Web and Wireless Geographical Information Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bertolotto, Michela (EDT)/ Ray, Cyril (EDT)/ Li, Xiang (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:567.00元

装帧:

isbn号码:9783540899020

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• Web GIS
• Wireless GIS
• Geographic Information Systems
• Spatial Data
• Location-Based Services
• Mobile GIS
• Internet GIS
• Mapping
• Remote Sensing

深入探索现代农业的智能化转型：传感器技术、数据驱动决策与可持续发展 本书聚焦于当代农业领域正在经历的深刻变革，详细阐述了如何运用尖端的传感技术、大数据分析和物联网（IoT）平台，构建高效、精准且可持续的智能农业生态系统。我们旨在为农业生产者、技术开发者、政策制定者以及关注未来食品安全的各界人士，提供一套系统化、可操作的知识框架和实践指南。 --- 第一部分：智能农业的基础架构与核心技术 本部分将打下坚实的技术基础，剖析支撑现代精准农业运作的底层技术栈。 第一章：农业环境监测的革命：新一代传感器技术 本章深入探讨了农业环境中，从土壤、作物到气候数据的采集技术。我们不会止步于传统的温湿度计，而是着重分析光谱分析技术在作物健康评估中的应用，特别是近红外（NIR）和多光谱成像在叶绿素含量、水分胁迫检测中的精确度提升。 土壤健康动态监测： 详细介绍无线土壤传感器网络（WSN）的部署策略，包括对pH值、电导率（EC）、有机质含量以及氮磷钾（NPK）实时监测的挑战与解决方案。重点分析了基于声学和电容法的土壤水分传感器的误差校正模型。 作物生理信号的无损检测： 探讨利用热成像技术识别早期病虫害和水分亏缺的机理，以及茎流传感器和叶片温湿度传感器如何提供直接的生理反应数据。 环境微气候建模： 阐述如何集成气象站数据、无人机搭载的遥感传感器数据，构建高分辨率的农田微气候模型，指导局部的灌溉和通风决策。 第二章：农业物联网（Agri-IoT）与数据传输协议 本章聚焦于如何将海量的传感器数据高效、可靠地传输至云端进行处理。 低功耗广域网络（LPWAN）在农田的应用： 深入比较LoRaWAN、NB-IoT在农田环境下的覆盖范围、功耗特性和延迟表现，并提供实际部署的案例分析，包括如何克服农田地形和植被对信号衰减的影响。 边缘计算在农业中的角色： 阐述为何必须在数据源头（农田边缘）进行初步处理。讨论了基于树莓派或专用工业网关的边缘AI模型，用于本地识别异常事件（如突发性病害爆发或设备故障），减少对云端连接的依赖。 数据安全与互操作性： 探讨农业数据共享标准（如AgGateway）的重要性，以及如何利用区块链技术确保农产品溯源数据的不可篡改性。 --- 第二部分：数据驱动的精准决策与自动化执行 数据采集的最终目的是实现更优化的管理。本部分将重点介绍如何将原始数据转化为可执行的农业指令。 第三章：遥感、无人机与高精度空间分析 本章侧重于宏观视野下的数据获取与空间异质性管理。 多源遥感数据融合： 详细分析来自Sentinel、Landsat以及商业卫星的高分辨率影像数据，如何结合无人机搭载的高清RGB和LiDAR数据，生成田块级的差异化管理图谱。讨论了植被指数（如NDVI、EVI）的局限性，并引入更先进的作物健康指标。 三维（3D）作物结构建模： 利用点云数据（Point Cloud Data）重建作物的生物量和冠层结构，用于精确估算单位面积的产量潜力，并指导机器进行最优路径规划。 基于地理空间分析的风险评估： 结合历史土壤图、坡度数据和降雨模型，预测农田的潜在涝灾、水土流失风险区域，实现预防性管理。 第四章：机器学习在作物管理中的实战应用 本章将深入探讨如何利用先进的算法从复杂数据集中提取有价值的知识。 作物表型（Phenotyping）的自动化： 利用深度学习（如CNNs）对图像数据进行处理，实现对作物株高、分蘖数、花期甚至果实大小的自动识别和量化。 产量预测的集成模型： 比较传统的统计模型与基于LSTM、Transformer等架构的深度学习模型在作物生长季中、长期产量预测上的准确性差异。重点讨论如何将天气预报数据作为关键输入变量。 病虫害的早期诊断与扩散预测： 介绍如何训练卷积神经网络识别作物叶片上的微小病斑，并结合田间气象数据，利用SIR（易感-感染-康复）模型预测病害在农田内的扩散路径，指导靶向喷洒。 --- 第三部分：自动化执行系统与可持续性优化 最终，智能农业需要将决策转化为实际行动，并确保系统的长期可持续性。 第五章：精准变量施肥与灌溉的系统工程 本章关注如何将“需要做什么”转化为“精确地做”。 变量施肥（VRT）的实现路径： 从生成施肥处方图（Prescription Map）到兼容不同施肥机的接口协议。讨论了基于需求驱动的施肥策略，而非基于固定地块的平均施肥。 智能灌溉控制系统： 整合土壤湿度、蒸散量计算（ETc）和天气预报，构建闭环反馈的灌溉控制系统。深入分析了滴灌、微喷灌系统与电磁阀的集成与优化，确保在满足作物需水的同时，最大化水资源利用效率。 农机协同与路径优化： 探讨如何利用RTK-GPS技术引导拖拉机、播种机和收割机实现厘米级的作业精度，减少重复作业和资源浪费。重点分析了作业路径生成算法，以最小化燃料消耗和土壤压实。 第六章：构建可持续与经济高效的智能农场 本书的收尾部分将着眼于长期效益和环境责任。 资源利用效率（RUE）的量化评估： 介绍如何建立一套指标体系，量化智能技术在水资源、化肥、农药使用上的节约效果，并将其转化为经济回报。 数据伦理、隐私与农场所有权： 探讨在数据高度集中的智能系统中，农民对其生产数据的控制权问题，以及如何设计公平的数据共享机制。 应对气候变化的韧性农业： 分析智能系统如何通过快速响应极端天气事件（如热浪、突发性干旱），增强农场的适应性和恢复力，确保全球粮食供应的稳定。 通过对以上六大核心模块的深入剖析，本书旨在全面展示智能农业不仅仅是技术的堆砌，而是一个高度集成、数据驱动的决策支持和自动化执行体系，是确保未来粮食安全和环境健康的关键所在。

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