水田精準作業與信息化技術研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王熙 著

圖書標籤:

• 水田
• 精準農業
• 信息化技術
• 農業機械化
• 農業工程
• 遙感技術
• GIS
• 智能農業
• 農業物聯網
• 作物栽培

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030483331

版次：1

商品編碼：11970852

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　本書根據黑龍江墾區水稻機械化高産綜閤生産技術，結閤水田精準作業與信息化技術的研究，介紹瞭精準農業技術基礎知識，重點闡述瞭水田精準作業技術、水田信息采集技術、生産信息化管理技術、水稻産後信息化技術。本書旨在推廣麵嚮現代化大農業機械化生産的水田精準作業與信息化技術，推進水稻智能生産信息化技術。本書既有前瞻性，又有實用性，具有較高的學術價值。

　　本書可供從事水田精準作業與信息化技術研究、生産的技術人員及有關企業，以及高等院校相關專業的師生參考。

目錄

前言

第1章緒論

第2章精準農業技術基礎

2.1全球衛星導航係統

2.2地理信息係統

2.3遙感技術

2.4機電一體化技術

2.5農業物聯網技術

第3章水田精準作業技術

3.1水稻浸種催芽環境控製技術

3.2水稻育秧大棚控製技術

3.3GNSS精準攪漿平地技術

3.4農機衛星導航自動駕駛技術

3.5水稻本田環境監測與控製係統

3.6水稻收獲産量監測

第4章水田信息采集

4.1農田三維地形信息采集

4.2土壤養分信息采集

4.3水稻生長遠程視頻監視

4.4水田環境及水稻生長遠程監測

4.5水稻葉齡診斷技術

第5章水田生産信息化管理

5.1水田地理信息係統

5.2農機管理信息化

5.3生産作業進度統計

5.4水稻全程沙盤信息化係統

5.5本田閤理施肥輔助決策

5.6寒地水稻用水模型的研究

5.7寒地水稻節水控製灌溉的機理與研究

5.8寒地水稻智能控製灌溉産量分析

5.9水稻本田現代化管理係統的應用

第6章水稻産後信息化技術

6.1糧倉多點溫、濕度測控技術

6.2大米質量可追溯信息技術

6.2.1農産品質量安全追溯製度措施

6.2.2大米質量可追溯係統功能分析

6.2.3大米質量可追溯係統結構設計

6.2.4大米質量可追溯係統平颱

主要參考文獻

前言/序言

　　水稻是世界主要糧食作物之一，中國水稻播種麵積占全國糧食作物的1/4，而産量則占一半以上。由於水稻的單産高，種植經濟效益好，黑龍江墾區水稻種植麵積已超過瞭100萬hm2，成為主要糧食作物，為保障國傢糧食安全、推進墾區經濟發展起到瞭巨大的作用。本書根據黑龍江墾區水稻大麵積機械化高産綜閤生産技術，結閤開展的水田精準作業與信息化技術的研究，對精準農業技術基礎、水田精準作業技術、環境數據采集、生産信息化管理、水稻産後信息化技術等方麵進行瞭論述，推廣麵嚮現代化大農業機械化生産的水田精準作業與信息化技術，推進水稻本田管理智能信息化技術，促進水稻機械化生産的智能化、自動化和信息化。

　　本書得到瞭黑龍江八一農墾大學“學術專著齣版資助計劃”和“十二五”國傢科技支撐計劃課題“水稻本田管理智能信息化技術研究”（課題編號：2012BAD04B01-06）的資助。

　　本書由黑龍江八一農墾大學工程學院王熙教授、莊衛東教授，信息學院李愛傳副教授閤著。由於著者水平有限，在內容、結構、文字、圖例等方麵難免有不足之處，懇請廣大讀者提齣寶貴意見。

《智慧農田：物聯網與大數據驅動的現代農業轉型》 前言 我們正站在一個農業新時代的開端。科技的飛速發展，特彆是物聯網（IoT）和大數據技術的崛起，正在深刻地改變著傳統農業的麵貌。從依賴經驗到數據驅動，從粗放管理到精準決策，現代農業的轉型已是大勢所趨。本書旨在深入探討物聯網與大數據技術如何賦能現代農業，實現農田的智能化管理，提升農業生産效率、質量和可持續性。我們並非從宏觀的政策層麵解讀，而是聚焦於技術本身的應用價值，為讀者勾勒齣一幅生動而可行的智慧農田藍圖。 第一章：物聯網在農田環境監測中的應用 物聯網技術的核心在於連接與感知。在農田環境中，這意味著將傳感器網絡部署到田間地頭，實時采集各種關鍵環境數據。 土壤環境監測： 土壤濕度傳感器： 實時監測土壤水分含量，判斷作物是否缺水或過澇，為精準灌溉提供依據。例如，通過多點部署，可以識彆齣田塊內部濕度分布不均的情況，指導分區域灌溉，避免水資源浪費。 土壤溫度傳感器： 監測土壤溫度，對種子萌發、根係生長以及作物病蟲害的發生有重要影響。高溫可能導緻種子燒苗，低溫則會影響生長速度。 土壤pH值傳感器： 實時測量土壤的酸堿度，這直接關係到養分的有效性和作物的生長。不同作物對pH值有不同的適宜範圍，偏離會影響養分吸收。 土壤EC（電導率）傳感器： 反映土壤中可溶性鹽的含量，間接反映瞭土壤的肥力狀況。過高的EC值可能導緻作物鹽害。 土壤養分傳感器（N、P、K等）： 雖然目前技術仍在發展中，但部分傳感器已能對土壤中的主要常量元素（氮、磷、鉀）進行一定程度的定量或半定量監測，為精準施肥提供更直接的數據支持。 氣象環境監測： 空氣溫度和濕度傳感器： 監測氣溫和相對濕度，對判斷作物生長、病蟲害發生風險（如真菌性病害在高溫高濕環境下易發）至關重要。 光照強度傳感器： 測量田間光照強度，瞭解作物光閤作用的有效性。遮陰區域與陽光充足區域的生長差異可以通過光照數據來解釋。 降雨量傳感器： 實時監測降雨量，輔助判斷灌溉需求，避免過度或不足。 風速風嚮傳感器： 監測風力風嚮，對於農藥噴灑（避免 drift）、溫室通風以及預測極端天氣（如風災）有指導意義。 CO2濃度傳感器： 尤其在溫室大棚內，監測CO2濃度有助於優化光閤作用環境，提高作物産量。 作物生理狀態監測： 葉片溫度傳感器： 通過監測葉片溫度，可以推斷作物的蒸騰作用強度，間接反映水分脅迫的程度。 葉綠素熒光傳感器： 測量葉綠素在受到光照刺激後發齣的熒光信號，可以評估作物的光閤效率和健康狀況。 圖像傳感器（可見光、多光譜、高光譜）： 通過安裝在地麵、無人機或衛星上的攝像頭，采集作物的彩色圖像、不同光譜波段的圖像。分析這些圖像可以識彆作物長勢、葉片顔色變化（如黃化）、病蟲害跡象、營養元素缺乏等。例如，植被指數（如NDVI）的計算，就是基於多光譜圖像分析作物健康度的常用方法。 這些傳感器通過無綫網絡（如LoRa、NB-IoT、Wi-Fi、Zigbee等）將采集到的數據匯聚到數據平颱，為後續的分析和決策提供基礎。 第二章：物聯網在農田智能控製中的應用 感知是基礎，控製是關鍵。物聯網技術可以將環境監測數據轉化為自動化的執行指令，實現農田的精準化管理。 智能灌溉係統： 傳感器數據驅動： 根據土壤濕度傳感器的數據，當土壤水分低於預設閾值時，係統自動啓動水泵，開啓灌溉設備（如滴灌、噴灌）。 氣象數據結閤： 結閤降雨量預報和實際降雨量，智能調整灌溉計劃，避免在即將下雨時進行灌溉，節約水資源。 作物模型應用： 整閤作物的不同生長階段對水分的需求模型，實現更精細化的灌溉策略。例如，作物在開花期可能需要更多的水分，而成熟期則需要控製水分。 遠程控製與監測： 管理員可以通過手機App或電腦Web端，遠程查看灌溉狀態，手動控製灌溉設備的啓停，並接收故障告警。 智能施肥係統： 養分傳感器與化肥機聯動： 基於土壤養分傳感器的數據，結閤作物需肥模型，自動計算並施用所需的肥料。 變量施肥： 農田不同區域的土壤肥力可能存在差異，智能施肥係統可以根據這些差異，實現對不同區域施用不同量和種類的肥料，實現精準施肥，減少化肥浪費和麵源汙染。 水肥一體化（fertigation）： 將肥料溶解在灌溉水中，通過滴灌係統一同輸送給作物，提高肥料利用率，並減少對土壤結構的破壞。 溫室環境智能調控： 溫度與濕度自動調節： 根據溫室內的溫度和濕度傳感器數據，自動控製風機、濕簾、加熱器、遮陽網等設備，維持作物生長的最適宜環境。 CO2濃度補充： 當CO2濃度低於作物需求時，自動啓動CO2發生器進行補充。 光照補充： 在光照不足的天氣，自動開啓補光燈。 通風與換氣： 根據室內外溫差、濕度差以及CO2濃度，自動調節通風係統。 病蟲害預警與防治： 環境數據分析： 通過分析氣象數據（如溫度、濕度、降雨量）和作物生長數據，預測病蟲害發生的可能性和爆發期。 圖像識彆輔助： 利用安裝在田間的攝像頭或無人機采集的圖像，通過AI算法識彆早期病蟲害跡象。 精準噴藥： 一旦發現病蟲害，結閤農藥噴灑設備（如無人植保機），根據病蟲害發生的精確位置和範圍，進行點對點或區域性精準噴灑，大幅減少農藥使用量。 自動化農機具協同： GPS導航與路徑規劃： 自動駕駛拖拉機、播種機、收割機等農機具，通過GPS和RTK技術實現厘米級定位，實現精準作業，減少重疊和漏耕。 傳感器反饋與任務執行： 農機具根據傳感器數據（如土壤信息、作物密度）和預設的作業指令，自動調整作業參數（如播種深度、施肥量、收割高度）。 協同作業網絡： 多個農機具之間可以實現信息共享和協同作業，例如，一颱播種機播種後，另一颱施肥機立即跟隨進行精準施肥。 第三章：大數據與人工智能在農業決策中的應用 物聯網采集的海量數據，若無有效的分析和利用，將失去其價值。大數據技術和人工智能（AI）提供瞭強大的數據處理和分析能力，將數據轉化為智慧。 數據整閤與管理平颱： 雲平颱架構： 將來自不同傳感器、農機具、氣象站、曆史數據等各種來源的數據，統一匯聚到雲端服務器或本地服務器。 數據清洗與預處理： 對原始數據進行去噪、異常值檢測、數據格式統一等處理，確保數據質量。 數據存儲與檢索： 建立高效的數據倉庫和數據庫，方便數據的存儲、查詢和訪問。 可視化展示： 通過Web界麵或移動應用，以圖錶、地圖、報錶等形式直觀展示農田的各項數據和分析結果。 作物生長模型與産量預測： 基於曆史數據的模型構建： 利用多年的土壤、氣象、施肥、灌溉、産量等數據，構建復雜的作物生長模型。這些模型可以模擬作物在不同環境條件下的生長發育過程。 AI算法的應用： 機器學習算法（如迴歸分析、神經網絡、支持嚮量機）可以從數據中學習規律，預測作物的生長狀況、營養需求，並估算最終産量。 實時數據校準： 將實時監測到的土壤、氣象、作物長勢等數據輸入模型，不斷校準預測結果，提高預測精度。 病蟲害智能診斷與防治策略優化： 圖像識彆診斷： 利用深度學習模型（如捲積神經網絡CNN）分析作物葉片、莖稈的圖像，自動識彆病蟲害的種類和嚴重程度。 預測模型驅動的防治： 結閤病蟲害的發生規律和預測模型，為農戶提供最佳的防治時機、用藥種類和劑量建議。 抗藥性監測與管理： 通過長期數據分析，監測病蟲害的抗藥性變化，及時調整防治策略。 農事活動優化與資源配置： 耕作計劃優化： 根據土壤肥力、作物種植曆史、市場需求等因素，為農戶推薦最佳的輪作、休耕計劃。 投入品優化： 通過大數據分析，確定不同地塊、不同生長階段作物的最佳施肥量、灌溉量，最大化投入産齣比，減少資源浪費。 風險評估與管理： 對氣候變化、病蟲害爆發、市場價格波動等潛在風險進行評估，並提供應對建議。 農業知識圖譜與智能問答： 構建農業知識庫： 整閤農作物百科、病蟲害防治指南、農技知識、政策法規等信息，構建結構化的農業知識圖譜。 智能助手： 農戶可以通過語音或文字與智能助手交互，獲取關於作物種植、病蟲害防治、農機操作等問題的解答，如同擁有瞭一個隨身的農業專傢。 區塊鏈在農業中的應用（可選）： 農産品溯源： 利用區塊鏈技術記錄農産品從田間到餐桌的全過程信息，包括種植、施肥、灌溉、采摘、加工、物流等環節，確保農産品的質量安全和可追溯性，提升消費者信心。 交易透明化： 建立去中心化的交易平颱，保障農産品交易的公平性和透明度。 第四章：智慧農田的實踐案例與未來展望 本書的每一章都充滿瞭理論的探討，但最終要落腳於實踐。我們將通過一些實際的案例，展示智慧農田技術的應用成效，並對未來的發展趨勢進行展望。 案例分析： 大型農場應用： 介紹某大型農業企業如何通過部署物聯網傳感器網絡和智能控製係統，實現瞭大規模農田的高效管理，顯著提高瞭産量和品質，並大幅降低瞭水、肥、藥的使用量。 傢庭農場/閤作社應用： 展示小型農業組織如何利用性價比高的物聯網設備和大數據分析工具，實現精細化管理，提升農産品競爭力。 特定作物（如蔬菜、水果、糧食）的智慧化種植實踐： 深入剖析在特定作物種植過程中，如何利用上述技術解決具體痛點。 麵臨的挑戰與解決方案： 成本問題： 初期投入成本較高，需要政府補貼、技術降價、商業模式創新來解決。 技術集成與兼容性： 不同廠商的設備和平颱可能存在兼容性問題，需要建立開放標準和行業規範。 數據安全與隱私： 保護農戶數據和農業生産信息的安全至關重要。 技術人纔缺乏： 需要加強農業技術與信息技術的交叉人纔培養。 農民接受度與培訓： 普及智慧農業知識，提供培訓和技術支持，提高農民的接受度和應用能力。 未來展望： AI驅動的自主農業： AI將不僅僅是輔助決策，而是能夠進行自主的種植、管理和收獲。 全産業鏈的智慧化： 智慧農業將從田間延伸到倉儲、物流、銷售、消費等各個環節，形成一個完整的智慧農業生態係統。 精準農業嚮“個性化農業”發展： 針對每一株作物進行精細化管理，實現“私人定製”式的農業生産。 可持續農業與生態保護的深化： 智慧農業將更側重於資源高效利用、環境保護和生物多樣性保護，實現農業與生態的和諧發展。 農業與生物技術的深度融閤： 基因編輯、閤成生物學等技術將與智慧農業相結閤，創造齣更優良的農作物品種。 結語 《智慧農田：物聯網與大數據驅動的現代農業轉型》是一本技術驅動型的著作，它不迴避技術的復雜性，但力求用清晰的邏輯和生動的語言，闡述物聯網與大數據如何在實踐中賦能現代農業，引領一場深刻的綠色革命。我們相信，通過對這些技術的深入理解和應用，我們能夠構建一個更高效、更可持續、更具韌性的農業未來，為保障全球糧食安全和促進鄉村繁榮貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書《農民心聲：全球化背景下的小農戶生存狀態調查報告》的閱讀體驗，可以說是“震撼”二字可以概括的。它采用瞭一種近乎冷峻的紀實手法，聚焦於在市場大潮中掙紮求存的小農戶群體。作者沒有進行任何美化或過度渲染，而是通過大量的田野調查數據和一手訪談記錄，赤裸裸地展現瞭他們的睏境——從農資價格的飛漲，到農産品議價權的缺失，再到青壯年勞動力外流後的養老壓力。這本書的敘事視角非常貼近底層，充滿瞭對個體命運的深切關懷。它像一把手術刀，剖開瞭現代農業鏈條中那些不平等的結構性矛盾。讀完後，我最大的感受是，在享受現代社會帶來的便利時，我們不能忘記這背後是無數普通農民的辛勤付齣與不易。它強烈地促使讀者去思考，如何構建一個更公平、更具韌性的糧食安全體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排簡直是教科書級彆的示範，可以說是《現代農業經濟學視角下的可持續發展路徑探索》。作者在論證每一個觀點時，都極其嚴謹地引用瞭大量的經濟學模型和宏觀數據，讓人不得不佩服其深厚的學術功底。它深入剖析瞭在當前全球化和氣候變化的大背景下，傳統農業麵臨的經濟睏境與轉型壓力。我尤其欣賞其中關於“農業附加值提升”的章節，它沒有停留在空泛的口號上，而是通過對比國內外幾種主要的農業産業化案例，推導齣瞭一套詳盡的、可量化的效益評估體係。整個閱讀過程就像是在進行一場高強度的智力體操，需要不斷地對照圖錶和公式，來理解作者是如何將看似鬆散的農業現象，抽絲剝繭地納入一個嚴密的經濟框架之中的。對於希望從宏觀經濟角度理解農業變革的人來說，這本書無疑是一份重量級的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

如果你是一個對前沿技術和工程學充滿好奇心的人，那麼《未來農場：物聯網與自動化係統的集成應用》這本書絕對能讓你大呼過癮。這本書的特點是極度的技術導嚮和前瞻性。它像一本技術白皮書，詳細介紹瞭傳感器技術、大數據分析在作物健康監測中的應用，以及模塊化機器人係統如何逐步接管高重復性的田間管理工作。書中包含瞭大量的係統架構圖和流程邏輯分析，對於理解“智能農業”的底層邏輯非常有幫助。它絲毫沒有迴避技術推廣過程中可能遇到的標準化難題和數據安全風險，反而提齣瞭多套可供選擇的解決方案。坦率地說，這本書的閱讀門檻相對較高，需要一定的工程學背景纔能完全領會其精髓，但它無疑為我們描繪瞭未來農業生産力的終極形態。

評分☆☆☆☆☆

啊，終於把這本《稻田的智慧：傳統農耕與現代科技的交融》讀完瞭。這本書的敘事風格實在是太吸引人瞭，作者仿佛是一位經驗豐富的老農，又像是一位敏銳的社會觀察傢。他沒有直接切入高深的理論，而是從最質樸的田間勞作入手，描繪瞭那些年我們是如何與土地打交道的。比如，他細緻入微地描述瞭不同季節稻榖生長的跡象，以及老一輩農民僅憑“看、聽、摸”就能判斷土壤濕度和作物需求的本事。這種對傳統經驗的尊重和記錄，讓我仿佛聞到瞭泥土的芬芳，聽到瞭風吹過稻浪的聲音。書裏穿插瞭不少生動的田園故事，那些關於豐收的喜悅和自然災害麵前的無奈，都讓人感慨萬韆。它不隻是在記錄一種勞作方式，更是在追溯一種與土地休戚與共的生活哲學。讀完之後，我對於“汗滴禾下土”這句古話有瞭更深一層的理解，那不僅僅是辛苦，更是一種與自然和諧共生的智慧結晶。

評分☆☆☆☆☆

我得說，《鄉土記憶與地方文化重塑》這本書簡直是給所有關注鄉村人文的讀者帶來瞭一場精神洗禮。它的筆觸是如此的細膩和充滿詩意，完全不同於那種刻闆的社會學報告。作者似乎走訪瞭中國南北多個具有代錶性的水鄉古鎮，用散文詩般的語言，記錄瞭那些正在消逝的民間習俗、地方方言的韻味，以及世代相傳的建房和生活智慧。書中有一段描寫祭祀儀式的文字，讓我久久不能平靜，它捕捉到瞭那種既敬畏又帶有一絲宿命感的復雜情緒。這本書的價值在於，它提醒我們，農業不僅僅是糧食生産，它承載著一個民族深厚的文化基因和集體記憶。讀完後，我迫不及待地想去探訪那些被作者描繪過的地方，去親身體驗那種人與土地之間復雜而又深刻的情感紐帶。