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《现代农业数据科学导论：从田间到云端》 图书简介 在二十一世纪的农业领域，数据已成为驱动决策、优化生产和实现可持续发展的核心要素。本书《现代农业数据科学导论：从田间到云端》并非一本专注于传统田间试验设计与统计分析的专著，而是着眼于面向未来农业生产与管理的信息化、智能化转型，系统地阐述如何运用先进的数据科学方法和技术，解决当前农业生产中面临的复杂挑战。本书旨在为农学、园艺、植保、土壤学以及农业信息工程等领域的专业人士、研究人员和高年级本科生、研究生提供一套全面、实用的数据驱动型农业解决方案框架。 第一部分：农业大数据基础与采集技术 本部分深入探讨了现代农业数据产生的源头、类型及其在农业决策中的战略地位。我们首先界定农业大数据的内涵与外延，区别于传统小样本田间试验数据，现代农业数据具有海量（Volume）、高速（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度低（Veracity）的特征。 多源异构数据采集： 详细介绍了当前主流的农业数据采集平台与技术。包括遥感技术在作物长势监测、病虫害早期预警中的应用（如高光谱、多光谱成像），物联网（IoT）传感器网络在微气候、土壤墒情、养分实时监测中的部署与数据传输协议（如LoRaWAN、NB-IoT）。特别地，我们探讨了无人机（UAV）平台在农田精细化管理中的应用，包括其搭载的传感器选型与飞行规划。 表型组学数据处理： 聚焦于高通量表型数据的获取与预处理。不同于传统的形态测量，本书侧重于利用机器视觉和深度学习技术处理大量植物表型图像，实现对株高、叶面积、冠层结构、着色度等性状的自动化、无损测量。 农业知识图谱与本体构建： 讨论如何将分散的农业文献、专家经验、历史气象数据等非结构化信息转化为结构化的农业本体（Ontology），为后续的数据集成与推理打下基础。 第二部分：农业数据处理、存储与管理 农业数据的复杂性要求专门的数据工程技术。本部分将数据从采集端平稳过渡到分析端。 数据清洗与质量控制： 针对传感器漂移、缺失值、异常值（如卫星云层遮挡导致的无效光谱值）等农业数据特有的质量问题，系统介绍基于统计学和机器学习的鲁棒性数据清洗算法。强调数据质量对后续模型预测精度的决定性影响。 分布式存储与计算： 鉴于现代农场和研究机构产生的数据量巨大，本书介绍了基于Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce）和云计算平台（如AWS S3, Azure Blob Storage）的农业数据湖（Data Lake）架构设计。并简要介绍了使用Spark进行大规模农业数据并行处理的方法。 时空数据管理： 农业数据本质上是时空数据。我们详细讨论了地理信息系统（GIS）与时序数据库在管理农田网格数据、跟踪作物生长动态轨迹上的应用策略。 第三部分：高级数据分析与智能决策模型 这是本书的核心部分，聚焦于如何从处理好的数据中提取知识并指导生产实践。本书强调的是预测性分析和处方性支持，而非仅仅是描述性统计。 机器学习在作物模型中的应用： 深入讲解如何利用回归模型（如LASSO, Ridge）预测产量，如何使用支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）进行作物病虫害的早期分类与识别。 深度学习驱动的精准农业： 重点介绍卷积神经网络（CNN）在遥感图像和无人机图像中的应用，包括精确的杂草检测、营养缺乏诊断和作物分类。同时，探讨循环神经网络（RNN）/LSTM在模拟作物对气候变化的动态响应过程中的潜力。 因果推断与A/B测试的数字化拓展： 在传统田间试验设计难以完全覆盖所有环境组合的背景下，本书引入准实验方法和倾向得分匹配（PSM）等因果推断技术，用于评估不同农业技术（如新的灌溉策略、不同肥料配比）在真实生产环境中的实际效果，弥补传统试验的局限性。 优化与资源调度： 引入强化学习（Reinforcement Learning, RL）的基本概念，探讨其在动态灌溉调度、变量施肥（VRT）路径规划等需要连续决策和长期回报优化的场景中的应用前景。 第四部分：数据驱动的农业系统集成与伦理 本部分将视角提升到系统层面，讨论数据科学如何整合到整个农业价值链中。 数字孪生（Digital Twin）概念的构建： 阐述如何整合物理模型（如作物生长模型）与实时数据流，构建农田或农场的数字孪生体，用于模拟干预措施的效果并优化管理决策。 数据安全、隐私与可解释性（XAI）： 随着数据集中度的提高，数据安全和模型透明性变得至关重要。本书讨论了联邦学习（Federated Learning）在保护农场数据主权下的模型协作训练，以及可解释性人工智能（XAI）技术在帮助农民理解复杂模型预测背后的驱动因素中的作用。 本书的特色在于其跨学科的整合性，它将现代数据科学的工具箱直接应用于农业科学的实际问题中，为读者提供一套理解和驾驭“农业4.0”时代所需的数据素养和技术能力。它不是对传统统计学的替代，而是对传统方法的有力补充和升级，使农业研究和生产管理能够实现真正的智能化和精细化。
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