农林信息技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:倪金生

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2007-10

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787121051128

丛书系列:

图书标签:

• 农林信息技术
• 农业信息化
• 林业信息化
• 信息技术
• 农业科技
• 林业科技
• 遥感技术
• GIS
• 精准农业
• 智慧农业

现代农业与信息科技深度融合的实践指南 书籍名称： 《数字赋能：智慧农业与可持续发展前沿技术解析》 内容简介： 本书旨在全面剖析信息技术在当代农业与林业生产、管理及服务体系中的深度融合与创新应用。我们不再局限于传统农林业的经验主义，而是聚焦于如何利用大数据、物联网（IoT）、遥感技术、人工智能（AI）和区块链等前沿信息工具，构建一个高效、精准、环境友好的现代农林生态系统。 第一部分：智慧农业的基石——数据采集与感知网络构建 本部分详尽阐述了智慧农业数据采集体系的底层逻辑与关键技术。重点介绍了新一代农业传感器（包括土壤环境监测仪、气象站、作物生理状态传感器）的原理、部署策略及数据传输协议。我们深入探讨了多源异构数据的整合挑战与解决方案，如何利用低功耗广域网（LPWAN，如NB-IoT、LoRa）和5G技术实现海量农业物联网设备的高效、稳定连接。 农业遥感技术是本部分的核心内容之一。书中详细分析了卫星遥感、无人机（UAV）遥感在作物长势监测、病虫害早期识别、水肥需求评估中的应用潜力。我们不仅介绍了常用的影像处理算法（如NDVI、EVI的计算与优化），还结合实际案例演示了如何通过高光谱成像技术获取作物营养胁迫的精细指标。同时，对农业机器人和自动化设备（如自动导航拖拉机、精准变量播种机）的集成技术进行了深入探讨，强调了数据驱动的决策如何指导自动化作业的精确执行。 第二部分：精准管理与智能决策支持系统 现代农林业的效率提升，关键在于决策的科学化。本部分聚焦于信息技术如何转化为实际的生产指导。 首先，详细阐述了农业大数据平台的架构设计。这包括数据存储（分布式数据库的选择）、数据清洗与标准化流程，以及如何构建面向不同用户的可视化数据仪表盘。书中特别强调了时间序列分析在预测农产品产量波动、极端天气影响方面的应用。 其次，人工智能与机器学习在精准农业中的实践是重头戏。我们系统性地介绍了深度学习模型在图像识别中的应用，例如利用卷积神经网络（CNN）对农作物病虫害进行快速诊断，以及对杂草进行精准识别以指导靶向喷洒。书中提供了多个开源框架（如TensorFlow, PyTorch）在农业场景下的应用实例和模型训练流程，确保读者能掌握从数据到模型的完整转化过程。 在水肥管理方面，本书不再停留在“适量施肥”的概念，而是构建了基于作物需水需肥模型（Crop Water/Nutrient Requirement Model）的智能灌溉与营养调控系统。通过整合实时气象数据、土壤水分张力、作物蒸腾速率等变量，系统能够动态计算出最佳的滴灌量和施肥配比，实现资源的“按需供给”。 第三部分：林业资源高效监测与可持续经营 林业作为生态系统的关键组成部分，其信息管理有着独特的挑战。本部分侧重于森林资产的数字化管理与生态效益的量化评估。 我们深入介绍了林业调查中LiDAR（激光雷达）技术的应用，如何获取高精度的森林冠层结构信息，用于生物量估算和碳储量核算。无人机搭载LiDAR和多光谱传感器，已成为快速、大面积森林资源普查的有效手段。 此外，森林防火与病虫害预警是林业信息化的重中之重。书中详细描述了基于地理信息系统（GIS）的火险因子建模，以及如何利用遥感影像和地面传感器网络构建早期火情监测与扩散预测模型。对于森林病虫害，我们探讨了基于图像识别的疫情快速识别系统，以及如何结合气候模型预测潜在的爆发区域，指导预防性干预措施。 第四部分：农林产品追溯、供应链优化与市场对接 信息技术不仅服务于生产端，更延伸至流通与消费环节。本部分探讨了区块链技术在农产品“从田间到餐桌”全程可追溯体系中的应用。书中详细分析了区块链的去中心化特性如何增强食品安全信息的透明度与不可篡改性，如何有效打击假冒伪劣产品，并帮助优质农产品建立品牌信任。 供应链优化方面，本书介绍了如何利用物联网实时追踪易腐农林产品的运输条件（温度、湿度），结合预测分析模型优化物流路径，减少损耗，并实现库存的精益化管理。同时，探讨了电子商务平台与农业生产的智能对接，如何通过需求预测指导订单农业的规模化生产。 结论与展望：面向未来的农林信息技术生态 本书的最后一部分总结了当前农林信息技术发展面临的挑战，如数据标准不统一、中小农户技术接受度低等问题，并展望了未来技术的趋势，如边缘计算在农场端的普及、更高级别的自主决策系统，以及信息技术如何助力全球可持续发展目标（SDGs）的实现。本书不仅是技术人员的参考手册，也是政策制定者、农林业管理者和农业科技创业者的必备读物。它提供了一套清晰的路线图，指导传统农林业向数字化、智能化、可持续化的现代产业转型升级。

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我原本对书中关于“数据安全与隐私保护”这一章节抱有极高的期望，毕竟在万物互联的时代，农业大数据一旦泄露后果不堪设想。然而，这一部分的内容，呈现出一种明显的“纸上谈兵”的特点。它提出了数据安全的重要性，阐述了数据主权、加密传输等基本概念，但当我们深入探究具体的安全架构设计时，内容便戛然而止。比如，书中没有提及任何关于区块链技术在农产品溯源系统中如何保证数据不可篡改的详细实现细节，也没有对当前主流的农业云平台所采用的防火墙策略、访问控制列表（ACL）进行哪怕是基础层面的剖析。更不用说，对于那些在偏远地区缺乏稳定网络环境的农场，如何构建一套低功耗、高可靠性的离线数据同步机制，书中也完全没有涉及。读完后，我感觉自己对“信息安全很重要”有了更深刻的认识，但对于“如何实现”依然一头雾水。它更像是一份关于风险提示的白皮书，而非一本信息安全技术手册，这对于希望构建健壮系统的读者来说，是远远不够的。

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这本书的编排结构，似乎在刻意规避某些具有高度技术门槛或快速更新换代的内容。例如，在涉及“农业机器人与自动化”这一热门领域时，全书仅用了寥寥数页进行概述，重点放在了机器人“可以做什么”的愿景上，而非“它们是如何工作的”的技术内核。我期待能看到关于路径规划算法（如A*或RRT）在田间作业中的优化应用，或是不同类型伺服电机在采摘机器人手臂上的选择标准和驱动原理。然而，书中对这些核心技术的介绍非常蜻蜓点水，甚至将许多复杂的控制逻辑简单地归结为“人工智能的决策”。这使得本书更像是一本面向大众的科普读物，试图向非技术背景的读者展示信息技术的“光明前景”，但对于那些希望深入研究底层技术、进行二次开发的工程师和学生来说，这种浅尝辄止的态度无疑是令人失望的。这本书似乎更注重描绘“未来农场”的图景，而不是提供构建这座未来的工具箱。

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这本书的叙事节奏，坦白说，有些过于平缓和学术化了，读起来像是在研读一份厚重的政府报告汇编，而非一本面向技术爱好者的科普读物。它花费了极大的篇幅去梳理信息技术在不同农业子领域（如畜牧、种植、渔业）的历史演变脉络，追溯了每一项关键技术引入的时间线和政策背景。这种严谨性值得称赞，但对于像我这样，更希望快速掌握“现在就能用”的工具的读者来说，阅读过程无疑是冗长而略显枯燥的。我翻找了许久，希望能找到关于“如何利用无人机进行高光谱成像数据分析”的章节，哪怕只是一个简略的软件操作流程介绍，结果却只得到一句话带过，随后笔锋一转又开始讨论遥感技术在国土资源监测中的宏观价值。这种取舍，使得本书的实用性大打折扣。书中的图表大多是流程图或概念模型图，鲜有清晰、可供学习的软件界面截图或代码片段，这让人很难在阅读的同时进行同步的实践操作。对于信息技术这个快速迭代的领域，缺乏对最新软件版本和平台特性的关注，也让这本书的参考价值打了折扣。

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从排版和术语使用的角度来看，这本书的风格显得有些陈旧，似乎是基于几年前的资料汇编而成。书中引用的许多技术规范和标准，在当前行业内已经不属于最新的范畴。举例来说，在讨论移动应用开发时，书中反复提及的还是基于早期安卓版本的界面设计规范，对于近年来兴起的跨平台开发框架（如Flutter或React Native）在农业数据采集中的应用潜力，则完全没有提及。此外，书中对某些专业术语的定义，也显得不够精确和与时俱进。例如，在描述“云计算”时，其描述方式更接近于早期的“虚拟化服务”，而未能清晰界定SaaS、PaaS和IaaS在现代农业信息系统中的具体角色和部署差异。这种时间上的滞后感，使得阅读体验略显尴尬，仿佛作者没有充分跟进信息技术领域过去两三年的飞速发展。要让一本技术书籍保持其生命力，紧跟最新的技术潮流至关重要，而本书在这方面显然有所欠缺，未能提供面向未来的技术视野。

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初翻开这本名为《农林信息技术》的书籍时，我内心涌动着一股对现代农业科技的好奇与期待。然而，读完第一部分后，我发现这本书似乎更侧重于宏观的政策解读与产业发展趋势的描绘，而非我所期望的那些具体、实操性的技术指南。例如，书中用大量的篇幅讨论了智慧农业在国家战略层面的意义，分析了大数据在优化农业生产决策中的潜力，但对于如何实际部署一个物联网传感器网络，如何编写一个用于病虫害识别的初级图像处理脚本，或是具体介绍几种主流的精准灌溉系统的技术细节，却着墨甚少。这让习惯了“干货”和“操作手册”风格的读者略感失落。我期待能看到更多关于地理信息系统（GIS）在林业资源清查中的应用案例，比如具体的坐标采集流程、数据模型的建立过程，而不是泛泛而谈“GIS技术是提升林业管理效率的关键”。总体而言，它更像是一本面向管理层或行业规划者的入门读物，对于一线技术人员来说，深度和实用性都有待加强。它描绘了蓝图，却没能提供清晰的砖瓦和施工图纸，这使得我在尝试将理论知识转化为实际操作时，不得不另辟蹊径，寻找其他更侧重技术的资料。

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