Computer and Computing Technologies in Agriculture 2 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Li, Daoliang (EDT)/ Zhao, Chunjiang (EDT)

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页数:0

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价格:2308.00

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isbn号码:9781441902122

丛书系列:

图书标签:

• 农业科技
• 计算机技术
• 农业信息
• 精准农业
• 农业自动化
• 农业大数据
• 物联网
• 传感器技术
• 农业机器人
• 智能农业

《农业信息技术应用指南》 在信息技术飞速发展的浪潮中，农业领域正以前所未有的速度进行着数字化转型。本书旨在为广大农业从业者、技术人员、科研人员以及对智慧农业感兴趣的读者提供一本全面、实用的应用指南。我们深入浅出地解析了当前农业信息技术的核心概念、关键技术及其在农业生产、管理、销售等各个环节的创新应用，旨在帮助读者掌握驾驭科技、赋能农业的钥匙。 第一部分：智慧农业的基础——核心技术解析 本部分将系统性地梳理支撑智慧农业发展的关键技术。我们将从物联网（IoT）传感器技术出发，详细介绍各种传感器如何精准监测土壤湿度、温度、光照、养分等关键农业环境参数，以及它们在作物生长、病虫害预警中的重要作用。接着，我们将聚焦大数据分析，阐述如何收集、存储、处理海量的农业数据，并利用机器学习、人工智能算法从中挖掘有价值的信息，实现精准灌溉、施肥、病虫害防治等智能化决策。 此外，我们还将深入探讨云计算在农业中的应用，包括如何通过云平台实现农场数据的集中管理、远程监控和协同工作，以及如何利用云端的强大计算能力进行复杂模型分析。地理信息系统（GIS）与遥导航（Remote Sensing）技术将作为另一重要章节，介绍它们如何在农田测绘、土地利用规划、作物长势监测、灾害评估等方面发挥不可替代的作用，为农业生产提供宏观视角和精准定位。 最后，我们还将触及区块链技术在农业供应链管理中的潜力，探讨如何构建可追溯、透明化的农产品流通体系，提升食品安全信任度。 第二部分：信息技术在农业生产各环节的应用实践 本部分将聚焦信息技术如何渗透到农业生产的每一个具体环节，提供详实的应用案例和操作建议。 精准种植与管理： 详细介绍如何利用物联网传感器数据、气象信息以及卫星遥感影像，制定个性化的种植方案。我们将探讨如何通过自动化灌溉系统，根据作物需求和土壤状况实现精准补水；如何通过智能施肥设备，根据作物养分分析结果进行精确施肥，最大限度地提高肥料利用率，减少环境污染。我们将深入讲解如何利用图像识别和传感器监测技术，早期发现病虫害迹象，并指导读者如何通过智能化喷洒设备进行精准、高效的农药施用，降低化学品使用量。 设施农业的智能化升级： 对于温室大棚等设施农业，我们将重点介绍如何集成各类环境传感器（温度、湿度、CO2浓度、光照强度等）与控制系统，实现对作物生长环境的精细化调控。读者将了解到如何利用自动化卷帘、遮阳、通风、补光等设备，根据作物需求和外界环境变化进行智能调节，创造最优生长条件。 畜牧养殖的智慧化： 针对畜牧业，我们将探讨如何利用传感器监测牲畜的体温、活动量、采食量等生理指标，实现个体健康状况的实时监控和疾病预警。我们将介绍智能饲喂系统如何根据不同牲畜的生长阶段和营养需求，自动调整饲料配比和投喂量。此外，我们还将探讨RFID技术在牲畜个体识别、来源追溯方面的应用。 渔业养殖的科技赋能： 在渔业领域，我们将介绍如何利用水质传感器监测水温、pH值、溶解氧等关键参数，并据此进行智能化调控。我们将探讨如何通过精准投喂设备，减少饵料浪费，提高养殖效益。 第三部分：信息技术在农业管理与服务中的价值 除了生产环节，信息技术在农业管理和服务的提升方面同样具有巨大价值。 农场经营的数字化管理： 本部分将引导读者如何构建数字化的农场管理系统。我们将介绍如何利用软件工具记录农事操作、投入品使用、产量统计、成本核算等信息，实现农场运营的透明化和精细化管理。这将有助于管理者做出更科学的经营决策，提高盈利能力。 农产品质量追溯与品牌建设： 我们将详细阐述如何利用物联网、区块链等技术，构建农产品从田间到餐桌的全程可追溯体系。这将大大提升消费者对农产品的信任度，为优质农产品品牌建设提供坚实支撑。 农业信息服务与决策支持： 本部分将介绍各类农业信息服务平台的功能，包括市场行情分析、气象预报、病虫害预警信息、政策法规查询等。我们将指导读者如何利用这些信息，为农业生产和经营提供及时的决策支持。 农业电子商务与市场拓展： 随着互联网的普及，农业电子商务成为农产品销售的重要渠道。我们将探讨如何利用线上平台，直接对接消费者，缩短供应链，提高农产品附加值。 第四部分：未来展望与挑战 在本书的最后，我们将展望智慧农业的未来发展趋势，包括更高级别的人工智能应用、机器人技术在田间作业中的普及，以及虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术在农业培训和远程指导中的应用。同时，我们也诚恳地探讨了当前智慧农业发展所面临的挑战，例如技术推广的成本、农民的数字素养、数据安全与隐私保护等问题，并提出一些建设性的思考和建议，以期共同推动农业现代化迈向新的高度。 本书力求语言通俗易懂，结合大量实际案例，让读者能够真正理解信息技术在农业领域的应用价值，并将其转化为提升生产效益、优化管理水平、拓展市场渠道的强大动力。我们相信，通过学习和应用本书中的知识，每一位农业从业者都能在智慧农业的浪潮中乘风破浪，实现更可持续、更高效、更具竞争力的发展。

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读完这本书，我最大的感受是，它提供的视角是极其独特的——它似乎更侧重于计算的“哲学”和“历史”层面，而非具体的操作指南。书中有一大段内容详尽地描述了如何设计一套能够适应不同气候带和土壤类型的通用数据模型，这部分内容完全没有涉及任何具体的软件名称或编程语言，而是纯粹在探讨“模型抽象化”的难度和必要性。它探讨了早期农业数据采集的“噪音”问题，并将其与信息论中的熵增概念联系起来，这种跨学科的论证方式非常精彩，也极具启发性。我发现自己开始从一个全新的角度去审视我日常工作中遇到的那些数据不一致的问题，意识到很多时候，问题不在于算法不够先进，而在于我们对底层物理世界和信息表示之间的映射关系理解得不够透彻。这本书的语言风格非常严谨，充满了学术的内敛和深思，偶尔出现的比喻也往往一针见血，指向那些隐藏在技术表象之下的核心难题。它成功地将复杂的计算理论包装成了一个关于“理解自然”的故事。

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这本书的结构安排着实令人耳目一新，它没有采用那种教科书式的、平铺直叙的章节递进，反而更像是一部精心编排的纪录片。它开篇就抛出了几个极具挑战性的哲学问题，比如“机器能否真正理解土壤的生命力？”这种类型的探讨，立刻将阅读的层次拔高了。我尤其喜欢其中一个关于“分布式传感器网络与生物反馈回路”的章节，作者用了大量的篇幅来描述早期模拟电路如何被数字算法逐步取代的过程，并穿插了大量历史案例，比如某个研究团队如何为了解决野外信号衰减问题而发明了一种新的数据压缩算法。这种叙事手法让原本枯燥的技术演进变得充满了故事感和人情味。我原本以为内容会集中在当前热门的AI和大数据上，但出乎意料的是，它花了不少精力去回顾那些已经被淘汰的、但却是至关重要的早期计算范式，例如对专家系统的深度剖析，这让我意识到，很多今天的“创新”，其实都深深植根于几十年前那些看似简单的逻辑框架之中。这本书的广度和深度都让人惊讶，它更像是一份关于信息技术哲学思考的文集，而非单纯的技术手册。

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这本书的封面设计简直太吸引人了，那种深邃的蓝色背景，配上几何图形构成的抽象图案，让人一眼看上去就觉得内容一定很前沿、很硬核。我本来只是想找本关于现代农业信息化的书，没想到翻开后发现它对“计算”这个概念的阐释比我想象的要宽泛得多，甚至涉及到了早期计算机系统的发展历程，那些关于图灵机和冯·诺依曼架构的讨论，虽然学术性很强，但作者的叙述方式非常流畅，像是带着你亲身走过计算机科学的黄金时代。我特别欣赏它如何将理论基础与后来的应用前景巧妙地联系起来，比如，当谈到早期的数据库管理系统时，作者并没有停留在技术细节的罗列，而是深入分析了这些系统如何为后来的精准农业数据采集奠定了概念上的框架。书中对不同计算模型在处理农业复杂性问题时的局限性进行了深入剖析，虽然有些章节的数学公式让我这个非专业人士看得有些吃力，但总体而言，它提供了一个宏大且扎实的理论视角，让我对未来农业科技的发展潜力有了更深层次的理解，远超出了我最初对一本“技术应用”书籍的期待。我感觉这本书更像是一本浓缩的计算科学通史，只是以农业的视角作为切入点，引导读者思考信息技术如何从底层逻辑上重塑我们的生产方式。

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这本书的阅读体验是相当“烧脑”的，但绝对值得。其中对“计算资源的可持续性”这一主题的探讨，简直是为当前热议的绿色科技提供了理论支撑。作者并没有停留在讨论如何用更少的能源运行现有的算法，而是深入探讨了“计算的本质”是否与自然界的平衡状态相悖。书中有一段关于“模糊逻辑在处理生物变量不确定性”的论述尤其让我印象深刻，它详尽地解释了经典布尔代数在模拟生物决策过程时的局限性，并追溯了模糊集合理论是如何被引入农业决策支持系统的。我本来期望看到更多关于无人机或遥感数据的处理方法，但这本书将重点放在了“如何构建一个能自我修正、具有学习能力的系统架构”上，这是一种更高维度的思考。它让你跳出“用什么工具”的层面，去思考“应该用什么样的思维框架”来解决问题。这种对计算思维深层结构的挖掘，使得这本书超越了一般的应用型书籍的范畴，更像是一份给未来技术奠基人的理论蓝图。

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这本书的排版和图表设计，老实说，显得有些过时，可能印刷厂在做装帧时没有完全跟上内容的超前性。然而，一旦你适应了这种略显传统的视觉风格，内容本身的深度会迅速抓住你。我注意到书中对“知识表示”这个概念的讨论占据了相当大的篇幅，它不仅仅是关于知识图谱或本体论的介绍，而是回溯到了符号主义与联结主义两大阵营在农业信息建模上的长期争论。作者非常巧妙地展示了早期专家系统如何通过精妙的规则设计来模仿农民的经验，以及这种基于逻辑推理的方法在面对突发环境变化时的脆弱性。这本书的叙事脉络是高度线性的，它似乎在极力证明一个观点：所有现代的智能农业技术，其逻辑核心都可以追溯到五十年前关于如何将人类的“常识”转化为机器可执行指令的尝试。它对“知识获取瓶颈”的历史回顾和分析，让我对当前大数据训练模型的“黑箱”问题有了更清晰的历史参照点，理解了我们今天解决的其实是同一个古老的问题，只是工具和规模变了而已。

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