Data Mining in Agriculture pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Mucherino, Antonio/ Papajorgji, Petraq J./ Pardalos, Panos M.

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2009-8

价格:$ 67.74

装帧:

isbn号码:9780387886145

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 农业
• 机器学习
• 精准农业
• 农业大数据
• 预测建模
• 知识发现
• 决策支持系统
• 作物产量
• 农业信息技术

《数据挖掘在农业领域的应用》 内容简介 《数据挖掘在农业领域的应用》一书，并非一本枯燥的技术手册，而是一次深入探索如何运用前沿的数据分析方法，为现代农业注入智慧与活力的旅程。本书旨在为广大农业从业者、科研人员、政策制定者以及对智慧农业感兴趣的读者，提供一个清晰、实用且富有启发性的视角，理解并掌握数据挖掘技术如何能够切实解决农业生产中的痛点，提升产量、优化资源配置、降低风险，最终实现可持续发展。 本书并非简单地罗列各种数据挖掘算法，而是聚焦于这些技术在农业生产全链条中的实际落地与应用。我们从农业生产最基础的土壤、气候、作物生长等数据入手，深入剖析如何利用数据挖掘技术，洞察隐藏在海量信息背后的规律，为精准农业决策提供科学依据。 第一部分：理论基石与农业数据画像 在本书的开篇，我们将为读者构建一个坚实的理论基础。这部分不会过于学术化，而是以通俗易懂的方式，介绍数据挖掘的核心概念，包括数据预处理、特征选择、模式识别、预测建模等。重点在于阐述这些技术如何与农业生产场景相结合，例如，如何从历史气象数据中提取对作物生长有影响的关键因素，如何识别不同土壤类型的特征并预测其肥力，以及如何量化作物不同生长阶段的生理指标。 我们将详细介绍农业数据的主要来源，包括传感器数据（土壤湿度、温度、光照、CO2浓度等）、遥感数据（卫星影像、无人机航拍）、病虫害监测数据、农资投入数据、产量数据、市场价格数据等。本书将教你如何“清洗”这些数据，去除噪声和异常值，并对其进行有效的整合与转换，为后续的分析打下坚实基础。我们还会探讨如何构建“农业数据画像”，即通过数据挖掘技术，对农田、作物、甚至整个区域的农业生产状况进行全面的、多维度的描述与理解。 第二部分：洞察作物生长奥秘与精准管理 作物是农业的灵魂。本书将重点关注如何利用数据挖掘技术，深入理解作物的生长规律，并实现精细化管理。 生长模型与预测： 我们将介绍如何构建基于历史数据的作物生长模型，预测作物在不同阶段的生长状态，以及最终的产量。这包括利用回归分析、时间序列分析等技术，结合环境因素，预测作物产量，从而帮助农户提前规划销售和仓储。 病虫害早期预警与诊断： 疾病和虫害是农业生产的重大威胁。本书将详细阐述如何通过分析历史病虫害发生数据、气象数据、作物长势数据等，构建病虫害预测模型，实现早期预警。我们还将介绍图像识别技术在病虫害诊断中的应用，通过分析作物叶片或植株的图像，快速准确地识别病害类型，为精准施药提供依据，减少农药浪费和环境污染。 灌溉与施肥优化： 水和肥是作物生长的关键。本书将演示如何利用传感器数据和作物生长模型，结合天气预报，实现智能化的灌溉和施肥。例如，根据土壤湿度、蒸腾量以及作物需求，精准计算灌溉水量和频率；根据土壤养分含量、作物生长阶段以及产量目标，制定最优的施肥方案，避免过度施肥或养分不足。 杂草识别与精准除草： 杂草不仅争夺养分和水分，还会影响作物产量和品质。本书将介绍如何利用计算机视觉和机器学习技术，识别田间的杂草，并指导精准喷洒除草剂，只针对杂草进行处理，从而大幅减少除草剂的使用量。 第三部分：风险管理与可持续发展 农业生产 inherently 伴随着风险，包括自然灾害、市场波动、病虫害爆发等。本书将深入探讨如何利用数据挖掘技术，提升农业风险管理能力，并推动可持续发展。 灾害预警与响应： 通过分析历史气候数据、地理信息以及农田情况，我们可以构建自然灾害（如干旱、洪涝、霜冻）的预警模型。本书将介绍如何利用这些模型，提前预警，并制定相应的应对策略，最大限度地减少灾害损失。 市场价格预测与销售策略： 农产品的价格波动直接影响农民的收益。我们将介绍如何利用时间序列分析、回归分析等技术，结合市场供需信息、宏观经济数据等，预测农产品价格走势，帮助农民制定合理的销售计划，选择最佳的销售时机。 农场管理优化与成本控制： 通过对农场运营数据的深入分析，我们可以识别成本高昂的环节，并找出优化的可能性。本书将介绍如何利用聚类分析、关联规则挖掘等技术，分析农资投入、劳动力成本、机械使用等数据，为农场管理者提供决策支持，降低运营成本，提高经济效益。 资源高效利用与环境保护： 智慧农业的核心在于资源的优化配置。本书将重点强调如何利用数据挖掘技术，实现水、肥、药等农资的精准投入，减少浪费，降低对环境的负面影响。同时，我们还将探讨如何通过数据分析，评估不同耕作方式对土壤健康和生物多样性的影响，推动绿色农业和生态农业的发展。 第四部分：案例分析与未来展望 理论结合实际，本书将包含一系列精心挑选的案例分析，涵盖不同作物、不同地区、不同规模的农业生产场景。这些案例将生动地展示数据挖掘技术在实际应用中的强大威力，让读者更直观地理解书中介绍的方法。 最后，本书将展望数据挖掘在农业领域的未来发展趋势。我们将探讨大数据、人工智能、物联网、区块链等新兴技术如何与数据挖掘深度融合，共同构建更加智能、高效、可持续的未来农业。从基因组学数据在育种中的应用，到区块链技术在农产品溯源中的作用，再到基于AI的机器人自动化农场，我们将为读者描绘一幅充满希望的智慧农业蓝图。 《数据挖掘在农业领域的应用》不仅是一本技术指南，更是一本赋能之书。它将帮助您跳出传统的思维模式，用数据的力量驱动农业的革新，为实现农业的现代化、绿色化和可持续发展贡献智慧和力量。本书的目标是让每一位读者都能感受到数据挖掘的价值，并具备将其应用于实际农业生产的能力。

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