版第19章)中,简要介绍了农业物联网标准的概念、农业物联网各层所涉及的标准建设规范和已有标准,以大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖、农产品物流追溯为例分析了在建设其物联网系统过程中所涉及的主要标准规范内容。
  在第18章(第1版第20章)中,介绍了墒情气象监控系统、农田环境监测系统、施肥管理测土配方系统、大田作物病虫害诊断与预警系统、农机调度管理系统、精细作业系统。增加了智慧种植、无人种植等新概念及5G新技术。
  在第19章(第1版第21章)中,阐述了设施园艺物联网的体系架构,系统论述了设施园艺物联网在育苗、环境综合调控、水肥自动调控、农作物自动采收、病虫害预测预警等方面的应用。增加了新兴的自动作业与机器人,更新了应用案例。
  在第20章(第1版第22章)中,论述了养殖环境监控、行为监控、精准饲喂控制、育种繁育管理、疾病检测与预警五个应用系统。针对每个系统,对具体功能做了一些修改,将之前的一些功能进行了合并、删减,在此基础上增加了以图像、视频分析等新技术为基础的功能。
  在第21章(第1版第23章)中,首先阐述了水产养殖物联网总体架构,重点论述了水产养殖环境监控、精细喂养决策、疾病预警与远程诊断三部分内容。
  在第22章(第1版第24章)中,阐述了农产品配货管理、农产品质量追溯、农产品运输管理和农产品采购交易四部分内容。增加了近几年农产品物流物联网应用的技术及其案例分析内容。
  在第23章(第1版第25章)中,详细阐述了我国农业物联网的机遇与挑战,大胆预测了未来一个时期内的发展趋势与需求,最后对如何推进农业物联网发展提出了对策与建议。增加新的机遇、挑战、对策与建议,删除了陈旧或已实现的内容。
  国家数字渔业创新中心团队的博士后、博士研究生及高年级硕士研究生参与了此次改版修订工作,他们是王聪、刘畅、周新辉、王坦、杨普、张盼、李震、徐先宝、张树斌、黄金泽、杜玲、杨玲、张鑫豪、王雅倩、于晓宁、张善宏、梅玉鹏、李飞、王云、崔猛、李成、张璐、吴英昊、张紫枫、石晨,在此向他们表示诚挚的感谢!
 
                                                         2020年12月
                                                        于中国农业大学 



 
图书目录
...........................................................................................................................................
绪论    1
0.1  农业物联网的概念和内涵    1
0.2  农业物联网技术发展的意义    2
0.3  农业物联网网络架构    3
0.4  农业物联网关键技术    4
0.5  农业物联网应用进展    5
感  知  篇
第1章  农业信息感知技术概述    9
1.1  农业信息感知基本概念    9
1.2  农业信息感知内容    10
1.2.1  水体信息感知    10
1.2.2  土壤信息感知    11
1.2.3  农业环境小气候信息感知    11
1.2.4  农业动植物信息感知    12
1.2.5  农业自动识别    12
1.2.6  农业遥感    13
1.2.7  农业定位与导航    13
1.3  农业信息感知体系框架    14
小结    14
参考文献    15
第2章  水质信息感知技术    16
2.1  概述    16
2.2  溶解氧传感器    16
2.2.1  电化学探头法    17
2.2.2  荧光淬灭法    18
2.3  电导率与盐度传感器    19
2.4  pH传感器    20
2.5  氨氮传感器    20
2.6  硝酸盐传感器    21
2.7  浊度传感器    23
2.8  叶绿素a与CDOM传感器    23
小结    24
参考文献    25
第3章  土壤信息传感技术    26
3.1  概述    26
3.2  土壤含水量传感技术    27
3.2.1  时域反射法测土壤水分    28
3.2.2  频域反射法测土壤水分    28
3.2.3  驻波率法测土壤水分    29
3.2.4  中子法测土壤水分    30
3.3  土壤电导率传感技术    30
3.3.1  电磁感应法测土壤电导率    31
3.3.2  电流­电压四端法测土壤电导率    32
3.3.3  土壤水分、电导率复合检测    33
3.3.4  光谱方法测土壤电导率    33
3.4  土壤养分传感技术    34
3.4.1  光谱检测方法测土壤养分    35
3.4.2  电化学检测方法测土壤养分    35
3.5  土壤污染感知技术    36
3.5.1  原子光谱法测土壤污染    37
3.5.2  质谱分析法测土壤污染    37
小结    38
参考文献    38
第4章  农业环境小气候信息感知技术    40
4.1  概述    40
4.2  太阳辐射    41
4.2.1  硅太阳电池测量原理    41
4.2.2  热电堆测量原理    41
4.3  光照度    42
4.4  空气温湿度    42
4.4.1  SHT系列传感器测量原理    43
4.4.2  HTU1x系列传感器测量原理    43
4.4.3  DHT1x系列传感器测量原理    43
4.5  风速风向    44
4.6  雨量    45
4.6.1  翻斗雨量计测量原理    45
4.6.2  光学雨量计测量原理    46
4.7  二氧化碳    47
4.8  大气压力    48
小结    48
参考文献    49
第5章  动植物信息感知技术    50
5.1  概述    50
5.2  植物信息感知    50
5.2.1  植物茎流传感器    50
5.2.2  植物茎秆直径传感器    51
5.2.3  植物叶片厚度传感器    52
5.2.4  叶绿素含量测定仪    52
5.2.5  植物归一化植被指数测定仪    53
5.3  动物信息感知    54
5.3.1  脉搏传感器    54
5.3.2  血压传感器    55
5.3.3  呼吸传感器    56
5.3.4  体温传感器    57
小结    57
参考文献    58
第6章  农业自动识别技术    59
6.1  概述    59
6.2  RFID技术    59
6.2.1  RFID技术简介    59
6.2.2  RFID识别工作原理    60
6.2.3  RFID最新技术与展望    61
6.3  条码技术    62
6.3.1  条码技术简介    62
6.3.2  条码识别工作原理    63
6.3.3  二维条码技术最新进展    64
6.4  RFID技术与条码技术的比较和应用    64
6.4.1  RFID技术与条码技术的对比    64
6.4.2  RFID在农业物联网中的典型应用    65
6.4.3  条码技术在农业物联网中的典型应用    68
小结    71
参考文献    71
第7章  农业遥感技术    72
7.1  概述    72
7.2  农业遥感的基本原理    73
7.2.1  光学遥感技术简介    73
7.2.2  微波遥感技术简介    74
7.3  农业遥感平台    75
7.4  农业遥感技术的应用    76
7.4.1  作物长势遥感监测    76
7.4.2  灾害监测    77
7.4.3  作物产量和品质估测    78
7.4.4  农作物识别和信息提取    79
7.5  天地网一体化观测技术    79
小结    80
参考文献    81
第8章  农业定位与导航技术    82
8.1  概述    82
8.2  卫星导航系统    82
8.2.1  卫星导航系统简介    82
8.2.2  卫星导航系统工作原理    83
8.2.3  全球卫星导航系统    83
8.3  农业机械田间作业自主导航技术    87
小结    88
参考文献    89
传  输  篇
第9章  农业信息传输技术概述    93
9.1  农业信息传输技术基本概念    93
9.2  农业信息传输技术分类    93
9.3  农业信息传输技术体系框架    94
小结    96
参考文献    96
第10章  农业信息传输技术    97
10.1  概述    97
10.2  有线传输技术    98
10.3  无线传输技术    99
10.3.1  近距离无线传输技术    99
10.3.2  短距离无线传输技术    100
10.3.3  远距离无线传输技术    102
10.3.4  农业信息传输技术对比分析    104
10.4  信息传输技术应用于现代农业的优势    105
小结    106
参考文献    106
第11章  农业移动互联网    107
11.1  概述    107
11.2  农业互联网    108
11.2.1  互联网发展及应用现状    108
11.2.2  互联网的组成    108
11.2.3  TCP/IP 体系结构与协议    110
11.3  农业互联网面临的挑战和对策建议    113
小结    115
参考文献    115
处  理  篇
第12章  农业信息处理技术概述    119
12.1  农业信息处理基本概念    119
12.2  农业信息处理关键技术    120
12.2.1  数据存储技术    120
12.2.2  数据搜索技术    122
12.2.3  云计算技术    123
12.2.4  边缘计算技术    124
12.2.5  人工智能技术    128
12.2.6  大数据技术    129
12.2.7  区块链技术    130
12.2.8  多源异构信息融合与处理技术    132
12.2.9  农业预测预警技术    134
12.2.10  农业视觉信息处理与智能监控技术    135
12.2.11  农业诊断推理与智能决策技术    135
12.3  农业信息处理技术体系框架    136
12.4  农业信息处理技术发展趋势    137
小结    138
参考文献    138
第13章  农业预测预警技术    140
13.1  概述    140
13.2  农业预测方法    141
13.2.1  农业预测的基本原则    141
13.2.2  农业预测基本步骤及模型选择策略    142
13.2.3  农业预测的基本方法    143
13.3  农业预警方法    148
13.3.1  农业预警基本方法及逻辑过程    148
13.3.2  农业预警与预测的异同    150
13.4  典型案例    151
13.4.1 基于PSO­LSSVR的河蟹养殖水质变化预测模型    151
13.4.2 基于RS­SVM的集约化河蟹养殖水质预警模型    154
13.4.3  基于递归神经网络的水产养殖溶解氧长期预测    159
13.4.4  基于深度LSTM网络的海水养殖水质预测方法    162
小结    164
参考文献    164
第14章  农业视觉信息处理与智能监控技术    165
14.1  概述    165
14.2  基于深度学习的智能视频监控技术    166
14.3  基于深度学习技术的生猪图像目标检测    167
小结    171
参考文献    171
第15章  农业诊断推理与智能决策技术    172
15.1  概述    172
15.2  农业病虫害诊断推理模型    173
15.2.1  获取诊断资料    173
15.2.2  综合分析资料    174
15.2.3  诊断推理模型的构建    174
15.2.4  基于Android手机客户端的农业病虫害诊断系统    174
15.3  农业病虫害智能决策支持系统    176
小结    178
参考文献    178
应  用  篇
第16章  农业物联网技术集成    181
16.1  概述    181
16.2  农业物联网系统集成原则和步骤    182
16.2.1  农业物联网系统集成原则    182
16.2.2  农业物联网系统集成步骤    183
16.3  农业物联网系统集成方法    184
16.3.1  终端集成    185
16.3.2  网络层集成    186
16.3.3  农业物联网云平台集成    187
16.3.4  农业物联网系统集成    187
16.4  系统集成案例    187
16.4.1  设备集成    188
16.4.2  系统结构设计    189
16.4.3  系统功能设计    190
小结    191
参考文献    191
第17章  农业物联网标准化    193
17.1  概述    193
17.1.1  农业物联网标准相关概念    193
17.1.2  农业物联网标准的重要性    194
17.1.3  农业物联网化标准现状    195
17.2  农业物联网基础通用标准    198
17.3  农业产业物联网标准化    199
17.3.1  大田种植物联网标准体系    199
17.3.2  设施园艺物联网标准体系    200
17.3.3  畜禽养殖物联网标准体系    201
17.3.4  水产养殖物联网标准体系    202
17.3.5  农产品物流追溯物联网标准体系    203
小结    203
参考文献    204
第18章  大田种植物联网应用    205
18.1  概述    205
18.1.1  大田种植业的物联网技术需求    205
18.1.2  大田种植业的物联网技术特点    206
18.2  大田种植业物联网总体框架    206
18.2.1  种植业物联网技术体系架构    206
18.2.2  种植业物联网管理平台体系架构    207
18.3  墒情监控系统    208
18.4  农田环境监测系统    210
18.5  施肥管理测土配方系统    211
18.6  大田作物病虫害诊断与预警系统    212
18.7  农机调度管理系统    213
18.8  精细作业系统    214
18.9  应用案例    215
小结    216
参考文献    216
第19章  设施园艺物联网应用    217
19.1  概述    217
19.1.1  设施园艺物联网技术需求    217
19.1.2  设施园艺物联网技术发展趋势    218
19.2  设施园艺物联网总体架构    219
19.3  温室环境综合调控系统    220
19.4  设施园艺水肥智能调控系统    222
19.5  设施园艺自主作业智能装备    223
19.5.1  固定装备    223
19.5.2  移动装备    224
19.6  设施园艺病虫害预测预警系统    225
19.7  农产品分拣包装系统    225
19.8  应用案例    226
小结    227
参考文献    227
 
第20章  畜禽养殖物联网应用    228
20.1  概述    228
20.2  畜禽养殖物联网总体架构    229
20.3  畜禽养殖物联网关键技术    231
20.3.1  养殖环境监控技术    231
20.3.2  畜禽动物行为监控技术    232
20.3.3  精准饲喂技术    232
20.3.4  发情识别技术    233
20.3.5  疾病检测与预警技术    234
20.4  应用案例    234
小结    235
参考文献    235
第21章  水产养殖物联网应用    237
21.1  概述    237
21.2  水产养殖物联网总体架构    238
21.3  水产养殖环境监控系统    240
21.3.1  智能水质传感器    241
21.3.2  水下环境立体检测    242
21.3.3  无线增氧控制系统    242
21.3.4  水产养殖无线监控网络    243
21.3.5  水质智能调控系统    243
21.4  水产养殖精细喂养管理系统    244
21.4.1  传统饲料配方优化    245
21.4.2  基于视觉生物量估计的饲料配方优化    245
21.4.3  精细喂养决策    246
21.5  疾病预警诊断系统    247
21.5.1  疾病预警系统    247
21.5.2  疾病诊断系统    248
小结    250
参考文献    250
第22章  农产品物流物联网应用    251
22.1  概述    251
22.1.1  农产品物流物联网的内涵    251
22.1.2  农产品物流物联网的特点    252
22.1.3  农产品物流物联网应用主要技术    254
22.2  农产品物流物联网系统总体架构    255
22.3  农产品配货管理系统    256
22.4  农产品监管追溯系统    258
22.5  农产品运输管理系统    261
22.6  农产品采购交易管理系统    261
22.7  案例分析——农产品温控物流智能系统解决方案    262
22.7.1  农产品温控物流智能系统业务需求分析    262
22.7.2  农产品温控物流智能系统监测需求分析    262
22.7.3  农产品温控物流智能系统功能实现    264
小结    264
参考文献    265
第23章  农业物联网发展趋势和前景展望    266
23.1  农业物联网发展面临的机遇与挑战    266
23.1.1  农业物联网发展面临的机遇    266
23.1.2  农业物联网发展面临的挑战    268
23.2  农业物联网发展需求与趋势    270
23.2.1  更透彻的感知    271
23.2.2  更全面的互联互通    272
23.2.3  更深入的智慧服务    273
23.2.4  更优化的集成    273
23.3  农业物联网发展对策与建议    273
23.3.1  突破核心技术和重大共性关键技术    273
23.3.2  加快农业物联网标准体系建设    274
23.3.3  开展农业物联网产品补贴    274
23.3.4  加强农业物联网示范项目建设    275
23.3.5  加快制定农业物联网发展的产业政策    275
小结    276
参考文献    276
 
 
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