水田精准作业与信息化技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王熙 著

图书标签:

• 水田
• 精准农业
• 信息化技术
• 农业机械化
• 农业工程
• 遥感技术
• GIS
• 智能农业
• 农业物联网
• 作物栽培

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030483331

版次：1

商品编码：11970852

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　本书根据黑龙江垦区水稻机械化高产综合生产技术，结合水田精准作业与信息化技术的研究，介绍了精准农业技术基础知识，重点阐述了水田精准作业技术、水田信息采集技术、生产信息化管理技术、水稻产后信息化技术。本书旨在推广面向现代化大农业机械化生产的水田精准作业与信息化技术，推进水稻智能生产信息化技术。本书既有前瞻性，又有实用性，具有较高的学术价值。

　　本书可供从事水田精准作业与信息化技术研究、生产的技术人员及有关企业，以及高等院校相关专业的师生参考。

目录

前言

第1章绪论

第2章精准农业技术基础

2.1全球卫星导航系统

2.2地理信息系统

2.3遥感技术

2.4机电一体化技术

2.5农业物联网技术

第3章水田精准作业技术

3.1水稻浸种催芽环境控制技术

3.2水稻育秧大棚控制技术

3.3GNSS精准搅浆平地技术

3.4农机卫星导航自动驾驶技术

3.5水稻本田环境监测与控制系统

3.6水稻收获产量监测

第4章水田信息采集

4.1农田三维地形信息采集

4.2土壤养分信息采集

4.3水稻生长远程视频监视

4.4水田环境及水稻生长远程监测

4.5水稻叶龄诊断技术

第5章水田生产信息化管理

5.1水田地理信息系统

5.2农机管理信息化

5.3生产作业进度统计

5.4水稻全程沙盘信息化系统

5.5本田合理施肥辅助决策

5.6寒地水稻用水模型的研究

5.7寒地水稻节水控制灌溉的机理与研究

5.8寒地水稻智能控制灌溉产量分析

5.9水稻本田现代化管理系统的应用

第6章水稻产后信息化技术

6.1粮仓多点温、湿度测控技术

6.2大米质量可追溯信息技术

6.2.1农产品质量安全追溯制度措施

6.2.2大米质量可追溯系统功能分析

6.2.3大米质量可追溯系统结构设计

6.2.4大米质量可追溯系统平台

主要参考文献

前言/序言

　　水稻是世界主要粮食作物之一，中国水稻播种面积占全国粮食作物的1/4，而产量则占一半以上。由于水稻的单产高，种植经济效益好，黑龙江垦区水稻种植面积已超过了100万hm2，成为主要粮食作物，为保障国家粮食安全、推进垦区经济发展起到了巨大的作用。本书根据黑龙江垦区水稻大面积机械化高产综合生产技术，结合开展的水田精准作业与信息化技术的研究，对精准农业技术基础、水田精准作业技术、环境数据采集、生产信息化管理、水稻产后信息化技术等方面进行了论述，推广面向现代化大农业机械化生产的水田精准作业与信息化技术，推进水稻本田管理智能信息化技术，促进水稻机械化生产的智能化、自动化和信息化。

　　本书得到了黑龙江八一农垦大学“学术专著出版资助计划”和“十二五”国家科技支撑计划课题“水稻本田管理智能信息化技术研究”（课题编号：2012BAD04B01-06）的资助。

　　本书由黑龙江八一农垦大学工程学院王熙教授、庄卫东教授，信息学院李爱传副教授合著。由于著者水平有限，在内容、结构、文字、图例等方面难免有不足之处，恳请广大读者提出宝贵意见。

《智慧农田：物联网与大数据驱动的现代农业转型》 前言 我们正站在一个农业新时代的开端。科技的飞速发展，特别是物联网（IoT）和大数据技术的崛起，正在深刻地改变着传统农业的面貌。从依赖经验到数据驱动，从粗放管理到精准决策，现代农业的转型已是大势所趋。本书旨在深入探讨物联网与大数据技术如何赋能现代农业，实现农田的智能化管理，提升农业生产效率、质量和可持续性。我们并非从宏观的政策层面解读，而是聚焦于技术本身的应用价值，为读者勾勒出一幅生动而可行的智慧农田蓝图。 第一章：物联网在农田环境监测中的应用 物联网技术的核心在于连接与感知。在农田环境中，这意味着将传感器网络部署到田间地头，实时采集各种关键环境数据。 土壤环境监测： 土壤湿度传感器： 实时监测土壤水分含量，判断作物是否缺水或过涝，为精准灌溉提供依据。例如，通过多点部署，可以识别出田块内部湿度分布不均的情况，指导分区域灌溉，避免水资源浪费。 土壤温度传感器： 监测土壤温度，对种子萌发、根系生长以及作物病虫害的发生有重要影响。高温可能导致种子烧苗，低温则会影响生长速度。 土壤pH值传感器： 实时测量土壤的酸碱度，这直接关系到养分的有效性和作物的生长。不同作物对pH值有不同的适宜范围，偏离会影响养分吸收。 土壤EC（电导率）传感器： 反映土壤中可溶性盐的含量，间接反映了土壤的肥力状况。过高的EC值可能导致作物盐害。 土壤养分传感器（N、P、K等）： 虽然目前技术仍在发展中，但部分传感器已能对土壤中的主要常量元素（氮、磷、钾）进行一定程度的定量或半定量监测，为精准施肥提供更直接的数据支持。 气象环境监测： 空气温度和湿度传感器： 监测气温和相对湿度，对判断作物生长、病虫害发生风险（如真菌性病害在高温高湿环境下易发）至关重要。 光照强度传感器： 测量田间光照强度，了解作物光合作用的有效性。遮阴区域与阳光充足区域的生长差异可以通过光照数据来解释。 降雨量传感器： 实时监测降雨量，辅助判断灌溉需求，避免过度或不足。 风速风向传感器： 监测风力风向，对于农药喷洒（避免 drift）、温室通风以及预测极端天气（如风灾）有指导意义。 CO2浓度传感器： 尤其在温室大棚内，监测CO2浓度有助于优化光合作用环境，提高作物产量。 作物生理状态监测： 叶片温度传感器： 通过监测叶片温度，可以推断作物的蒸腾作用强度，间接反映水分胁迫的程度。 叶绿素荧光传感器： 测量叶绿素在受到光照刺激后发出的荧光信号，可以评估作物的光合效率和健康状况。 图像传感器（可见光、多光谱、高光谱）： 通过安装在地面、无人机或卫星上的摄像头，采集作物的彩色图像、不同光谱波段的图像。分析这些图像可以识别作物长势、叶片颜色变化（如黄化）、病虫害迹象、营养元素缺乏等。例如，植被指数（如NDVI）的计算，就是基于多光谱图像分析作物健康度的常用方法。 这些传感器通过无线网络（如LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、Zigbee等）将采集到的数据汇聚到数据平台，为后续的分析和决策提供基础。 第二章：物联网在农田智能控制中的应用 感知是基础，控制是关键。物联网技术可以将环境监测数据转化为自动化的执行指令，实现农田的精准化管理。 智能灌溉系统： 传感器数据驱动： 根据土壤湿度传感器的数据，当土壤水分低于预设阈值时，系统自动启动水泵，开启灌溉设备（如滴灌、喷灌）。 气象数据结合： 结合降雨量预报和实际降雨量，智能调整灌溉计划，避免在即将下雨时进行灌溉，节约水资源。 作物模型应用： 整合作物的不同生长阶段对水分的需求模型，实现更精细化的灌溉策略。例如，作物在开花期可能需要更多的水分，而成熟期则需要控制水分。 远程控制与监测： 管理员可以通过手机App或电脑Web端，远程查看灌溉状态，手动控制灌溉设备的启停，并接收故障告警。 智能施肥系统： 养分传感器与化肥机联动： 基于土壤养分传感器的数据，结合作物需肥模型，自动计算并施用所需的肥料。 变量施肥： 农田不同区域的土壤肥力可能存在差异，智能施肥系统可以根据这些差异，实现对不同区域施用不同量和种类的肥料，实现精准施肥，减少化肥浪费和面源污染。 水肥一体化（fertigation）： 将肥料溶解在灌溉水中，通过滴灌系统一同输送给作物，提高肥料利用率，并减少对土壤结构的破坏。 温室环境智能调控： 温度与湿度自动调节： 根据温室内的温度和湿度传感器数据，自动控制风机、湿帘、加热器、遮阳网等设备，维持作物生长的最适宜环境。 CO2浓度补充： 当CO2浓度低于作物需求时，自动启动CO2发生器进行补充。 光照补充： 在光照不足的天气，自动开启补光灯。 通风与换气： 根据室内外温差、湿度差以及CO2浓度，自动调节通风系统。 病虫害预警与防治： 环境数据分析： 通过分析气象数据（如温度、湿度、降雨量）和作物生长数据，预测病虫害发生的可能性和爆发期。 图像识别辅助： 利用安装在田间的摄像头或无人机采集的图像，通过AI算法识别早期病虫害迹象。 精准喷药： 一旦发现病虫害，结合农药喷洒设备（如无人植保机），根据病虫害发生的精确位置和范围，进行点对点或区域性精准喷洒，大幅减少农药使用量。 自动化农机具协同： GPS导航与路径规划： 自动驾驶拖拉机、播种机、收割机等农机具，通过GPS和RTK技术实现厘米级定位，实现精准作业，减少重叠和漏耕。 传感器反馈与任务执行： 农机具根据传感器数据（如土壤信息、作物密度）和预设的作业指令，自动调整作业参数（如播种深度、施肥量、收割高度）。 协同作业网络： 多个农机具之间可以实现信息共享和协同作业，例如，一台播种机播种后，另一台施肥机立即跟随进行精准施肥。 第三章：大数据与人工智能在农业决策中的应用 物联网采集的海量数据，若无有效的分析和利用，将失去其价值。大数据技术和人工智能（AI）提供了强大的数据处理和分析能力，将数据转化为智慧。 数据整合与管理平台： 云平台架构： 将来自不同传感器、农机具、气象站、历史数据等各种来源的数据，统一汇聚到云端服务器或本地服务器。 数据清洗与预处理： 对原始数据进行去噪、异常值检测、数据格式统一等处理，确保数据质量。 数据存储与检索： 建立高效的数据仓库和数据库，方便数据的存储、查询和访问。 可视化展示： 通过Web界面或移动应用，以图表、地图、报表等形式直观展示农田的各项数据和分析结果。 作物生长模型与产量预测： 基于历史数据的模型构建： 利用多年的土壤、气象、施肥、灌溉、产量等数据，构建复杂的作物生长模型。这些模型可以模拟作物在不同环境条件下的生长发育过程。 AI算法的应用： 机器学习算法（如回归分析、神经网络、支持向量机）可以从数据中学习规律，预测作物的生长状况、营养需求，并估算最终产量。 实时数据校准： 将实时监测到的土壤、气象、作物长势等数据输入模型，不断校准预测结果，提高预测精度。 病虫害智能诊断与防治策略优化： 图像识别诊断： 利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）分析作物叶片、茎秆的图像，自动识别病虫害的种类和严重程度。 预测模型驱动的防治： 结合病虫害的发生规律和预测模型，为农户提供最佳的防治时机、用药种类和剂量建议。 抗药性监测与管理： 通过长期数据分析，监测病虫害的抗药性变化，及时调整防治策略。 农事活动优化与资源配置： 耕作计划优化： 根据土壤肥力、作物种植历史、市场需求等因素，为农户推荐最佳的轮作、休耕计划。 投入品优化： 通过大数据分析，确定不同地块、不同生长阶段作物的最佳施肥量、灌溉量，最大化投入产出比，减少资源浪费。 风险评估与管理： 对气候变化、病虫害爆发、市场价格波动等潜在风险进行评估，并提供应对建议。 农业知识图谱与智能问答： 构建农业知识库： 整合农作物百科、病虫害防治指南、农技知识、政策法规等信息，构建结构化的农业知识图谱。 智能助手： 农户可以通过语音或文字与智能助手交互，获取关于作物种植、病虫害防治、农机操作等问题的解答，如同拥有了一个随身的农业专家。 区块链在农业中的应用（可选）： 农产品溯源： 利用区块链技术记录农产品从田间到餐桌的全过程信息，包括种植、施肥、灌溉、采摘、加工、物流等环节，确保农产品的质量安全和可追溯性，提升消费者信心。 交易透明化： 建立去中心化的交易平台，保障农产品交易的公平性和透明度。 第四章：智慧农田的实践案例与未来展望 本书的每一章都充满了理论的探讨，但最终要落脚于实践。我们将通过一些实际的案例，展示智慧农田技术的应用成效，并对未来的发展趋势进行展望。 案例分析： 大型农场应用： 介绍某大型农业企业如何通过部署物联网传感器网络和智能控制系统，实现了大规模农田的高效管理，显著提高了产量和品质，并大幅降低了水、肥、药的使用量。 家庭农场/合作社应用： 展示小型农业组织如何利用性价比高的物联网设备和大数据分析工具，实现精细化管理，提升农产品竞争力。 特定作物（如蔬菜、水果、粮食）的智慧化种植实践： 深入剖析在特定作物种植过程中，如何利用上述技术解决具体痛点。 面临的挑战与解决方案： 成本问题： 初期投入成本较高，需要政府补贴、技术降价、商业模式创新来解决。 技术集成与兼容性： 不同厂商的设备和平台可能存在兼容性问题，需要建立开放标准和行业规范。 数据安全与隐私： 保护农户数据和农业生产信息的安全至关重要。 技术人才缺乏： 需要加强农业技术与信息技术的交叉人才培养。 农民接受度与培训： 普及智慧农业知识，提供培训和技术支持，提高农民的接受度和应用能力。 未来展望： AI驱动的自主农业： AI将不仅仅是辅助决策，而是能够进行自主的种植、管理和收获。 全产业链的智慧化： 智慧农业将从田间延伸到仓储、物流、销售、消费等各个环节，形成一个完整的智慧农业生态系统。 精准农业向“个性化农业”发展： 针对每一株作物进行精细化管理，实现“私人定制”式的农业生产。 可持续农业与生态保护的深化： 智慧农业将更侧重于资源高效利用、环境保护和生物多样性保护，实现农业与生态的和谐发展。 农业与生物技术的深度融合： 基因编辑、合成生物学等技术将与智慧农业相结合，创造出更优良的农作物品种。 结语 《智慧农田：物联网与大数据驱动的现代农业转型》是一本技术驱动型的著作，它不回避技术的复杂性，但力求用清晰的逻辑和生动的语言，阐述物联网与大数据如何在实践中赋能现代农业，引领一场深刻的绿色革命。我们相信，通过对这些技术的深入理解和应用，我们能够构建一个更高效、更可持续、更具韧性的农业未来，为保障全球粮食安全和促进乡村繁荣贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《乡土记忆与地方文化重塑》这本书简直是给所有关注乡村人文的读者带来了一场精神洗礼。它的笔触是如此的细腻和充满诗意，完全不同于那种刻板的社会学报告。作者似乎走访了中国南北多个具有代表性的水乡古镇，用散文诗般的语言，记录了那些正在消逝的民间习俗、地方方言的韵味，以及世代相传的建房和生活智慧。书中有一段描写祭祀仪式的文字，让我久久不能平静，它捕捉到了那种既敬畏又带有一丝宿命感的复杂情绪。这本书的价值在于，它提醒我们，农业不仅仅是粮食生产，它承载着一个民族深厚的文化基因和集体记忆。读完后，我迫不及待地想去探访那些被作者描绘过的地方，去亲身体验那种人与土地之间复杂而又深刻的情感纽带。

评分☆☆☆☆☆

这本书《农民心声：全球化背景下的小农户生存状态调查报告》的阅读体验，可以说是“震撼”二字可以概括的。它采用了一种近乎冷峻的纪实手法，聚焦于在市场大潮中挣扎求存的小农户群体。作者没有进行任何美化或过度渲染，而是通过大量的田野调查数据和一手访谈记录，赤裸裸地展现了他们的困境——从农资价格的飞涨，到农产品议价权的缺失，再到青壮年劳动力外流后的养老压力。这本书的叙事视角非常贴近底层，充满了对个体命运的深切关怀。它像一把手术刀，剖开了现代农业链条中那些不平等的结构性矛盾。读完后，我最大的感受是，在享受现代社会带来的便利时，我们不能忘记这背后是无数普通农民的辛勤付出与不易。它强烈地促使读者去思考，如何构建一个更公平、更具韧性的粮食安全体系。

评分☆☆☆☆☆

如果你是一个对前沿技术和工程学充满好奇心的人，那么《未来农场：物联网与自动化系统的集成应用》这本书绝对能让你大呼过瘾。这本书的特点是极度的技术导向和前瞻性。它像一本技术白皮书，详细介绍了传感器技术、大数据分析在作物健康监测中的应用，以及模块化机器人系统如何逐步接管高重复性的田间管理工作。书中包含了大量的系统架构图和流程逻辑分析，对于理解“智能农业”的底层逻辑非常有帮助。它丝毫没有回避技术推广过程中可能遇到的标准化难题和数据安全风险，反而提出了多套可供选择的解决方案。坦率地说，这本书的阅读门槛相对较高，需要一定的工程学背景才能完全领会其精髓，但它无疑为我们描绘了未来农业生产力的终极形态。

评分☆☆☆☆☆

啊，终于把这本《稻田的智慧：传统农耕与现代科技的交融》读完了。这本书的叙事风格实在是太吸引人了，作者仿佛是一位经验丰富的老农，又像是一位敏锐的社会观察家。他没有直接切入高深的理论，而是从最质朴的田间劳作入手，描绘了那些年我们是如何与土地打交道的。比如，他细致入微地描述了不同季节稻谷生长的迹象，以及老一辈农民仅凭“看、听、摸”就能判断土壤湿度和作物需求的本事。这种对传统经验的尊重和记录，让我仿佛闻到了泥土的芬芳，听到了风吹过稻浪的声音。书里穿插了不少生动的田园故事，那些关于丰收的喜悦和自然灾害面前的无奈，都让人感慨万千。它不只是在记录一种劳作方式，更是在追溯一种与土地休戚与共的生活哲学。读完之后，我对于“汗滴禾下土”这句古话有了更深一层的理解，那不仅仅是辛苦，更是一种与自然和谐共生的智慧结晶。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排简直是教科书级别的示范，可以说是《现代农业经济学视角下的可持续发展路径探索》。作者在论证每一个观点时，都极其严谨地引用了大量的经济学模型和宏观数据，让人不得不佩服其深厚的学术功底。它深入剖析了在当前全球化和气候变化的大背景下，传统农业面临的经济困境与转型压力。我尤其欣赏其中关于“农业附加值提升”的章节，它没有停留在空泛的口号上，而是通过对比国内外几种主要的农业产业化案例，推导出了一套详尽的、可量化的效益评估体系。整个阅读过程就像是在进行一场高强度的智力体操，需要不断地对照图表和公式，来理解作者是如何将看似松散的农业现象，抽丝剥茧地纳入一个严密的经济框架之中的。对于希望从宏观经济角度理解农业变革的人来说，这本书无疑是一份重量级的参考资料。