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出版者:

作者:Carugo, Oliviero (EDT)/ Eisenhaber, Frank (EDT)

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2010-4-1

价格:960.00元

装帧:平装

isbn号码:9781603272407

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息
• 数据挖掘
• 数据挖掘
• 生物信息学
• 生命科学
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• 生物统计学
• 医学信息学
• 数据分析
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• 人工智能

智能农业与精准种植：数据驱动的作物优化之路 书籍简介 《智能农业与精准种植：数据驱动的作物优化之路》 深入探讨了在当代农业面临资源短缺、气候变化和人口增长等多重挑战的背景下，如何利用前沿信息技术和数据科学方法实现农业生产的智能化转型。本书聚焦于将传统农业实践与现代计算技术深度融合，旨在为农业生产者、技术开发者以及政策制定者提供一套系统、实用的理论框架和技术指导，以期实现农业生产效率的最大化、资源消耗的最小化以及环境影响的最低化。 本书内容体系庞大，结构严谨，共分为六个核心部分，涵盖了从基础理论到前沿应用的完整链条。 第一部分：精准农业的基础与数字化转型 本部分为全书的理论基石，详细阐述了精准农业的定义、发展历程及其在现代食物生产系统中的战略地位。 第一章：精准农业的时代背景与核心理念 本章首先分析了全球粮食安全面临的挑战，包括耕地退化、水资源短缺以及极端天气事件的频率增加。在此基础上，清晰界定了精准农业（Precision Agriculture, PA）的核心目标——根据田块内异质性进行差异化管理。内容深入解析了“变率管理”（Variability Management）的原理，即认识到同一块田地内部，土壤属性、养分需求和作物长势都存在空间和时间上的差异，传统“一刀切”的管理模式已不再适用。本章还将精确农业置于“农业 4.0”的宏大叙事中，探讨其与物联网（IoT）、大数据分析和自动化技术相互促进的关系。 第二章：农业数据生态系统的构建 成功实施精准种植的前提是可靠、高质量的数据获取。本章详细介绍了农业数据生态系统的构成要素，包括传感器技术、遥感平台和地面监测设备。我们深入探讨了不同类型传感器的工作原理及其在农业中的应用，例如土壤水分传感器、pH值传感器、叶绿素含量计等。遥感技术部分，本书区分了无人机（UAV）搭载的高光谱、多光谱成像与卫星遥感在空间分辨率、时间频率和成本效益上的权衡。此外，本章还重点讨论了数据的标准化、清洗与集成，强调了建立统一数据模型以实现跨平台信息互通的重要性。 第三章：地理空间信息技术在农业中的应用 地理信息系统（GIS）是精准农业的空间决策引擎。本章系统介绍了 GIS 的基本原理，包括坐标系、空间数据模型（栅格与矢量）及其在农业中的具体应用。内容涵盖了如何利用 GIS 进行农田地块的数字化建图、空间数据叠加分析，以及如何生成精准的变量施肥和变量播种的处方图（Prescription Maps）。此外，本书还介绍了全球导航卫星系统（GNSS，包括 GPS, GLONASS, BeiDou）在实现厘米级定位精度方面对自动化农机作业的关键支撑作用。 第二部分：作物生理监测与健康评估 精准管理始于对作物健康状况的准确诊断。本部分侧重于非侵入性或微创性的作物生理指标监测技术。 第四章：光谱分析与植被指数的解读 本章是关于遥感数据分析的核心章节。详细介绍了电磁波谱在植被研究中的应用，特别是可见光（VIS）、近红外（NIR）和短波红外（SWIR）波段的生理学意义。本书不仅复习了 NDVI（归一化植被指数）的应用边界，更深入解析了更先进的指数，如 EVI（增强型植被指数）、SAVI（土壤调整植被指数）以及用于水分胁迫和氮素状况评估的特定指数。内容包括指数计算方法、数据预处理（大气校正、辐射定标）以及如何将二维指数图转化为可操作的田间管理分区。 第五章：作物生长模型的理论与实践 作物生长模型是预测未来产量的关键工具。本章系统梳理了主流的作物生长模型，包括过程模型（如 DSSAT、WOFOST）和统计模型。本书侧重于解释过程模型的内部机制，如光合作用、呼吸作用、氮磷钾吸收和水分平衡的数学描述。同时，也探讨了如何利用实时气象数据和作物现场观测数据对这些模型进行校准和模拟，以实现对关键生长阶段的预测，指导灌溉和施肥的时间窗口。 第六章：田间环境异质性与土壤水分动态模拟 土壤是作物生长的基础，其内部的异质性直接影响管理决策。本章聚焦于土壤制图技术，介绍如何通过电导率（EC）测量、土壤采样和地统计学方法创建高精度的土壤养分和质地图。在此基础上，本书详细阐述了土壤水分平衡方程，并介绍了利用有限元法或有限差分法模拟不同土壤类型和地形对降雨入渗、蒸散发和深层渗漏影响的数值方法，为精准灌溉提供理论支持。 第三部分：自动化与智能决策支持系统 数据收集和分析的最终目的是指导农机的精确作业。本部分关注自动化技术和决策系统的集成。 第七章：自动导航与变量作业技术 本章详细介绍了现代农业机械中的自动导航技术，从基于差分 GPS 的线性跟踪到更先进的 RTK-GPS 系统。重点阐述了这些技术如何确保播种、施肥和喷药的路径重叠度降至最低，从而节约成本并保护环境。此外，本书深入剖析了变量施肥（VRT）和变量喷洒（VRT）设备的工作原理，包括流量控制阀门、点对点喷洒（Pulse Width Modulation, PWM）技术，以及如何将 GIS 生成的处方图实时加载到农机车载计算机中执行作业。 第八章：农业决策支持系统（DSS）的架构设计 农业 DSS 是整合所有数据源并提供可操作建议的软件平台。本章探讨了 DSS 的多层架构，包括数据接入层、模型推理层和用户界面层。内容涵盖了本体论（Ontology）在农业知识表示中的应用，以及如何构建基于规则、基于模型的混合型决策引擎。本书还讨论了云计算和边缘计算在提高 DSS 响应速度和数据处理能力方面的差异化应用场景。 第四部分：先进的种植管理策略 本部分将前述的理论和技术应用于具体的种植环节，强调优化投入品使用。 第九章：基于风险的精准灌溉调度 精准灌溉的目标是在满足作物需水的同时避免过度灌溉。本章介绍了基于作物需水模型、气象预报和土壤水分监测数据的多源融合灌溉调度方法。内容重点讲解了如何根据作物不同的生长阶段对水分胁迫的敏感性，设定不同的“容许亏缺”阈值，从而制定动态的灌溉计划。此外，还讨论了滴灌、喷灌等不同灌溉系统的效率评估与优化。 第十章：氮素管理与作物反应的实时评估 氮素管理是影响作物产量和环境污染的关键环节。本章侧重于如何利用高光谱遥感数据估算作物氮素需求，并通过建立作物氮素累积模型，实现“按需施氮”。探讨了不同施氮方式（如基肥、追肥、叶面肥）的空间差异化应用策略，旨在最大化氮素利用效率（NUE），同时减少硝酸盐淋失和温室气体排放。 第五部分：病虫草害的智能预警与精准防控 病虫草害是影响产量的主要非生物胁迫。本部分关注于早期、局部和精确的干预措施。 第十一章：基于图像处理的病虫害早期识别 本章详细介绍了利用计算机视觉技术，结合深度学习（特别是卷积神经网络 CNN）对作物叶片图像进行分析，以识别早期病斑或虫害迹象的方法。内容包括图像采集的规范化（光照、距离控制）、数据增强技术、以及不同网络架构（如 ResNet, U-Net）在特定病害分类和病斑分割任务中的适用性比较。强调了从田间采集的小样本数据中构建鲁棒模型的挑战与解决方案。 第十二章：杂草的智能检测与靶向喷洒技术 精准除草是节约农药的关键领域。本章讲解了如何通过激光雷达（LiDAR）和高分辨率可见光相机区分作物与杂草，并进行实时定位。深入讨论了基于 PWM 的靶向喷洒技术，该技术允许喷头仅在检测到杂草时瞬间释放药剂，极大地减少了农药的非目标区域施用量，同时也提升了操作的效率和安全性。 第六部分：数据的未来趋势与挑战 本书最后一部分展望了精准农业的未来发展方向，并探讨了当前面临的实际障碍。 第十三章：大数据、物联网与区块链在农业中的融合 本章探讨了下一代农业数据平台的发展。物联网（IoT）如何通过低功耗广域网络（LPWAN）实现海量传感数据的实时汇聚。同时，本书也对区块链技术在农业溯源、供应链透明化管理中的潜力进行了初步分析，探讨其如何增强数据的不可篡改性和信任度。 第十四章：可持续发展与精准农业的社会经济影响 最后，本章将技术应用提升到更宏观的层面。评估了精准农业在提升资源利用效率（水、肥、药）方面对环境的积极影响，例如减少径流污染和碳足迹。同时，也讨论了技术推广过程中面临的挑战，包括农民的技术接受度、初始投资成本、数据所有权和隐私保护等社会经济问题，并提出了政策建议以促进技术的普惠应用。 本书旨在成为一本结合深厚理论基础与前沿实践的综合性参考书，为推动全球农业向更智能、更可持续的方向发展提供坚实的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书是2010年4月出版的，与其说是本参考书，其实每章都是按照标准论文格式写成的review，介绍了该领域最新的研究进展。优点是参考文献罗列的很详尽，需要时可以进一步自行查阅，缺点是，不是一本该领域的新手入门书。 细心google的话，还是能找到这本书的PDF电子版的。

评分☆☆☆☆☆

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这本书是2010年4月出版的，与其说是本参考书，其实每章都是按照标准论文格式写成的review，介绍了该领域最新的研究进展。优点是参考文献罗列的很详尽，需要时可以进一步自行查阅，缺点是，不是一本该领域的新手入门书。 细心google的话，还是能找到这本书的PDF电子版的。

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在阅读《Data Mining Techniques for the Life Sciences》的过程中，我发现作者在解释一些复杂的数据挖掘概念时，采用了非常巧妙的比喻和类比，这使得原本可能枯燥抽象的数学原理变得易于理解。例如，在介绍“特征选择”这一关键步骤时，他用了一个形象的比喻，将特征比作“线索”，将样本比作“案件”，而数据挖掘的目标就是从大量的线索中找出那些最能帮助我们“破案”的关键线索，过滤掉那些干扰信息。这个比喻一下子就点醒了我，让我深刻理解了为什么特征选择如此重要，以及如何去思考哪些特征是真正有意义的。同样，在讲解“异常检测”时，作者也举了许多生动的例子，比如识别基因序列中的突变位点，或者检测细胞培养过程中的异常生长现象。这些例子都与生命科学研究紧密相关，让我能够立刻联想到自己研究中可能遇到的类似问题。此外，书中还非常注重对算法的“可解释性”的讨论。在生命科学领域，我们不仅仅需要发现规律，更需要理解规律背后的生物学意义。作者在介绍各种算法时，都会强调如何去解读模型的输出，如何从模型的结果中提炼出具有生物学意义的洞见。这一点非常重要，因为它直接关系到我们能否将数据挖掘的结果转化为实际的科研成果。我发现，通过这本书，我不仅学会了如何“做”数据挖掘，更学会了如何“思考”数据挖掘，如何从数据的海洋中打捞出真正有价值的“珍珠”。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它能够真正帮助读者“学以致用”。作者在书中提供了大量的实际案例，并且许多案例都附带了相应的代码实现，这对于像我这样的实践型学习者来说，简直是无价之宝。我曾尝试过阅读一些纯理论性的数据挖掘书籍，虽然理论基础扎实，但总感觉离实际应用有距离。而《Data Mining Techniques for the Life Sciences》则完全不同，它就像一位经验丰富的实验室导师，不仅告诉你“为什么”，更告诉你“怎么做”。例如，在讲解如何进行基因功能分类时，书中提供了一个详细的步骤，包括如何获取基因本体（GO）注释数据，如何提取基因序列特征，如何构建分类模型，以及如何评估模型的性能。并且，书中还提供了一些Python和R语言的代码片段，让我可以直接复制和修改，然后应用到我自己的基因数据上。这种“手把手”的教学方式，极大地降低了学习门槛，也让我能够快速地将学到的知识转化为实际的研究成果。我曾利用书中提供的方法，成功地对一批未知功能的基因进行了功能预测，并发现了一些有趣的潜在信号通路，这让我对这本书的实用性有了深刻的体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计也非常合理，它循序渐进地引导读者从入门到深入。一开始，作者会花时间来介绍生命科学数据的一些基本类型和预处理的必要性，比如缺失值处理、数据标准化、降维等。这部分内容对于初学者来说至关重要，因为它为后续更复杂的算法应用打下了坚实的基础。我记得我刚开始接触数据挖掘时，常常因为数据预处理的粗心而导致模型结果不准确，这本书在这方面给了我非常及时的指导。接着，书中会系统地介绍各种经典的数据挖掘技术，从简单的分类和聚类，到更复杂的序列模式挖掘和文本挖掘。让我印象深刻的是，作者并没有止步于介绍算法本身，而是将重点放在了如何将这些技术有效地应用于生命科学的研究问题上。例如，在讲解聚类算法时，书中不仅介绍了K-means、层次聚类等方法，还重点讨论了如何选择合适的距离度量，如何确定最优的聚类数量，以及如何对聚类结果进行生物学解释。这种对细节的关注，以及对实际应用的重视，使得这本书具有极高的参考价值。我尤其欣赏书中关于“模型评估”的章节，它详细介绍了各种评价指标，以及如何在生命科学研究中选择最合适的评价方法，比如对于诊断模型，我们不仅要关注准确率，还要关注灵敏度和特异性。

评分☆☆☆☆☆

《Data Mining Techniques for the Life Sciences》的另一大特点是其对“模型解释性”的重视。在生命科学领域，我们不仅仅追求预测的准确性，更希望能够理解模型是如何做出预测的，从而揭示潜在的生物学机制。书中在介绍各种算法时，都会着重讨论如何对模型进行解释，以及如何从模型中提取有生物学意义的洞见。例如，在讲解决策树时，作者详细阐述了如何通过分析决策树的结构和节点分裂规则来理解哪些特征对于分类起着关键作用，这有助于我们识别出与特定疾病相关的基因或生物标志物。同样，在介绍线性模型时，书中也强调了如何通过分析模型系数来理解不同变量之间的关系。这种对模型解释性的关注，使得这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一本能够帮助读者深入理解生命科学数据背后复杂机制的“说明书”。我曾利用书中提供的模型解释技术，成功地解读了我用于预测蛋白质-蛋白质相互作用的模型，并发现了一些新的潜在的相互作用网络，这让我对模型的理解更上了一个层次，也为我进一步的研究提供了明确的方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在生物信息学领域摸爬滚打多年的研究人员，我一直都在寻找能够真正帮助我理解和应用数据挖掘技术来解决生命科学问题的工具。当我拿到《Data Mining Techniques for the Life Sciences》这本书时，我抱持着一种既期待又审慎的态度。我参加过不少相关领域的讲座和研讨会，阅读过许多论文，但总觉得在理论和实际应用之间存在着一道鸿沟。这本书恰好填补了这道鸿沟。从第一章开始，作者就以一种非常清晰、有条理的方式，引导读者进入数据挖掘的世界。他没有直接丢给我们一堆复杂的算法，而是先从生命科学数据本身的特点入手，比如基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域的数据集，其维度高、噪声大、结构复杂等特性，让读者对后续要学习的技术有一个直观的认识。然后，他循序渐进地介绍了各种经典的数据挖掘技术，比如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等等。让我印象深刻的是，书中并非简单地罗列算法，而是深入剖析了每种算法的原理、优缺点，以及在生命科学研究中的具体应用案例。例如，在讲解分类算法时，作者不仅介绍了支持向量机（SVM）和决策树等常用方法，还详细阐述了如何利用这些算法来预测蛋白质的功能，或者区分良性与恶性肿瘤细胞。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我这个初学者也能很快理解抽象的算法概念，并将其与自己正在进行的研究联系起来。而且，书中的配图和图表也都非常精美，清晰地展示了算法的运行过程和结果，大大降低了理解的难度。我常常在阅读过程中，一边思考着自己的实验数据，一边构思如何运用书中学到的技术来分析，这种成就感是前所未有的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者显然对生命科学领域有着深刻的理解，并且能够将复杂的数据挖掘技术以一种易于理解的方式呈现出来。我最欣赏的一点是，书中提供的案例研究都非常贴合实际，涵盖了基因组学、蛋白质组学、药物研发、疾病诊断等多个前沿领域。例如，书中通过一个详细的案例，展示了如何利用关联规则挖掘技术来发现隐藏在海量药物分子库中的潜在药物组合，这对于加速新药研发进程具有重要的指导意义。另外，在介绍基因功能预测时，作者详细讲解了如何将图挖掘技术应用于分析基因调控网络，从而识别出关键的调控基因和信号通路。这种具体而微的分析过程，让我能够清晰地看到数据挖掘技术是如何一步步解决实际生物学问题的。我记得我曾经尝试过利用文献挖掘技术来辅助我的研究，但一直找不到合适的切入点。这本书中关于文本挖掘章节的讲解，让我豁然开朗，书中提供了一些实用的方法和工具，让我能够更有效地从大量的科研文献中提取关键信息，并发现潜在的研究方向。这种理论与实践的完美结合，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地指引我探索数据背后的生物学奥秘。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书最令人称道的地方在于其对“算法选择”的细致指导。在面对海量的生命科学数据时，我们常常会面临一个问题：究竟应该选择哪种数据挖掘技术来分析我的数据？这本书在这方面提供了非常实用的建议。作者在介绍每种算法时，都会详细地分析其适用范围、优缺点以及在不同生命科学问题中的应用场景。例如，当我们需要识别具有相似表达模式的基因时，聚类算法是首选，而当我们需要预测基因的功能时，分类算法可能更有效。书中还提供了一些决策树来帮助读者根据自己的研究问题和数据特点来选择最合适的算法。我记得我曾经花费了大量时间去尝试各种不同的算法，试图找到最适合我数据的模型，但效果不尽如人意。读完这本书后，我才意识到，选择正确的算法才是成功的第一步。书中关于“特征工程”的讲解也给我留下了深刻的印象。作者强调了如何从原始数据中提取有意义的特征，以及如何对特征进行转换和组合，从而提高模型的性能。这一点在生命科学研究中尤为重要，因为原始数据往往是高度抽象的，需要通过精心的特征工程才能提取出与生物学意义相关的有效信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常朴实而清晰，没有过多的技术术语堆砌，即便是对数据挖掘不太熟悉的读者，也能较快地理解。作者在讲解每一个算法时，都会从其基本原理出发，然后逐步深入到其在生命科学中的应用。我尤其喜欢书中关于“数据可视化”的章节。在生命科学研究中，将复杂的数据以直观的可视化形式呈现出来，对于理解数据特征、发现潜在模式以及与他人沟通研究成果都至关重要。书中介绍了多种常用的数据可视化技术，并提供了相应的代码示例，让我能够轻松地将这些技术应用到自己的数据分析中。例如，我尝试使用书中介绍的多种热图和散点图来展示我的基因表达数据，结果比我之前使用的普通表格更加直观，也更容易发现一些潜在的表达模式。此外，作者还非常重视对“模型鲁棒性”的讨论。在生命科学研究中，数据往往存在噪声和不确定性，因此建立鲁棒的模型至关重要。书中提供了一些关于如何评估和提高模型鲁棒性的方法，这让我对模型的可靠性有了更深刻的认识。总的来说，这本书为我提供了一个非常扎实的数据挖掘理论基础，并且教会了我如何将其有效地应用于我感兴趣的生命科学领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的亮点之一在于其对生命科学领域具体应用的深入探讨，这与许多泛泛而谈的数据挖掘书籍截然不同。作者在书中花了大量篇幅来阐述如何将数据挖掘技术应用于解决实际的生物学问题，比如药物发现、疾病诊断、基因功能预测、蛋白质结构预测等等。我尤其喜欢关于基因组学数据分析的部分。我们知道，基因组数据是庞大且极其复杂的，如何从中挖掘出有价值的信息，一直是生物信息学领域的重大挑战。书中详细介绍了如何利用聚类算法来发现具有相似表达模式的基因，这对于理解基因之间的调控关系以及识别与特定疾病相关的基因集非常有帮助。同时，作者还讲解了如何运用关联规则挖掘技术来发现基因组序列中的重要模式，比如启动子区域的保守序列，这对于理解基因的表达调控机制至关重要。更让我惊喜的是，书中还提供了一些关于如何利用时间序列分析来研究基因表达随时间变化的例子，这对于理解生物发育过程和生理调控非常有启发。我曾尝试将书中的一些方法应用到我最近正在研究的某个癌症亚型的基因表达数据上，发现了一些新的潜在生物标志物，这让我对这本书的价值有了更深切的体会。书中的案例分析都非常详实，从数据的预处理、特征选择，到模型的构建、评估，都提供了一步步的操作指导，这对于想要快速上手应用技术的读者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在处理“数据质量”问题上表现出了极大的专业性和细致性。生命科学数据往往是嘈杂的，充满了缺失值、噪声和异常值，这使得数据挖掘的难度大大增加。书中专门辟出章节来详细讨论如何处理这些数据质量问题，并提供了一系列行之有效的解决方案。我尤其欣赏书中关于“缺失值处理”的讨论，作者不仅介绍了多种常见的填充方法，还深入分析了不同方法的优缺点以及在不同场景下的适用性。例如，对于基因表达数据，简单的均值填充可能不够准确，而基于模型的方法可能更为合适。此外，书中还详细介绍了如何检测和处理“异常值”，并提供了相应的可视化技术来帮助识别潜在的异常数据点。在我看来，数据质量是数据挖掘的基石，如果数据质量不高，即使拥有最先进的算法，也无法获得可靠的结果。这本书在这方面给予了我非常宝贵的指导，让我能够更加审慎地对待数据的预处理，从而提高我数据挖掘分析的可靠性。我曾根据书中提出的方法，对我的实验数据进行了更细致的质量控制，结果发现了一些之前被忽略的异常信号，并对这些信号进行了深入的探究，取得了意想不到的发现。

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