水稻节水灌溉技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:彭世彰

出品人:

页数:154

译者:

出版时间:1998-1-1

价格:19.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787801246158

丛书系列:

图书标签:

• 水稻
• 节水灌溉
• 农业技术
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• 农业节水
• 水稻种植
• 农田水利
• 高效节水
• 农业工程
• 绿色农业

《现代农业机械化与智慧农田管理》图书简介 本书旨在为农业领域的从业者、科研人员以及政策制定者提供一个全面、深入且与时俱进的视角，探讨如何通过先进的机械化手段与前沿的智慧技术，实现农业生产效率的革命性提升和资源利用的精细化管理。 在全球人口持续增长、气候变化日益显著的背景下，传统农业模式正面临前所未有的挑战。如何以更少的投入获取更高的产出，同时确保农业生态环境的可持续性，已成为现代农业发展的核心议题。本书正是在这一时代背景下应运而生，它聚焦于“人机协同、数据驱动”的未来农业图景，系统梳理了从田间作业到决策支持的完整链条。 --- 第一部分：农业机械化的深度革新与集成 本部分系统回顾了农业机械化从初级自动化向高度智能化演进的历程，并详细阐述了当前阶段的主流技术与应用实践。 第一章 动力装备的升级与能效优化 本章深入分析了现代大马力拖拉机、联合收割机以及专业作业机械的最新发展趋势。重点探讨了新型低油耗、高扭矩发动机技术在农业机械中的应用，并对比了不同能源结构（如生物燃料、电力驱动）对作业成本和环境影响的差异。特别关注了模块化、多功能化作业平台的设计理念，即如何通过快速更换工作部件实现一机多用，从而提高机械利用率和经济效益。此外，对人机工程学在驾驶室设计中的应用进行了细致剖析，强调提升操作舒适性和安全性对保障长时间高强度作业质量的重要性。 第二章 精准播种与植保装备的技术前沿 精准作业是现代农业效率的核心体现。本章详细介绍了具备变量施肥、点播控制功能的播种机械。重点阐述了传感器技术如何实时监测土壤理化性质（如pH值、有机质含量、保水能力）与作物生长状态，并与车载计算机系统联动，实现种子和肥料的精准投放。 在植保方面，本书剖析了超低容量喷雾技术、靶向喷洒系统的应用，以及无人机植保的作业流程优化、载荷设计与飞控安全标准。我们不仅讨论了设备本身的技术参数，更深入分析了如何根据作物密度、病虫害发生区域分布图，制定最优化的作业路径规划，最大限度减少农药的浪费与环境的残留。 第三章 收获与产后处理的高效集成 收获环节的损失直接关系到最终收益。本章聚焦于大型联合收割机的损失监测与自动调控系统。通过对脱粒室转速、风量、滚筒间隙等关键参数的实时采集与反馈，系统能够自主调整以适应不同作物品种和成熟度的需求。同时，本书详细介绍了田间作物处理技术，包括秸秆的粉碎还田技术、打捆密实度控制，以及结合烘干和初步分选的移动式收获后处理单元，旨在实现“收、清、存”一体化的无缝衔接。 --- 第二部分：智慧农田管理与数据驱动决策 本部分是全书的重点，聚焦于信息技术、传感网络与人工智能在农业生产全周期中的融合应用，构建起数据驱动的智慧决策体系。 第四章 农业物联网（Agri-IoT）的架构与部署 本章从系统架构层面阐述了农业物联网的构成。详细介绍了各类环境传感器（气象站、土壤墒情仪、冠层传感器）的选型、布设标准与数据采集频率。重点讨论了低功耗广域网（LPWAN）技术（如LoRa, NB-IoT）在广阔农田环境下的组网优势与挑战。同时，本书强调了数据预处理、清洗与标准化的重要性，这是后续高级分析的基础。 第五章 遥感技术与作物表型分析 遥感技术为大尺度、高频次的作物监测提供了可能。本书系统梳理了卫星遥感、航空遥感（固定翼、旋翼无人机）的应用。深入讲解了如何利用多光谱、高光谱数据提取植被指数（如NDVI、EVI），并结合热红外数据评估作物的生理胁迫情况。此外，专设章节探讨了基于深度学习的作物表型快速测量技术，即如何通过无人机搭载的LiDAR或高分辨率相机，自动化地测量作物高度、叶面积指数（LAI）等关键生长参数，为精准管理提供物理依据。 第六章 智能灌溉与水肥一体化的高级模型 虽然本书不专门讨论单一的节水灌溉技术，但本章在智慧农业的框架下，探讨了基于模型预测控制（MPC）的智能灌溉决策系统。该系统融合了气象预报、作物需水模型（如FAO-56 Penman-Monteith模型）、土壤持水能力数据和实时作物状态信息，实现对灌溉设备的远程、定时、定量的智能调度。强调了通过传感器反馈回路，实现水肥在作物根区内的最佳平衡，减少无效水肥流失，从而间接达成资源高效利用的目标。 第七章 农业大数据与人工智能辅助决策 本章将视角提升至宏观决策层面。介绍了农业生产管理信息系统（FMS）的构建逻辑，该系统集成了生产计划、农事记录、投入品管理和产量预测模块。重点在于机器学习和深度学习在农业中的应用，例如： 1. 病虫害的早期识别与预警模型：通过图像识别技术自动分类和量化病虫害严重程度。 2. 产量预测模型：综合历史气候数据、土壤质量图和实时生长指标，提供多时间尺度的产量估算，辅助库存和市场策略制定。 3. 农机调度优化算法：利用遗传算法或强化学习，优化农机在不同地块间的作业顺序和路径，最小化空驶距离与时间。 --- 第八章 农机自动化、人机交互与安全规范 本章关注未来农田的作业形态——无人农场的实现路径，以及保障其运行的法规与标准。 详细阐述了高精度定位技术（RTK-GNSS）在农机自动导航中的精度保障机制。探讨了人机协同作业模式下，操作人员如何通过增强现实（AR）界面或平板电脑，对自主作业的农机进行远程干预和状态监控。最后，本书呼吁并分析了农业机器人、无人驾驶农机在作业安全、数据安全和跨品牌兼容性方面亟待建立的行业标准与法规框架。 --- 本书特色： 技术广度与深度兼备： 内容覆盖了从传统动力机械到前沿人工智能算法的完整技术谱系。 实践导向： 理论阐述紧密结合一线应用案例和工程实践中的难点。 系统集成视角： 强调各子系统（感知、决策、执行）之间的数据流和协同工作，而非孤立技术的堆砌。 本书是农业工程、农学、信息技术交叉学科研究人员、农业技术推广人员以及致力于推动农业现代化进程的管理者不可或缺的参考工具书。

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