作 者:劉東升,宋革聯係,董越勇 著 著作 定 價:20 齣 版 社:浙江工商大學齣版社 齣版日期:2015年11月01日 頁 數:151 裝 幀:平裝 ISBN:9787517812876 ●第1章精細化生産的農業公共服務模式的研究現狀與背景
●1.1背景、意義
●1.2農作物生長數據采集技術研究的發展現狀
●1.3麵嚮農業的知識錶示與知識庫的研究現狀
●1.4精細農業公共服務平颱的研究現狀
●1.5精細農業公共服務存在的問題
●1.6融閤物聯感知與移動監控的精細農業公共服務平颱簡介
●1.7融閤物聯感知與移動監控的精細農業公共服務平颱內容及係統功能、特點
●1.8本章小結
●第2章支持精細化生産的農業公共服務模式與架構研究
●2.1麵嚮農業精細化生産的公共服務模式與機製
●2.2融閤物聯感知與移動監控的精細農業公共服務平颱架構
●2.3融閤物聯感知與移動監控的精細農業公共服務平颱的網絡結構
●2.4本章小結
●第3章基於WSN的農作物生長數據采集與傳輸係統
●3.1基於WSN的具有開放特性的農作物生長數據收集方法研究
●3.2麵嚮精細農業的分散多傳感器節點的低功耗組網機製
●3.3基於ZigBee技術的無綫農業傳感器節點的器件選擇
●3.4基於ZigBee技術農業信息傳感器網絡單節點的硬件係統設計
●3.5基於ZigBee技術農業信息傳感器網絡硬件單節點的通信係統設計
●部分目錄
內容簡介
融閤物聯感知與移動監控的智慧農業公共服務技術研究，融閤物聯感知與移動監控的智慧農業公共服務技術研究，融閤物聯感知與移動監控的智慧農業公共服務技術研究。 劉東升,宋革聯係,董越勇 著 著作 劉東升，男，博士，教授，研究方嚮為移動電子商務、智能信息處理。浙江工商大學協同創新中心副主任、管理科學與工程研究所副所長，浙江省重點技術創新團隊“電子商務技術”核心成員，浙江省“新世紀l 51人纔工程”培養人員。2009—2010年公派加拿大麥馬斯特大學訪問學者。主持移動電子商務方嚮的國傢自然基金2項、省級重大項目1項。發錶學術論文20多篇，其中SCI／SSCI收錄9篇。1項成果獲浙江省科技進步一等奬、l項成果獲商業部科技進步一等奬、2項成果獲浙江省科技進步二等奬。
宋革聯，女，教授級高工，浙江大學工業自動化專業博士研究生。2008年8月起任浙江省公眾信息産業有限公閉總工程師等
智慧農業：從田間到雲端，驅動農業現代化新浪潮 本書深度剖析瞭當前農業發展麵臨的挑戰與機遇，聚焦於如何通過前沿科技賦能傳統農業，實現生産效率、資源利用率和農産品質量的全麵提升。我們相信，農業的未來並非遙不可及的科幻場景，而是觸手可及的科技革新，它將深刻改變我們耕種、收獲、管理農作物乃至整個産業鏈條的方式。 第一章：農業現代化的時代背景與內在需求 農業，作為人類文明的基石，正經曆著前所未有的轉型。全球人口的持續增長帶來瞭日益嚴峻的糧食安全挑戰，而有限的耕地、水資源以及日益頻繁的氣候變化，都在無形中給傳統農業敲響瞭警鍾。與此同時，消費者對農産品質量、安全性和可追溯性的要求也越來越高，這促使農業生産者必須擺脫粗放式的經營模式，走嚮精細化、智能化管理。 本章將深入探討這些宏觀層麵的驅動因素，分析不同國傢和地區在農業現代化進程中所麵臨的共性問題與獨特挑戰。我們將梳理齣驅動農業科技創新的主要動力，包括但不限於： 糧食安全： 如何在有限的資源下，為不斷增長的全球人口提供充足、優質的糧食，是農業現代化的核心命題。 資源約束： 水資源短缺、耕地質量下降、化肥農藥過度使用等問題，迫使農業發展必須轉嚮可持續、高效的模式。 氣候變化： 極端天氣事件頻發，對農作物生長周期、産量和質量造成嚴重影響，需要農業具備更強的適應性和抗風險能力。 消費者需求升級： 對綠色、有機、健康、可追溯農産品的需求日益增長，推動農業嚮更高附加值、更精細化方嚮發展。 農村勞動力結構變化： 農村人口老齡化、青壯年勞動力外流，使得傳統依賴人力的大規模生産模式難以為繼，亟需技術替代。 全球産業鏈競爭： 國際農産品市場的競爭日益激烈，提升農業的國際競爭力，需要依靠科技和效率的雙重驅動。 在此基礎上，我們將著重分析當前農業生産實踐中存在的痛點，例如： 信息不對稱： 農戶難以及時獲取市場信息、天氣預報、病蟲害預警等關鍵數據，導緻決策失誤。 生産過程不可控： 農作物生長受多種自然因素影響，傳統依賴經驗的管理方式難以應對復雜多變的環境。 資源浪費嚴重： 水、肥、藥等投入品的精準度不足，導緻浪費和環境汙染。 農産品質量參差不齊： 缺乏統一的質量標準和有效的質量監控手段，影響品牌建設和市場信譽。 病蟲害防治被動： 滯後於實際發生情況的防治措施，往往造成更大的損失。 農産品流通效率低下： 供應鏈信息不透明，導緻損耗和中間環節的成本增加。 通過對這些問題的深入剖析，本章旨在為後續章節中提齣的技術解決方案奠定堅實的基礎，闡明為何科技創新成為驅動農業現代化、實現可持續發展和提升農業整體效益的必然選擇。 第二章：物聯網（IoT）在智慧農業中的基礎應用 物聯網，作為連接物理世界與數字世界的重要橋梁，為農業的精細化管理和智能化決策提供瞭前所未有的可能。本章將聚焦物聯網技術在農業生産中的基礎應用，勾勒齣智慧農業的“感知”圖景。 我們將詳細介紹各類物聯網傳感器在農業場景下的部署與功能： 環境監測傳感器： 土壤傳感器： 測量土壤的溫度、濕度、pH值、電導率（EC值，反映鹽分含量）、氮磷鉀等養分含量，為精準施肥、灌溉提供依據。 氣象傳感器： 監測空氣溫度、濕度、氣壓、風速、風嚮、光照強度、降雨量等，為作物生長環境評估和災害預警提供數據。 CO2傳感器： 在溫室等封閉環境中監測二氧化碳濃度，用於調節作物光閤作用效率。 水質傳感器： 在水産養殖或灌溉係統中，監測水的pH值、溶解氧、氨氮、亞硝酸鹽等關鍵指標，保障水産健康和灌溉水質。 作物生長監測傳感器： 葉片傳感器/葉綠素儀： 測量葉片的溫度、濕度、反射光譜等，間接評估作物的健康狀況、水分脅迫和營養水平。 圖像傳感器/攝像頭： 通過采集作物葉片、植株的彩色或多光譜圖像，識彆病蟲害早期癥狀、營養缺乏、生長發育階段等。 非接觸式生長監測設備： 例如激光雷達（LiDAR）或3D掃描儀，用於測量植株的高度、冠層寬度、葉麵積指數等，評估生長量。 設備狀態監測傳感器： 壓力傳感器/流量傳感器： 應用於灌溉係統，監測水泵壓力、管道流量，確保灌溉均勻、高效。 位置傳感器/GPS模塊： 用於農業機械的定位導航，實現精準作業。 電機/驅動器狀態傳感器： 監測農業機械設備的運行狀態，預測故障。 我們將深入探討這些傳感器采集到的數據如何被傳輸、處理和應用： 數據采集與傳輸： 介紹無綫通信技術（如LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、4G/5G）在農業物聯網中的應用，以及數據網關的作用。 數據存儲與管理： 闡述雲平颱在農業數據存儲、備份和管理中的重要性，以及數據庫的設計原則。 數據分析與可視化： 介紹數據分析模型，如何從海量數據中提取有價值的信息，例如作物生長趨勢、異常情況預警等。可視化技術如何將復雜的數據直觀地呈現給用戶，如儀錶盤、地圖、圖錶等。 智能決策支持： 基於傳感器數據和預設的算法模型，係統能夠自主或輔助農戶進行精準灌溉、施肥、病蟲害預警等決策。 本章將通過實際案例，展示物聯網技術如何從根本上改變農業生産的“可知性”和“可控性”，為實現精細化、智能化農業打下堅實基礎。它將幫助讀者理解，農業生産將不再是“看天吃飯”，而是“數據說話”。 第三章：移動監控技術在農業生産管理中的賦能作用 隨著智能手機和移動互聯網的普及，移動監控技術為農業管理帶來瞭前所未有的便捷性和靈活性。本章將重點探討移動端設備和應用如何在農業生産的各個環節中發揮關鍵作用，實現“隨時隨地”的農事管理。 我們將詳細闡述移動監控技術如何應用到農業生産的各個維度： 農田巡檢與遠程監控： 移動端APP： 介紹專為農業設計的APP，用戶可以通過手機或平闆電腦訪問農田的實時監控畫麵（來自部署的攝像頭或無人機），查看傳感器數據。 智能手機攝像頭： 農戶可以利用智能手機拍攝農作物照片或視頻，上傳至平颱進行初步診斷或與專傢交流。 無人機與移動終端結閤： 介紹利用無人機搭載高清攝像頭或多光譜/熱成像傳感器，對大麵積農田進行高效巡檢，並將影像數據實時傳輸到移動終端，方便查看作物長勢、病蟲害分布等信息。 農事作業管理與記錄： 移動端任務管理： 農戶可以通過APP接收農事作業指令（如澆水、施肥、噴藥），並在完成後進行打卡和記錄，生成詳細的農事檔案。 可視化操作指南： APP可以提供圖文或視頻形式的農事操作指南，幫助新入行的農戶快速掌握技能。 作業進度跟蹤： 通過GPS定位和作業記錄，管理者可以實時瞭解農事作業的進度和覆蓋範圍，確保作業按時按質完成。 病蟲害監測與預警的移動化： 移動端病蟲害上報： 農戶在巡田時，一旦發現疑似病蟲害跡象，可以直接通過APP拍照、描述並上報，平颱可以基於此進行集中分析和預警。 APP內的預警信息推送： 基於物聯網傳感器數據和專傢模型，APP能夠及時嚮農戶推送病蟲害預警信息，並提供相應的防治建議。 遠程診斷與專傢谘詢： 農戶可以通過APP與農業技術專傢進行實時視頻或文字溝通，獲得專業的病蟲害診斷和防治指導。 農産品追溯與質量管理： 移動端信息錄入： 在農産品采摘、包裝、入庫等環節，操作人員可以使用移動終端掃描二維碼或輸入信息，完成産品信息的錄入，為追溯係統提供數據源。 消費者端APP： 消費者可以通過掃描産品上的二維碼，在移動端查看農産品的生産過程、地理位置、施肥用藥記錄等信息，增強信任度。 農業機械的移動化管理： 設備狀態監控： 通過安裝在農業機械上的傳感器和通信模塊，用戶可以通過移動APP實時查看設備的運行狀態、位置、油耗等信息，進行遠程調度和故障預警。 作業軌跡迴放： 記錄農業機械的作業軌跡，方便進行作業效率評估和區域管理。 本章將強調移動監控技術如何打破時間和空間的限製，將復雜的農業管理任務變得更加直觀、高效和普及。它將使農業管理者能夠更靈活地掌握生産全局，提升決策的及時性和準確性，最終促進農業生産效率和管理水平的顯著提升。 第四章：數據融閤與智能分析：驅動農業決策的“大腦” 農業生産過程中會産生海量、異構的數據，包括來自物聯網傳感器、氣象站、衛星遙感、農事記錄、市場信息等。如何有效地融閤這些多源異構的數據，並從中提取有價值的洞察，是實現真正智慧農業的關鍵。本章將聚焦於數據融閤與智能分析技術，構建農業生産的“智能大腦”。 我們將深入探討數據融閤的必要性、方法與挑戰： 數據融閤的重要性： 彌補單一數據源的不足： 例如，土壤傳感器提供土壤狀況，氣象站提供天氣信息，兩者結閤纔能更準確地預測作物生長。 提升預測精度與決策魯棒性： 多維度的數據交叉驗證，可以提高模型預測的準確性和穩定性。 實現更全麵的態勢感知： 整閤不同來源的信息，能夠更全麵地掌握農田的整體狀況。 數據融閤的技術方法： 數據清洗與預處理： 處理缺失值、異常值、數據格式統一等問題。 特徵工程： 從原始數據中提取對模型有用的特徵。 數據集成技術： 數據倉庫/數據湖： 統一存儲和管理不同來源的數據。 ETL（Extract, Transform, Load）： 將不同係統的數據提取、轉換並加載到目標係統中。 本體匹配與知識圖譜： 建立不同數據之間的語義關聯，實現深層融閤。 智能分析技術在農業中的應用： 機器學習算法： 迴歸分析： 預測作物産量、生長周期、市場價格等。 分類算法： 識彆病蟲害類型、區分作物健康程度、評估土地適宜性等。 聚類分析： 對農田進行分區管理，識彆不同區域的生長特性。 深度學習： 在圖像識彆（病蟲害、雜草）、自然語言處理（農事記錄分析）、時間序列預測等方麵展現強大能力。 人工智能（AI）模型： 專傢係統： 模擬人類專傢的知識和推理過程，為農戶提供決策建議。 強化學習： 用於優化灌溉、施肥策略，以達到最佳的産量和資源利用效率。 計算機視覺： 用於自動化識彆作物性狀、病蟲害、雜草，以及對農産品進行質量分級。 核心應用場景： 精準農業決策： 精準灌溉： 基於土壤濕度、作物蒸騰量、天氣預報等數據，動態調整灌溉時間和水量。 精準施肥： 根據土壤養分檢測結果、作物生長模型和不同生育期需求，計算並推送最優施肥方案。 病蟲害智能預警與診斷： 結閤氣象數據、作物生長模型、傳感器監測和圖像識彆，提前預警病蟲害發生風險，並提供精準的防治建議。 作物長勢預測與産量估算： 利用曆史數據、實時監測數據和衛星遙感影像，對作物生長趨勢進行評估，並預測最終産量。 環境風險評估與適應性管理： 分析氣候變化、極端天氣對作物的影響，製定相應的適應性管理策略。 農産品質量可追溯與風險控製： 整閤生産、加工、流通各環節數據，實現全程可追溯，並能及時發現潛在的質量風險。 本章將強調，數據融閤與智能分析技術是智慧農業的“大腦”，它們能夠將零散的感知信息轉化為有價值的決策依據，驅動農業生産嚮著更科學、更高效、更可持續的方嚮發展。我們將通過具體的模型介紹和案例分析，展示如何利用這些先進技術，實現農業生産的智能化升級。 第五章：智慧農業公共服務體係的構建與發展 要將前沿科技真正落地，並惠及廣大農業生産者，構建一個高效、普惠的智慧農業公共服務體係至關重要。本章將探討如何整閤技術、平颱、信息、人纔等資源，建立一個麵嚮全體農業從業者的服務網絡。 我們將從以下幾個方麵展開論述： 公共服務平颱的設計與建設： 平颱定位與功能： 明確平颱應提供的核心服務，如信息發布、技術指導、市場對接、金融服務、培訓交流等。 技術架構： 強調平颱的開放性、可擴展性和安全性，能夠集成各類第三方應用和數據。 用戶界麵與體驗： 設計簡潔易用、符閤農業用戶習慣的界麵，降低使用門檻。 數據共享與開放： 在保護隱私和商業機密的前提下，鼓勵數據在平颱內進行閤理共享，促進生態繁榮。 信息服務體係的構建： 權威信息源整閤： 匯聚氣象、農業科研、市場行情、政策法規等權威信息，進行分類整理和精準推送。 個性化信息訂閱： 用戶可以根據自身需求，訂閱感興趣的信息類彆和區域，避免信息過載。 定製化農事建議： 基於用戶的農田信息、作物類型和實時數據，提供個性化的農事操作建議。 風險預警與應急響應： 建立完善的病蟲害、自然災害等風險預警機製，並提供應急處置方案。 技術推廣與培訓體係： 綫上綫下結閤： 利用綫上平颱提供遠程培訓、視頻教程，同時組織綫下技術交流、現場示範等活動。 多層次培訓對象： 針對不同基礎和需求的農戶、農業技術人員、管理者，提供差異化的培訓內容。 技能認證與人纔培養： 建立智慧農業相關技能的認證體係，鼓勵和支持農村人纔嚮智慧農業領域轉型。 示範基地建設： 建立一批智慧農業示範基地，通過實際案例展示技術應用效果，引領行業發展。 市場對接與金融服務： 農産品供需信息平颱： 搭建農産品買賣雙方的對接平颱，促進農産品流通，減少中間環節。 産業鏈協同： 推動農業生産、加工、銷售、物流等環節的協同，提升整體産業鏈效益。 金融産品創新： 探索針對智慧農業項目的金融産品，如綠色信貸、農業保險、股權投資等，解決融資難題。 數據資産化與金融價值： 探索基於農業生産數據的金融服務模式，讓數據成為農業資産。 政策支持與標準體係： 政府引導與投資： 明確政府在智慧農業公共服務體係建設中的角色，提供政策支持和資金投入。 行業標準製定： 推動製定智慧農業相關的技術標準、服務標準、數據標準，規範市場秩序，保障互聯互通。 知識産權保護： 加強對智慧農業相關技術和應用的知識産權保護。 展望與挑戰： 持續創新與迭代： 智慧農業技術發展迅速，公共服務體係需要保持持續創新和迭代能力。 數字鴻溝問題： 如何彌閤不同地區、不同人群在信息技術獲取和應用上的差距，是需要長期關注的問題。 數據安全與隱私保護： 確保農業數據的安全和用戶隱私的保護，是建立信任的關鍵。 可持續發展模式： 探索能夠實現長期穩定運行的智慧農業公共服務商業模式。 本章旨在描繪一個全麵、協同、可持續的智慧農業公共服務體係藍圖，強調技術、信息、人纔、金融、政策等要素的有機結閤，最終目標是將先進的智慧農業技術和理念普及到每一個田間地頭，實現農業的全麵現代化和可持續發展。 結語 本書的每一章都在為構建一個更加高效、智能、可持續的農業未來貢獻思路。我們相信，通過對物聯網、移動監控、數據融閤與智能分析以及公共服務體係等關鍵環節的深入研究與實踐，未來的農業將呈現齣前所未有的生機與活力，為人類社會的可持續發展提供堅實保障。
