具体描述
《农产品质量安全检测手册(饲料及饲料添加剂卷)》以饲料质量检测现行有效的国家标准、行业标准和一些地方标准为基础所编写的。全书共分十章，主要包括：饲料分析基础知识，饲料中常规成分分析，饲料中矿物质、微量元素成分分析，饲料中氨基酸的分析等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。《农产品质量安全检测手册》的编者都是我国农产品质量安全检测领域的专家。全书编写注重检验检测方法的系统性、多元性、先进性、时效性和代表性，涉及的检测方法适合农产品质量控制、收购等现场快速检测和国家、部门、科研院和高等院校专业性实验室精确测定。
《农产品质量安全检测手册》的出版，将对提高我国全民的农产品安全意识，以及农产品质量安全水平起到推动作用，对促进社会主义新农村建设和构建社会主义和谐社会有着重大的现实意义。
好的，这是一本关于现代农业技术与可持续发展的书籍简介，与《农产品质量安全检测手册》的主题完全不同，力求详实且贴近专业书籍的风格。 --- 《智慧农业：数据驱动的精准种植与生态循环系统构建》 书籍简介 在二十一世纪的农业转型浪潮中，科技创新已成为确保粮食安全、提高资源利用效率和实现农业可持续发展的核心驱动力。《智慧农业：数据驱动的精准种植与生态循环系统构建》一书，正是在这一时代背景下应运而生的一部集理论前沿、技术应用与实践指导于一体的综合性专业著作。它并非关注某一特定环节的质量检测标准，而是宏观地探讨如何利用信息技术、传感器网络、生物技术以及系统工程学原理，构建一个高效、智能、环境友好的现代农业生态系统。 本书旨在为农业科研人员、农场管理者、涉农企业技术骨干以及高层次农林专业学生提供一套全面而深入的知识框架，引导读者从传统的经验农业模式，迈向基于实时数据反馈和科学决策的精准农业（Precision Agriculture, PA）时代。全书内容严谨、论述深入，涵盖了从宏观的区域规划到微观的作物生理响应的多个层面。 --- 第一部分：智慧农业的理论基石与系统架构 本部分首先界定了智慧农业（Smart Farming）的核心概念，并将其置于全球农业发展战略的宏观背景下进行考察。 第一章：全球农业转型与信息技术融合的必然性 本章深入剖析了当前全球面临的人口增长压力、气候变化带来的不确定性以及传统农业模式在资源利用效率上的瓶颈。重点阐述了信息技术（IT）、运营技术（OT）与生物科学交叉融合的趋势。内容包括农业信息化的历史演进、物联网（IoT）在农业中的基础作用，以及对“第四次农业革命”的深度解读。 第二章：数据采集、传输与存储的系统工程 精准农业的基石在于数据的准确性与实时性。本章详尽介绍了支撑智慧农业的硬件基础设施。涵盖了各类农业传感器的原理与选型，包括土壤墒情传感器、气象站、作物生理监测仪（如叶绿素荧光仪、冠层温度计）的工作机制。特别强调了多源异构数据的融合技术，例如如何利用边缘计算（Edge Computing）对海量实时数据进行预处理，以及基于云计算平台的农业大数据存储与管理架构，确保数据在不同尺度和时间序列上的连续性与完整性。 第三章：空间信息科学在农业中的应用 本章聚焦于地理信息系统（GIS）、全球导航卫星系统（GNSS）和遥感技术（RS）在农田管理中的应用。详细介绍了高分辨率多光谱、高光谱遥感影像的数据预处理流程，以及如何利用无人机（UAV）搭载的传感器平台进行农田的精细化测绘。内容涉及地块边界的数字化、农田地形分析以及基于植被指数（如NDVI, EVI）的生长状况宏观评估模型。 --- 第二部分：数据驱动的精准种植决策 本部分是本书的核心，聚焦于如何将采集到的数据转化为可执行的、精细化的田间管理策略。 第四章：土壤养分与水资源智能管理 精准施肥是提高肥料利用率、减少环境污染的关键。本章构建了基于土壤采样数据、作物模型和实时气象信息的氮磷钾养分需求动态预测模型。深入探讨了变量施肥（Variable Rate Application, VRA）技术的实现路径，包括如何根据电导率（EC）图和有机质分布图制定处方图。在水资源管理方面，重点分析了蒸散发模型（如Penman-Monteith）的农业应用，以及基于传感器反馈的灌溉决策支持系统，实现需水量精准匹配。 第五章：作物生长模型与产量预测 本章系统介绍了用于模拟作物生长发育过程的数学模型，如CERES、WOFOST等。讲解了如何利用这些模型结合环境参数（光照、温度、CO2浓度）和管理措施（播种密度、灌溉、施肥），对作物未来的生长状态和最终产量进行科学预测。这为管理者提供了提前干预和风险预警的科学依据。 第六章：智能病虫草害预警与精准防控 针对传统大面积、预防性的农药喷洒模式的弊端，本章提出了基于环境因子、田间图像识别和预测模型的病虫害风险评估体系。详细介绍了利用深度学习技术分析田间图像以实现早期病害识别的方法，并阐述了如何通过无人机或地面机器人实现靶向喷雾（Spot Spraying），极大减少农药使用量，提升防治的有效性和安全性。 --- 第三部分：生态循环与农业可持续性集成 本部分将视野从单作物的精准管理扩展到整个农业生态系统的优化，强调可持续发展与资源的高效循环利用。 第七章：农业生态系统服务与生物多样性管理 本章探讨了现代农业如何与自然生态过程协同工作。内容包括健康土壤微生物群落的构建、利用伴生种植（Intercropping）和轮作系统来增强生态系统的韧性。讲解了如何量化和管理农田的生态系统服务功能，如碳封存能力和生物授粉支持。 第八章：农业废弃物资源化与循环经济 阐述了秸秆、畜禽粪便等农业废弃物在智慧农业系统中的价值转化路径。重点分析了厌氧消化技术、好氧堆肥技术在规模化农场中的应用，以及如何将产生的沼气、有机肥料重新安全、高效地回用到农田中，构建物质流的闭环系统，从而减少对外部资源的依赖。 第九章：人机协同与未来农业劳动力培养 智慧农业的最终实现依赖于人机交互的优化。本章讨论了自动化装备（如自动驾驶拖拉机、采摘机器人）的操作界面设计、人机信任建立机制。同时，强调了对未来农业劳动力在数据分析、系统维护和复杂决策方面的能力提升需求，为农业教育和职业培训提供了前瞻性的参考。 --- 总结 《智慧农业：数据驱动的精准种植与生态循环系统构建》是一本面向未来的操作指南和理论参考。它超越了对单一环节技术的介绍，而是致力于构建一个整合了信息技术、生态学原理和系统工程学的现代化农业范式。本书的深度和广度，旨在为推动我国乃至全球农业实现高产出、低投入、环境友好的可持续发展目标，提供坚实的理论支撑和可行的技术路线图。读者通过研读此书，将能系统掌握从数据采集到决策执行、再到生态循环的完整智慧农业链条。
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