作 者:刘东升,宋革联系,董越勇 著 著作 定 价:20 出 版 社:浙江工商大学出版社 出版日期:2015年11月01日 页 数:151 装 帧:平装 ISBN:9787517812876 ●第1章精细化生产的农业公共服务模式的研究现状与背景
●1.1背景、意义
●1.2农作物生长数据采集技术研究的发展现状
●1.3面向农业的知识表示与知识库的研究现状
●1.4精细农业公共服务平台的研究现状
●1.5精细农业公共服务存在的问题
●1.6融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台简介
●1.7融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台内容及系统功能、特点
●1.8本章小结
●第2章支持精细化生产的农业公共服务模式与架构研究
●2.1面向农业精细化生产的公共服务模式与机制
●2.2融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台架构
●2.3融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台的网络结构
●2.4本章小结
●第3章基于WSN的农作物生长数据采集与传输系统
●3.1基于WSN的具有开放特性的农作物生长数据收集方法研究
●3.2面向精细农业的分散多传感器节点的低功耗组网机制
●3.3基于ZigBee技术的无线农业传感器节点的器件选择
●3.4基于ZigBee技术农业信息传感器网络单节点的硬件系统设计
●3.5基于ZigBee技术农业信息传感器网络硬件单节点的通信系统设计
●部分目录
内容简介
融合物联感知与移动监控的智慧农业公共服务技术研究，融合物联感知与移动监控的智慧农业公共服务技术研究，融合物联感知与移动监控的智慧农业公共服务技术研究。 刘东升,宋革联系,董越勇 著 著作 刘东升，男，博士，教授，研究方向为移动电子商务、智能信息处理。浙江工商大学协同创新中心副主任、管理科学与工程研究所副所长，浙江省重点技术创新团队“电子商务技术”核心成员，浙江省“新世纪l 51人才工程”培养人员。2009—2010年公派加拿大麦马斯特大学访问学者。主持移动电子商务方向的国家自然基金2项、省级重大项目1项。发表学术论文20多篇，其中SCI／SSCI收录9篇。1项成果获浙江省科技进步一等奖、l项成果获商业部科技进步一等奖、2项成果获浙江省科技进步二等奖。
宋革联，女，教授级高工，浙江大学工业自动化专业博士研究生。2008年8月起任浙江省公众信息产业有限公闭总工程师等
智慧农业：从田间到云端，驱动农业现代化新浪潮 本书深度剖析了当前农业发展面临的挑战与机遇，聚焦于如何通过前沿科技赋能传统农业，实现生产效率、资源利用率和农产品质量的全面提升。我们相信，农业的未来并非遥不可及的科幻场景，而是触手可及的科技革新，它将深刻改变我们耕种、收获、管理农作物乃至整个产业链条的方式。 第一章：农业现代化的时代背景与内在需求 农业，作为人类文明的基石，正经历着前所未有的转型。全球人口的持续增长带来了日益严峻的粮食安全挑战，而有限的耕地、水资源以及日益频繁的气候变化，都在无形中给传统农业敲响了警钟。与此同时，消费者对农产品质量、安全性和可追溯性的要求也越来越高，这促使农业生产者必须摆脱粗放式的经营模式，走向精细化、智能化管理。 本章将深入探讨这些宏观层面的驱动因素，分析不同国家和地区在农业现代化进程中所面临的共性问题与独特挑战。我们将梳理出驱动农业科技创新的主要动力，包括但不限于： 粮食安全： 如何在有限的资源下，为不断增长的全球人口提供充足、优质的粮食，是农业现代化的核心命题。 资源约束： 水资源短缺、耕地质量下降、化肥农药过度使用等问题，迫使农业发展必须转向可持续、高效的模式。 气候变化： 极端天气事件频发，对农作物生长周期、产量和质量造成严重影响，需要农业具备更强的适应性和抗风险能力。 消费者需求升级： 对绿色、有机、健康、可追溯农产品的需求日益增长，推动农业向更高附加值、更精细化方向发展。 农村劳动力结构变化： 农村人口老龄化、青壮年劳动力外流，使得传统依赖人力的大规模生产模式难以为继，亟需技术替代。 全球产业链竞争： 国际农产品市场的竞争日益激烈，提升农业的国际竞争力，需要依靠科技和效率的双重驱动。 在此基础上，我们将着重分析当前农业生产实践中存在的痛点，例如： 信息不对称： 农户难以及时获取市场信息、天气预报、病虫害预警等关键数据，导致决策失误。 生产过程不可控： 农作物生长受多种自然因素影响，传统依赖经验的管理方式难以应对复杂多变的环境。 资源浪费严重： 水、肥、药等投入品的精准度不足，导致浪费和环境污染。 农产品质量参差不齐： 缺乏统一的质量标准和有效的质量监控手段，影响品牌建设和市场信誉。 病虫害防治被动： 滞后于实际发生情况的防治措施，往往造成更大的损失。 农产品流通效率低下： 供应链信息不透明，导致损耗和中间环节的成本增加。 通过对这些问题的深入剖析，本章旨在为后续章节中提出的技术解决方案奠定坚实的基础，阐明为何科技创新成为驱动农业现代化、实现可持续发展和提升农业整体效益的必然选择。 第二章：物联网（IoT）在智慧农业中的基础应用 物联网，作为连接物理世界与数字世界的重要桥梁，为农业的精细化管理和智能化决策提供了前所未有的可能。本章将聚焦物联网技术在农业生产中的基础应用，勾勒出智慧农业的“感知”图景。 我们将详细介绍各类物联网传感器在农业场景下的部署与功能： 环境监测传感器： 土壤传感器： 测量土壤的温度、湿度、pH值、电导率（EC值，反映盐分含量）、氮磷钾等养分含量，为精准施肥、灌溉提供依据。 气象传感器： 监测空气温度、湿度、气压、风速、风向、光照强度、降雨量等，为作物生长环境评估和灾害预警提供数据。 CO2传感器： 在温室等封闭环境中监测二氧化碳浓度，用于调节作物光合作用效率。 水质传感器： 在水产养殖或灌溉系统中，监测水的pH值、溶解氧、氨氮、亚硝酸盐等关键指标，保障水产健康和灌溉水质。 作物生长监测传感器： 叶片传感器/叶绿素仪： 测量叶片的温度、湿度、反射光谱等，间接评估作物的健康状况、水分胁迫和营养水平。 图像传感器/摄像头： 通过采集作物叶片、植株的彩色或多光谱图像，识别病虫害早期症状、营养缺乏、生长发育阶段等。 非接触式生长监测设备： 例如激光雷达（LiDAR）或3D扫描仪，用于测量植株的高度、冠层宽度、叶面积指数等，评估生长量。 设备状态监测传感器： 压力传感器/流量传感器： 应用于灌溉系统，监测水泵压力、管道流量，确保灌溉均匀、高效。 位置传感器/GPS模块： 用于农业机械的定位导航，实现精准作业。 电机/驱动器状态传感器： 监测农业机械设备的运行状态，预测故障。 我们将深入探讨这些传感器采集到的数据如何被传输、处理和应用： 数据采集与传输： 介绍无线通信技术（如LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、4G/5G）在农业物联网中的应用，以及数据网关的作用。 数据存储与管理： 阐述云平台在农业数据存储、备份和管理中的重要性，以及数据库的设计原则。 数据分析与可视化： 介绍数据分析模型，如何从海量数据中提取有价值的信息，例如作物生长趋势、异常情况预警等。可视化技术如何将复杂的数据直观地呈现给用户，如仪表盘、地图、图表等。 智能决策支持： 基于传感器数据和预设的算法模型，系统能够自主或辅助农户进行精准灌溉、施肥、病虫害预警等决策。 本章将通过实际案例，展示物联网技术如何从根本上改变农业生产的“可知性”和“可控性”，为实现精细化、智能化农业打下坚实基础。它将帮助读者理解，农业生产将不再是“看天吃饭”，而是“数据说话”。 第三章：移动监控技术在农业生产管理中的赋能作用 随着智能手机和移动互联网的普及，移动监控技术为农业管理带来了前所未有的便捷性和灵活性。本章将重点探讨移动端设备和应用如何在农业生产的各个环节中发挥关键作用，实现“随时随地”的农事管理。 我们将详细阐述移动监控技术如何应用到农业生产的各个维度： 农田巡检与远程监控： 移动端APP： 介绍专为农业设计的APP，用户可以通过手机或平板电脑访问农田的实时监控画面（来自部署的摄像头或无人机），查看传感器数据。 智能手机摄像头： 农户可以利用智能手机拍摄农作物照片或视频，上传至平台进行初步诊断或与专家交流。 无人机与移动终端结合： 介绍利用无人机搭载高清摄像头或多光谱/热成像传感器，对大面积农田进行高效巡检，并将影像数据实时传输到移动终端，方便查看作物长势、病虫害分布等信息。 农事作业管理与记录： 移动端任务管理： 农户可以通过APP接收农事作业指令（如浇水、施肥、喷药），并在完成后进行打卡和记录，生成详细的农事档案。 可视化操作指南： APP可以提供图文或视频形式的农事操作指南，帮助新入行的农户快速掌握技能。 作业进度跟踪： 通过GPS定位和作业记录，管理者可以实时了解农事作业的进度和覆盖范围，确保作业按时按质完成。 病虫害监测与预警的移动化： 移动端病虫害上报： 农户在巡田时，一旦发现疑似病虫害迹象，可以直接通过APP拍照、描述并上报，平台可以基于此进行集中分析和预警。 APP内的预警信息推送： 基于物联网传感器数据和专家模型，APP能够及时向农户推送病虫害预警信息，并提供相应的防治建议。 远程诊断与专家咨询： 农户可以通过APP与农业技术专家进行实时视频或文字沟通，获得专业的病虫害诊断和防治指导。 农产品追溯与质量管理： 移动端信息录入： 在农产品采摘、包装、入库等环节，操作人员可以使用移动终端扫描二维码或输入信息，完成产品信息的录入，为追溯系统提供数据源。 消费者端APP： 消费者可以通过扫描产品上的二维码，在移动端查看农产品的生产过程、地理位置、施肥用药记录等信息，增强信任度。 农业机械的移动化管理： 设备状态监控： 通过安装在农业机械上的传感器和通信模块，用户可以通过移动APP实时查看设备的运行状态、位置、油耗等信息，进行远程调度和故障预警。 作业轨迹回放： 记录农业机械的作业轨迹，方便进行作业效率评估和区域管理。 本章将强调移动监控技术如何打破时间和空间的限制，将复杂的农业管理任务变得更加直观、高效和普及。它将使农业管理者能够更灵活地掌握生产全局，提升决策的及时性和准确性，最终促进农业生产效率和管理水平的显著提升。 第四章：数据融合与智能分析：驱动农业决策的“大脑” 农业生产过程中会产生海量、异构的数据，包括来自物联网传感器、气象站、卫星遥感、农事记录、市场信息等。如何有效地融合这些多源异构的数据，并从中提取有价值的洞察，是实现真正智慧农业的关键。本章将聚焦于数据融合与智能分析技术，构建农业生产的“智能大脑”。 我们将深入探讨数据融合的必要性、方法与挑战： 数据融合的重要性： 弥补单一数据源的不足： 例如，土壤传感器提供土壤状况，气象站提供天气信息，两者结合才能更准确地预测作物生长。 提升预测精度与决策鲁棒性： 多维度的数据交叉验证，可以提高模型预测的准确性和稳定性。 实现更全面的态势感知： 整合不同来源的信息，能够更全面地掌握农田的整体状况。 数据融合的技术方法： 数据清洗与预处理： 处理缺失值、异常值、数据格式统一等问题。 特征工程： 从原始数据中提取对模型有用的特征。 数据集成技术： 数据仓库/数据湖： 统一存储和管理不同来源的数据。 ETL（Extract, Transform, Load）： 将不同系统的数据提取、转换并加载到目标系统中。 本体匹配与知识图谱： 建立不同数据之间的语义关联，实现深层融合。 智能分析技术在农业中的应用： 机器学习算法： 回归分析： 预测作物产量、生长周期、市场价格等。 分类算法： 识别病虫害类型、区分作物健康程度、评估土地适宜性等。 聚类分析： 对农田进行分区管理，识别不同区域的生长特性。 深度学习： 在图像识别（病虫害、杂草）、自然语言处理（农事记录分析）、时间序列预测等方面展现强大能力。 人工智能（AI）模型： 专家系统： 模拟人类专家的知识和推理过程，为农户提供决策建议。 强化学习： 用于优化灌溉、施肥策略，以达到最佳的产量和资源利用效率。 计算机视觉： 用于自动化识别作物性状、病虫害、杂草，以及对农产品进行质量分级。 核心应用场景： 精准农业决策： 精准灌溉： 基于土壤湿度、作物蒸腾量、天气预报等数据，动态调整灌溉时间和水量。 精准施肥： 根据土壤养分检测结果、作物生长模型和不同生育期需求，计算并推送最优施肥方案。 病虫害智能预警与诊断： 结合气象数据、作物生长模型、传感器监测和图像识别，提前预警病虫害发生风险，并提供精准的防治建议。 作物长势预测与产量估算： 利用历史数据、实时监测数据和卫星遥感影像，对作物生长趋势进行评估，并预测最终产量。 环境风险评估与适应性管理： 分析气候变化、极端天气对作物的影响，制定相应的适应性管理策略。 农产品质量可追溯与风险控制： 整合生产、加工、流通各环节数据，实现全程可追溯，并能及时发现潜在的质量风险。 本章将强调，数据融合与智能分析技术是智慧农业的“大脑”，它们能够将零散的感知信息转化为有价值的决策依据，驱动农业生产向着更科学、更高效、更可持续的方向发展。我们将通过具体的模型介绍和案例分析，展示如何利用这些先进技术，实现农业生产的智能化升级。 第五章：智慧农业公共服务体系的构建与发展 要将前沿科技真正落地，并惠及广大农业生产者，构建一个高效、普惠的智慧农业公共服务体系至关重要。本章将探讨如何整合技术、平台、信息、人才等资源，建立一个面向全体农业从业者的服务网络。 我们将从以下几个方面展开论述： 公共服务平台的设计与建设： 平台定位与功能： 明确平台应提供的核心服务，如信息发布、技术指导、市场对接、金融服务、培训交流等。 技术架构： 强调平台的开放性、可扩展性和安全性，能够集成各类第三方应用和数据。 用户界面与体验： 设计简洁易用、符合农业用户习惯的界面，降低使用门槛。 数据共享与开放： 在保护隐私和商业机密的前提下，鼓励数据在平台内进行合理共享，促进生态繁荣。 信息服务体系的构建： 权威信息源整合： 汇聚气象、农业科研、市场行情、政策法规等权威信息，进行分类整理和精准推送。 个性化信息订阅： 用户可以根据自身需求，订阅感兴趣的信息类别和区域，避免信息过载。 定制化农事建议： 基于用户的农田信息、作物类型和实时数据，提供个性化的农事操作建议。 风险预警与应急响应： 建立完善的病虫害、自然灾害等风险预警机制，并提供应急处置方案。 技术推广与培训体系： 线上线下结合： 利用线上平台提供远程培训、视频教程，同时组织线下技术交流、现场示范等活动。 多层次培训对象： 针对不同基础和需求的农户、农业技术人员、管理者，提供差异化的培训内容。 技能认证与人才培养： 建立智慧农业相关技能的认证体系，鼓励和支持农村人才向智慧农业领域转型。 示范基地建设： 建立一批智慧农业示范基地，通过实际案例展示技术应用效果，引领行业发展。 市场对接与金融服务： 农产品供需信息平台： 搭建农产品买卖双方的对接平台，促进农产品流通，减少中间环节。 产业链协同： 推动农业生产、加工、销售、物流等环节的协同，提升整体产业链效益。 金融产品创新： 探索针对智慧农业项目的金融产品，如绿色信贷、农业保险、股权投资等，解决融资难题。 数据资产化与金融价值： 探索基于农业生产数据的金融服务模式，让数据成为农业资产。 政策支持与标准体系： 政府引导与投资： 明确政府在智慧农业公共服务体系建设中的角色，提供政策支持和资金投入。 行业标准制定： 推动制定智慧农业相关的技术标准、服务标准、数据标准，规范市场秩序，保障互联互通。 知识产权保护： 加强对智慧农业相关技术和应用的知识产权保护。 展望与挑战： 持续创新与迭代： 智慧农业技术发展迅速，公共服务体系需要保持持续创新和迭代能力。 数字鸿沟问题： 如何弥合不同地区、不同人群在信息技术获取和应用上的差距，是需要长期关注的问题。 数据安全与隐私保护： 确保农业数据的安全和用户隐私的保护，是建立信任的关键。 可持续发展模式： 探索能够实现长期稳定运行的智慧农业公共服务商业模式。 本章旨在描绘一个全面、协同、可持续的智慧农业公共服务体系蓝图，强调技术、信息、人才、金融、政策等要素的有机结合，最终目标是将先进的智慧农业技术和理念普及到每一个田间地头，实现农业的全面现代化和可持续发展。 结语 本书的每一章都在为构建一个更加高效、智能、可持续的农业未来贡献思路。我们相信，通过对物联网、移动监控、数据融合与智能分析以及公共服务体系等关键环节的深入研究与实践，未来的农业将呈现出前所未有的生机与活力，为人类社会的可持续发展提供坚实保障。
