具体描述
园林工程施工与管理是园林工程建设中的核心环节与手段，直接影响园林工程的质量与可持续发展。《园林工程施工与管理》理论联系实际，系统地阐述了园林工程施工、园林工程施工组织设计、园林工程施工管理、园林工程施工招标管理、园林工程施工合同管理、园林工程施工经济管理等；结合园林工程施工与管理的实践，贯彻国家颁发的新标准和规范，充分展现了当代园林工程施工与管理理论和技术方法的新成果。
《园林工程施工与管理》结合案例进行剖析，实用性强。可以作为高等学校风景园林及相关专业的教学用书，也可供城市规划等相关专业从业人员学习参考。
好的，这是一份关于一本名为《园林工程施工与管理》的图书的不包含其内容的详细介绍。这份简介旨在描述一本内容完全不同、主题、深度和侧重点都与园林工程施工和管理无关的专业书籍。 图书名称：现代农业大数据分析与决策支持系统构建 图书简介 本书深入探讨了信息技术与现代农业深度融合的前沿领域，聚焦于如何利用大数据技术构建高效、智能的农业决策支持系统。全书结构严谨，内容涵盖了从农业数据的采集、存储、清洗到深度分析与可视化展示的全过程，旨在为农业管理者、技术人员和科研工作者提供一套系统化、可操作的理论框架和实践指南。 第一部分：农业信息化的基础理论与数据采集 本部分首先概述了现代农业信息化的发展历程、面临的挑战以及大数据技术在其中的核心作用。详细阐述了农业生产过程中产生的数据类型，包括物联网（IoT）传感器数据（如土壤温湿度、光照强度、空气CO2浓度）、遥感影像数据（卫星和无人机）、农事操作记录、农产品质量检测数据以及市场交易数据等。 重点介绍了数据采集的标准、协议和预处理技术。详细分析了不同传感器的精度评估方法，并探讨了如何集成异构数据源，解决农业数据在时空维度和语义维度上的不一致性问题。特别关注了边缘计算在实时环境监测数据预处理中的应用，确保了数据采集的实时性和准确性。 第二部分：农业大数据的存储、管理与治理 构建一个稳定、高效的农业数据平台是实现智能化决策的前提。本部分系统介绍了适用于农业场景的大数据存储架构，包括Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）在处理非结构化和半结构化农业数据方面的优势与局限性。 数据治理是本部分的核心内容。详细阐述了农业数据的质量控制流程，包括缺失值插补（基于时间序列模型和空间插值法）、异常数据检测与修正。此外，探讨了数据安全与隐私保护的法律法规和技术实现，确保敏感的农场运营数据得到妥善保护。还包括构建农业数据湖的概念，实现对多源异构数据的统一管理和访问。 第三部分：核心分析技术与模型构建 本部分是全书的技术核心，深入讲解了应用于农业分析的各类前沿算法。 1. 作物生长模型与模拟： 详细介绍基于过程的作物生长模型（如DSSAT系列模型），并结合机器学习方法（如深度学习）来校准模型参数，提高对不同气候和土壤条件下作物产量预测的准确性。 2. 精准灌溉与施肥优化： 运用时间序列分析和强化学习技术，构建动态的灌溉需水预测模型和养分需求响应模型。讨论了如何基于土壤水分动态变化和气象预报，实时调整灌溉计划，实现水肥一体化的精准控制。 3. 病虫害早期预警系统： 结合深度卷积神经网络（CNN）对高光谱和多光谱影像进行图像识别，实现对早期病斑和虫害的自动识别。利用贝叶斯网络和马尔可夫链模型，建立基于环境因子和历史发病率的概率性预警模型。 4. 农业投入产出效率分析： 采用前沿的计量经济学模型和数据包络分析（DEA）方法，评估不同农业生产模式和区域的资源利用效率，为政策制定提供量化依据。 第四部分：农业决策支持系统的设计与实施 本书的最终目标是实现数据到决策的转化。本部分详细介绍了决策支持系统的架构设计，包括前端用户界面（Web/移动端）的设计原则、后端服务支撑以及数据可视化策略。 强调了人机交互的重要性，设计了多层次的决策报告生成模块，能够根据不同用户的角色（种植户、农场主、政府监管人员）提供定制化的决策建议。 最后，通过多个实际案例研究，展示了如何将构建的分析模型部署到实际的决策支持系统中，实现对水稻、大豆和经济作物等典型作物的全生命周期管理。案例分析涵盖了从宏观的区域种植结构调整到微观的田间作业指导等不同层级的决策支持。 本书特点： 前沿性强： 紧密结合人工智能、物联网和遥感技术在农业中的最新研究成果。 实践性高： 提供了大量的算法实现思路、数据处理流程和系统架构图，便于读者工程实践。 跨学科融合： 深度融合了农业科学、计算机科学、统计学和管理科学的知识体系。 本书适合高等院校农业工程、信息管理、地理信息科学等相关专业的高年级本科生、研究生作为教材或参考书，同时也是农业科技企业、政府农业部门从事信息化建设和数据驱动决策的专业人员的必备工具书。
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