融合物联感知与移动监控的智慧农业公共服务技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘东升，宋革联，董越勇 著

图书标签:

• 智慧农业
• 物联网
• 移动监控
• 感知技术
• 公共服务
• 农业技术
• 信息技术
• 数字化农业
• 精准农业
• 技术研究

出版社： 浙江工商大学出版社

ISBN：9787517812876

版次：1

商品编码：11804687

包装：平装

开本：32开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：151

正文语种：中文

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》设置了“基于WSN的农作物生长数据采集与传输系统”“面向农业精细化生产的移动全球眼（视频监控）系统”“基于数据挖掘的农业生产预测与自适应专家系统”“支持网络融合和业务融合的精细农业公共服务平台”四大模块，以打造“融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台”，实现农作物信息的实时采集和智能监控，并针对农作物的生长环境及生长状况在空间和时间分布上存在的差异，实施变量管理措施，从而大限度地提高农业生产资料的利用效率，增加产量、提高农产品品质，降低环境污染，以低的投入实现优的产出，终实现低投入、高效率、可持续的农业生产，实现可持续农业生产。

作者简介

　　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151人才工程”培养人员。2009—2010年公派加拿大麦克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、1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，主持过中国电信集团多个重大产品的研发，并曾获中国电信集团科技进步一等奖、浙江省科技进步二等奖。目前主要致力于农业物联网、移动互联网和电子商务领域的应用研究。
　　
　　董越勇，男，1984年8月毕业于浙江农业大学，现任浙江省农业信息中心主任，长期从事农业信息化和农技推广工作。参与浙江省科技计划重点项目“有机无机复混作物专用肥系列产品刨制与产业化”，获浙江省科学技术二等奖，为第六完成人；主持“服务于两区一田的现代农业地理信息系统研发与应用”等项目，获得浙江省农业厅技术进步二等奖及以上奖项。为《农业信息化知识读本》《家庭农场创建与发展》《花卉营养失调症原色图谱》副主编；分别在《浙江农业学报》《浙江农业科学》等刊物上发表专业论文（**作者）10余篇。

目录

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
3.6 基于ZigBee技术农业信息传感器网络单节点的软件系统设计
3.7 融合多类型传感器参数的无线传输系统
3.8 本章小结

第4章 面向农业精细化生产的移动全球眼系统
4.1 基于3G多网络制式的精细农业可视化移动全球眼系统架构
4.2 3G移动视频监控的前端视频采集与接人模块
4.3 移动视频监控的压缩编码与传输方法
4.4 移动全球眼视频监控系统的存储与转发服务设计
4.5 支持多网络制式、多手机类型的移动全球眼手机客户端软件
4.6 本章小结

第5章 基于数据挖掘的农业生产预测与自适应专家系统
5.1 面向精细农业生产的聚类挖掘分析
5.2 基于本体的知识表示方法及领域本体知识库构建
5.3 基于过程神经元网络的农作物预测与决策方法
5.4 基于模糊控制推理机制的自适应模型与闭环优化控制系统
5.5 本章小结

第6章 支持网络和业务融合的精细农业公共服务平台
6.1 支持多网络、多业务融合的农业公共服务平台接人与管理系统
6.2 面向精细农业的信息资源交换与共享平台
6.3 面向精细农业的移动全球眼（视频监控）平台
6.4 面向精细农业的实时监测与报警系统
6.5 基于Kaas的精细农业知识服务平台
6.6 本章小结

第7章 系统关键技术与技术指标和创新点
7.1 关键技术
7.2 系统达到的主要技术指标
7.3 主要创新点
7.4 本章小结

第8章 系统的应用、社会效益和产业化前景
8.1 系统应用
8.2 系统应用案例介绍
8.3 社会效益、应用及产业化前景
8.4 本章小结
后记

智慧农业：感知、互联与智能驱动的未来耕作 在快速发展的科技浪潮中，农业，这个承载着人类生存基石的古老产业，正迎来一场深刻的变革。这场变革的核心驱动力，在于将先进的信息技术与传统的农业实践深度融合，催生出一种前所未有的“智慧农业”新模式。它不再依赖于经验的传承和粗放式的管理，而是通过精细的感知、高效的互联和智能的决策，实现农业生产的全方位优化，为保障全球粮食安全、提升农产品质量、促进农业可持续发展提供了强有力的支撑。 一、感知：洞察土地与生命的细微脉动 智慧农业的基石是“感知”，即对农田环境、作物生长以及畜禽养殖状态的全面、实时、精准的洞察。这需要依赖于一系列先进的传感技术，如同赋予农业“眼睛”与“触角”，使其能够“聆听”土地的“呼吸”，感受生命的“成长”。 环境监测传感器： 土壤是万物生长的根基，其健康状况直接决定了作物的产量与品质。土壤湿度传感器、土壤温度传感器、pH传感器、EC传感器（电导率传感器，用于监测土壤盐分）等，能够实时监测土壤的水分、养分、酸碱度等关键指标。这些数据如同医生的体温计和血压计，为农民提供关于土壤状况的精确诊断。空气温湿度传感器、光照强度传感器、CO2传感器、风速风向传感器等，则构成了农田的“气象站”，监测着影响作物生长的外部环境因素。这些数据能够帮助预测霜冻、干旱、病虫害爆发等风险，从而提前采取应对措施。 作物生长监测传感器： 作物本身也是一个复杂的生命体，其生长状态需要被持续关注。叶绿素传感器能够评估作物的营养状况，判断其是否缺乏某种元素；茎秆直径传感器可以测量作物的生长速度；果实成熟度传感器则能精准识别最佳采摘时机。此外，利用高光谱、多光谱成像技术，可以从更宏观的层面分析作物的长势，识别潜在的生理胁迫，例如早期病虫害的发生。这些传感器如同“作物医生”，能够早期发现并诊断作物生长中的问题，并指导精确的干预。 畜禽养殖监测技术： 智慧农业的应用也延伸到了畜牧业。通过为牲畜佩戴身份识别标签（如RFID标签），可以实现个体身份的精确管理。体温传感器、活动监测器（如加速度计）可以实时追踪动物的健康状况，及时发现疾病迹象，如发烧、异常活动等。环境传感器则监测养殖舍内的温度、湿度、氨气浓度等，为动物提供舒适健康的生存环境。摄像头和图像识别技术可以监测动物的行为模式，例如采食量、饮水量、休息时间等，这些细微的变化往往预示着动物健康或生产效率的潜在问题。 这些琳琅满目的传感器，通过无线或有线网络连接，将海量的数据源源不断地汇集起来，为后续的分析和决策奠定坚实的基础。它们让农田不再是“靠天吃饭”的被动之地，而是被深入了解、被精心呵护的“智能生态系统”。 二、互联：构建协同高效的农业信息网络 感知到的海量数据，需要一个高效、可靠的“神经网络”来传输、汇聚和共享，这就是“互联”所扮演的角色。它打破了地域的限制，连接了生产、管理、销售等各个环节，构建了一个协同运转的智慧农业信息生态系统。 通信网络技术： 传统农业中的信息孤岛将被打破。从广域的蜂窝网络（4G/5G）到低功耗广域网（LoRa、NB-IoT），再到局域的Wi-Fi和蓝牙，各种通信技术根据实际需求被灵活选用。例如，在偏远的农田，LoRa或NB-IoT可以以极低的功耗实现传感器数据的远距离传输；而在设施农业的温室内部，Wi-Fi则可以提供更高的带宽和更快的速度。5G技术的应用，更是为高清视频监控、大数据实时传输和边缘计算提供了可能，极大地提升了信息处理的时效性。 物联网（IoT）平台： 物联网平台是智慧农业信息网络的“大脑中枢”。它负责设备的接入管理、数据的采集、存储、清洗和初步处理。通过标准化协议，物联网平台能够兼容来自不同厂商、不同类型传感器的设备，实现异构设备的互联互通。它为用户提供了一个统一的界面，用于查看、管理和分析来自各个终端的设备数据。 云计算与边缘计算： 海量农业数据的存储和复杂分析需要强大的计算能力。云计算提供了弹性的计算资源，可以支撑大数据分析、模型训练等复杂任务。然而，对于需要实时响应的场景，例如自动灌溉或精准施肥，将所有数据传输到云端再返回结果，可能会因为网络延迟而影响决策。因此，边缘计算应运而生。它将计算能力部署在离数据源更近的地方（如农场的服务器或智能网关），实现数据的本地预处理、实时分析和快速响应，大大提升了系统的智能化水平和运行效率。 区块链技术（潜力应用）： 在农产品溯源、供应链管理等方面，区块链技术也展现出巨大的潜力。通过将农产品的生产、加工、运输、销售等各个环节的信息记录在不可篡改的区块链上，可以构建一个公开、透明、可信的追溯体系，提升消费者对农产品的信任度，打击假冒伪劣产品。 通过这些互联技术的整合，智慧农业形成了一个动态、交互、协同的“信息高速公路”，使得管理者能够随时随地掌握生产状况，实现跨区域、跨部门的协同管理，提升整个农业生产体系的效率和响应能力。 三、智能：驱动决策优化与生产自动化 有了“感知”获取的信息和“互联”构建的网络，智慧农业的终极目标是通过“智能”驱动，将这些信息转化为有价值的洞察和行动，实现农业生产的智能化决策和自动化执行。 大数据分析与挖掘： 海量的传感器数据经过清洗和整合后，成为宝贵的“农业大数据”。利用统计学、机器学习、人工智能等技术，对这些数据进行深入分析，可以发现隐藏的规律和关联。例如，通过分析历史的土壤数据、气候数据、种植数据与作物产量之间的关系，可以建立精准的种植模型，预测不同品种在特定条件下的最佳生长周期和产量。通过分析病虫害的发生规律和传播模型，可以预测病虫害的爆发风险，并提前制定防治策略。 专家系统与知识图谱： 将农业专家的经验和知识转化为计算机可理解的规则和模型，构建专家系统。当遇到复杂的农业问题时，专家系统可以模拟人类专家的思维过程，提供诊断和解决方案。知识图谱则能够以结构化的方式组织农业领域的知识，包括作物信息、病虫害信息、农药信息、土壤信息等，并建立它们之间的关联，为智能问答、智能推荐等应用提供支撑。 精准农业决策支持系统： 基于大数据分析和专家系统，形成农业决策支持系统。该系统能够为农民提供实时、个性化的种植建议，包括何时灌溉、施肥的种类和剂量、病虫害的防治方法等。这些建议不再是粗放式的“看天吃饭”，而是基于精确的数据分析，为每一块土地、甚至每一株作物量身定制的“处方”。 自动化执行与控制： 智能决策的最终落地需要自动化执行。自动灌溉系统可以根据土壤湿度传感器的数据，自动控制水泵和阀门，实现按需灌溉，节约水资源。精准施肥设备可以根据决策支持系统的建议，自动识别作物需求，并精确地将肥料施加到指定区域。无人机和机器人则可以用于农药喷洒、除草、授粉、采摘等环节，大大减轻了人力负担，提高了作业效率和安全性。例如，利用无人机搭载高清摄像头，可以快速巡查大片农田，识别病虫害区域，然后自动执行喷洒任务。 智能预警与风险管理： 智慧农业系统能够实时监测环境变化和作物状态，一旦发现潜在的风险，如极端天气（霜冻、冰雹）、病虫害大规模爆发、设备故障等，能够立即发出预警，并提供应对方案，帮助农民将损失降到最低。 四、智慧农业的价值与未来展望 融合了感知、互联与智能的智慧农业，为传统农业带来了前所未有的变革，其价值体现在： 提质增效： 通过精准管理，减少资源浪费，提高作物产量和品质，实现“同样的投入，更高的产出”。 节约资源： 精准灌溉、施肥，减少水、肥、药的使用量，降低对环境的影响，促进农业的可持续发展。 降低成本： 自动化设备和智能决策可以减少劳动力投入，降低生产成本。 增强可追溯性： 建立透明、可信的农产品信息链，提升消费者信心，保障食品安全。 应对气候变化： 通过精准监测和智能决策，提高农业对气候变化的适应能力和抗风险能力。 展望未来，智慧农业将朝着更加智能化、集成化、普惠化的方向发展。人工智能将更深入地参与到农业生产的各个环节，例如利用深度学习进行病虫害的早期识别和精准预测，利用强化学习优化农场的整体运营策略。机器人和自动化技术将更加成熟和普及，为农业生产提供更全面的自动化解决方案。同时，随着物联网和云计算技术的成本下降，智慧农业将能惠及更多中小型农户，推动农业生产方式的整体升级。 总而言之，智慧农业不仅是技术的简单叠加，更是一种理念的升华，它将科技的力量注入到土地与生命之中，开启了一个精准、高效、绿色、可持续的农业新时代，为人类社会的可持续发展奠定坚实的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，那种深邃的蓝色调配上抽象的科技线条，让人一眼就能感受到它蕴含的专业与前沿气息。我特别喜欢封面上那些错综复杂的网状结构，仿佛真的能触摸到物联网的脉络，预示着内容深度与广度。初翻目录，就被那些富有创意的章节标题所吸引，每一个都像是开启一个全新的技术探索之门。比如，“边缘计算在农田环境数据采集中的优化策略”这一部分，听起来就让人对接下来的技术细节充满期待。这本书的排版也非常讲究，字体大小适中，段落间距合理，即便是面对大量专业术语，阅读起来也不会感到疲惫。作者在引言部分对当前农业面临的挑战进行了精辟的论述，为后续的技术解决方案做了非常扎实的铺垫，让人感觉这不是一本空泛的理论著作，而是紧密结合现实需求的工具书。我尤其欣赏它对“系统集成”和“服务构建”的重视，这表明作者的视野不仅仅停留在单一技术的突破上，而是着眼于如何将这些技术融合成一个可持续、可推广的公共服务体系。这种宏观与微观兼顾的叙事方式，极大地提升了阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，在我阅读过的同类书籍中，算是相当严谨而又充满激情的。它在保持学术论文应有的精确性的同时，不乏对未来愿景的描绘，读起来有一种振奋人心的力量。特别是在探讨“数据安全与隐私保护”的章节，作者的处理方式非常成熟和审慎。在万物互联时代，农业数据的价值日益凸显，如何确保农户的生产数据不被滥用，是构建信任体系的基石。书中提出的基于联盟链或私有云的数据授权与共享模型，显示出作者对当前技术伦理和法律边界的深刻理解。这不仅仅是一部技术手册，更像是一份关于如何负责任地推动农业科技进步的行动指南。它让我们确信，先进的技术只有在安全、公平、普惠的框架下，才能真正实现其对社会的最大贡献。这本书的出现，无疑将极大地推动相关领域的研究人员、工程师以及政策制定者之间的深度对话与合作。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我过去阅读过不少关于物联网在农业中应用的文献，但常常感觉内容过于分散，要么侧重于传感器硬件的创新，要么停留在算法模型的研究。而这本著作的独特之处在于，它成功地搭建了一座横跨“感知层”、“网络层”、“服务层”的坚实桥梁。作者似乎拥有将复杂的底层技术逻辑转化为清晰的业务流程的能力。例如，它详细阐述了如何利用移动终端（如智能手机或平板电脑）作为“移动监控”的前沿采集和反馈节点，这极大地增强了系统的灵活性和渗透性。书中的图示和流程图设计得极其精妙，将原本晦涩难懂的数据流和控制逻辑，以一目了然的方式展现出来，这对于非技术背景的农业管理者来说，无疑是一大福音。这本书的价值在于，它提供了一套完整的“蓝图”，而不是零散的“零件”，指导着如何从零开始构建一个稳定可靠的公共服务体系。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在信息化浪潮席卷所有行业的今天，农业的数字化转型是最具挑战性也最富有社会价值的领域之一。这本书的出现，恰好填补了这一空白。它没有停留在对现有技术进行简单的罗列和介绍，而是深入剖析了如何将那些看似“高冷”的移动监控技术，真正“接地气”地融入到农业生产的实际场景中去。特别是关于“异构数据源的融合处理机制”的讨论，简直是点睛之笔。想象一下，土壤传感器、气象站、无人机影像，这些数据源本身就有着不同的采集频率和数据格式，如何让它们协同工作，为农民提供一致、可靠的决策支持？书中对这一难点的系统性梳理，展现了作者深厚的工程实践经验。更让我惊喜的是，它对“用户体验”的关注，明确提出了智慧农业服务不仅仅是技术堆砌，更关乎操作的简易性和反馈的及时性。这种以人为本的设计理念，在很多技术导向的出版物中是比较少见的，也正是我认为这本书的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度令人印象深刻，但更难能可贵的是其务实的态度。我尤其关注其中关于“服务运营与维护”的章节，这往往是所有智慧农业项目失败的关键环节。很多研究只停留在项目演示阶段，却忽略了长期运营的成本控制、设备维护的便捷性以及服务模式的可持续性。书中对建立面向区域农业的“技术共享平台”的构想，非常具有前瞻性。它似乎在探讨一种全新的农业基础设施建设模式，即不再是单个农户购买昂贵设备，而是由政府或第三方机构提供统一的、按需付费的监测与分析服务。这不仅降低了农民的初期投入，也确保了技术标准的统一和迭代升级的效率。读完相关章节，我仿佛看到了未来农业服务中心的样子：一个高效、智能、能够迅速响应气候变化和病虫害预警的强大后盾。这种对服务闭环的完整构建，使得本书的实用价值远超一般的学术专著。