农业物联网导论PDF电子书下载

绪论 1

0.1 农业物联网的概念和内涵 1

0.2 发展农业物联网的意义 2

0.3 农业物联网网络架构 4

0.4 农业物联网关键技术 5

0.4.1 农业信息感知技术 5

0.4.2 农业信息传输技术 6

0.4.3 农业信息处理技术 6

0.5 农业物联网应用进展 7

0.5.1 农业信息感知技术应用进展 7

0.5.2 农业信息传输技术应用进展 9

0.5.3 农业信息处理技术应用进展 10

0.6 写作本书的目的和意义 10

0.7 本书的基本框架 11

感知篇 17

第1章 农业信息感知概述 17

1.1 农业信息感知基本概念 17

1.2 农业信息感知内容 18

1.2.1 农业水体信息传感 18

1.2.2 土壤信息传感 19

1.2.3 农业气象信息传感 20

1.2.4 农业动植物生理信息感知 21

1.2.5 农业个体识别 22

1.2.6 农业遥感 23

1.2.7 农业定位导航跟踪 23

1.3 农业信息感知体系框架 24

1.4 农业信息感知技术研究进展 25

1.4.1 农业水质信息传感技术研究进展 25

1.4.2 土壤信息传感技术研究进展 26

1.4.3 农业气象信息智能传感技术研究进展 27

1.4.4 动植物生理信息检测技术进展 28

1.4.5 农业RFID与条码技术研究进展 29

1.4.6 农业遥感技术研究进展 29

1.4.7 农业定位导航跟踪技术研究进展 30

第2章 农业水体信息传感技术 33

2.1 概述 33

2.2 溶解氧传感器 34

2.2.1 溶解氧检测原理 34

2.2.2 溶解氧传感器的变送技术 37

2.3 电导率传感器 39

2.3.1 电导率检测原理 39

2.3.2 电导率传感器的变送技术 40

2.4 p H传感器 41

2.4.1 pH检测原理 41

2.4.2 pH传感器的变送技术 42

2.5 氨氮传感器 43

2.5.1 氨氮检测原理 43

2.5.2 氨氮传感器的变送技术 44

2.6 浊度传感器 44

2.6.1 浊度检测原理 44

2.6.2 浊度传感器的变送技术 45

2.7 叶绿素a传感器 46

2.7.1 叶绿素a检测原理 46

2.7.2 叶绿素a传感器的变送技术 47

第3章 土壤信息传感技术 49

3.1 概述 49

3.2 土壤含水量传感技术 50

3.2.1 时域反射法测土壤水分 51

3.2.2 频域反射法测土壤水分 52

3.2.3 驻波率法测土壤水分 53

3.2.4 中子法测土壤水分 55

3.2.5 张力计法测土壤水分 56

3.3 土壤电导率传感技术 57

3.3.1 电磁感应法测土壤电导率 58

3.3.2 电流-电压四端法测土壤电导率 59

3.3.3 时域反射法测土壤电导率 60

3.3.4 土壤水分、电导率复合检测 60

3.4 土壤养分传感技术 61

3.4.1 光谱检测方法测土壤水分 62

3.4.2 电化学检测方法测土壤水分 63

第4章 农业气象信息传感技术 67

4.1 概述 67

4.2 太阳辐射 68

4.2.1 太阳辐射量检测原理 68

4.2.2 太阳辐射计的变送技术 69

4.3 光照度 70

4.4 空气温湿度 71

4.4.1 SHT系列传感器测量原理 71

4.4.2 HMP45系列传感器测量原理 72

4.5 风速风向 73

4.5.1 超声波法 74

4.5.2 热流速法 75

4.6 雨量 77

4.6.1 翻斗雨量计测量原理 77

4.6.2 光学雨量计测量原理 79

4.7 CO2 79

4.7.1 红外式CO2测量原理 80

4.7.2 红外式CO2变送技术 80

4.8 大气压力 81

第5章 农业动植物生理信息传感技术 83

5.1 概述 83

5.2 植物生理传感器 84

5.2.1 植物茎流传感器 84

5.2.2 植物茎秆直径传感器 86

5.2.3 叶绿素含量测定仪 89

5.2.4 植物叶片厚度传感器 89

5.3 动物生理传感器 90

5.3.1 脉搏传感器 90

5.3.2 血压传感器 91

5.3.3 呼吸传感器 93

第6章 农业个体标识技术 95

6.1 概述 95

6.2 RFID技术 95

6.2.1 RFID技术特点 96

6.2.2 RFID系统的组成 96

6.2.3 RFID识别工作原理 97

6.2.4 RFID在农业物联网中的典型应用 100

6.3 条码技术 104

6.3.1 条码技术简介 104

6.3.2 条码识别工作原理 107

6.3.3 条码技术在农业物联网中的典型应用 107

第7章 农业遥感技术 113

7.1 概述 113

7.2 作物长势遥感监测 114

7.3 作物水分和养分遥感监测 117

7.3.1 作物水分遥感反演 117

7.3.2 作物养分遥感监测 119

7.4 作物产量遥感估测 122

第8章 农业导航技术 125

8.1 概述 125

8.1.1 GPS绝对定位 126

8.1.2 GPS相对定位 127

8.2 田间变量信息定位采集技术 128

8.2.1 GPS农田坐标变换 129

8.2.2 GPS动态定位 131

8.3 农业机械田间作业自主导航技术 132

8.4 农产品物流过程跟踪技术 133

传输篇 137

第9章 农业信息传输技术概述 137

9.1 农业信息传输基本概念 137

9.2 农业信息传输技术内容 138

9.2.1 农业信息有线传输技术 139

9.2.2 农田信息无线传输技术 140

9.2.3 信息传输共性关键技术内容 141

9.3 农业信息传输技术体系框架 146

第10章 农业无线传感器网络 151

10.1 概述 151

10.2 无线传感器网络的体系结构 152

10.2.1 无线传感器网络拓扑结构 152

10.2.2 无线传感器网络节点结构 153

10.3 蓝牙、Wi-Fi、ZigBee技术简介 153

10.3.1 蓝牙 153

10.3.2 Wi-Fi 154

10.3.3 ZigBee 155

10.4 农用无线传感器网络对比分析 155

10.5 WSN在农业中的应用 157

10.5.1 温室环境应用 157

10.5.2 农业水文水利监测 158

10.5.3 农田节水灌溉 160

10.5.4 用于家禽健康状况及行为特征监控 160

10.5.5 无线传感器网络应用于现代农业的优势 161

第11章 农业移动互联网 163

11.1 概述 163

11.2 农业互联网 164

11.2.1 互联网的组成 164

11.2.2 TCP/IP体系结构与协议 166

11.3 农业移动通信 168

11.3.1 移动互联通信技术发展及应用现状 169

11.3.2 现代农业移动通信技术：3G 172

11.3.3 未来农业移动通信技术：4G 175

11.4 农业移动互联网应用 176

11.4.1 数据采集发送模块 177

11.4.2 移动端实时监控模块 177

处理篇 183

第12章 农业信息处理概述 183

12.1 农业信息处理基本概念 183

12.2 农业信息处理关键技术 184

12.2.1 数据存储技术 184

12.2.2 数据搜索技术 185

12.2.3 计算技术 187

12.2.4 农业预测预警 190

12.2.5 农业智能控制 190

12.2.6 农业智能决策 190

12.2.7 农业诊断推理 190

12.2.8 农业视觉信息处理 191

12.3 农业信息处理技术体系框架 191

12.4 农业信息处理技术发展趋势 192

第13章 农业预测预警 195

13.1 概述 195

13.2 农业预测方法 196

13.2.1 农业预测的基本原则 196

13.2.2 农业预测模型选择 197

13.2.3 农业预测的基本步骤 198

13.2.4 农业预测的基本方法 199

13.3 农业预警方法 206

13.3.1 农业预警基本方法 206

13.3.2 农业预警的逻辑过程 207

13.4 典型案例 208

13.4.1 基于PSO-LSSVR的河蟹养殖水质变化预测模型 208

13.4.2 基于Rs-svM的集约化河蟹养殖水质预警模型 212

第14章 农业智能控制 219

14.1 概述 219

14.2 智能控制理论基础 220

14.2.1 模糊控制 220

14.2.2 神经网络控制 226

14.3 基于模糊控制的河蟹养殖溶解氧智能控制 228

14.3.1 模糊控制器变量选择 229

14.3.2 模糊控制策略 230

14.3.3 智能控制实验结果 231

第15章 农业智能决策 235

15.1 概述 235

15.2 农业智能决策基础理论 236

15.2.1 农业智能决策概述 236

15.2.2 农业智能决策支持系统的结构 237

15.2.3 农业智能决策方法 239

15.3 典型案例——牙鲆养殖饲料配方智能决策 243

15.3.1 牙鲆的营养需求 243

15.3.2 牙鲆养殖饲料配方智能决策模型 244

15.3.3 牙鲆养殖饲料配方智能决策模型评价 245

15.3.4 饲料配方智能决策模型实例分析 247

第16章 农业诊断推理 251

16.1 概述 251

16.2 农业病虫害诊断过程 252

16.2.1 获取诊断资料 252

16.2.2 综合分析资料 253

16.2.3 诊断推理阶段 253

16.2.4 治疗阶段 253

16.3 农业病虫害诊断模型 253

16.3.1 农业病虫害诊断问题的定义 254

16.3.2 “症状-疾病-病因”的诊断模型 255

16.4 农业病虫害诊断推理过程 256

16.4.1 “症状-疾病”的诊断推理 256

16.4.2 “疾病-病因”的诊断推理 258

16.5 鱼病诊断案例 259

第17章 农业视觉信息处理 263

17.1 概述 263

17.2 农业视觉信息增强与分割 265

17.2.1 视觉图像的增强 265

17.2.2 视觉图像的分割 267

17.3 农业视觉信息特征提取与分类 268

17.3.1 视觉图像的特征提取 268

17.3.2 视觉图像的目标分类 269

17.4 典型案例 273

17.4.1 视觉信息处理系统框架 273

17.4.2 在鱼病诊断中的应用 275

应用篇 283

第18章 农业物联网系统集成 283

18.1 概述 283

18.1.1 系统集成概念 283

18.1.2 农业物联网系统集成 283

18.2 农业物联网系统集成原则和步骤 284

18.2.1 农业物联网系统集成原则 284

18.2.2 农业物联网系统集成步骤 285

18.3 农业物联网系统集成方法 287

18.3.1 感知层集成 287

18.3.2 传输层集成 289

18.3.3 农业物联网平台集成 289

18.3.4 农业物联网系统集成 291

18.4 系统集成案例 291

18.4.1 设备集成 292

18.4.2 数据库设计 293

18.4.3 系统结构设计 295

18.4.4 系统功能设计 296

第19章 农业物联网标准 299

19.1 概述 299

19.1.1 农业物联网标准相关概念 299

19.1.2 农业物联网标准的重要性 300

19.1.3 农业物联网标准现状 302

19.2 农业物联网基础通用标准 304

19.3 农业产业物联网标准 305

19.3.1 大田种植物联网标准体系 305

19.3.2 设施园艺物联网标准体系 306

19.3.3 畜禽养殖物联网标准体系 307

19.3.4 水产养殖物联网标准体系 309

19.3.5 农产品物流追溯物联网标准体系 310

第20章 大田种植物联网应用 311

20.1 概述 311

20.1.1 我国大田种植业的物联网技术需求 311

20.1.2 我国种植业物联网技术特点 312

20.2 大田种植物联网总体框架 312

20.2.1 种植业物联网应用平台体系架构 312

20.2.2 种植业物联网服务平台服务体系架构 313

20.3 墒情监控系统 314

20.4 农田环境监测系统 317

20.5 施肥管理测土配方系统 318

20.6 大田作物病虫害诊断与预警系统 318

20.7 农机调度管理系统 320

20.8 精细作业系统 321

20.9 应用案例 322

第21章 设施园艺物联网应用 325

21.1 概述 325

21.1.1 设施园艺物联网技术需求 325

21.1.2 设施园艺物联网技术发展趋势 326

21.2 设施园艺物联网总体架构 327

21.3 温室环境自动控制系统 328

21.3.1 温室自动控制系统 328

21.3.2 环境自动控制系统 329

21.4 设施园艺水肥管理系统 332

21.5 设施园艺自动作业与机器人 333

21.6 设施园艺病虫害预测预警系统 334

21.7 农产品分级分类系统 335

21.8 应用案例 335

第22章 畜禽养殖物联网应用 339

22.1 概述 339

22.2 畜禽养殖物联网总体框架 341

22.3 养殖环境监控系统 342

22.3.1 养殖环境信息智能传感子系统 343

22.3.2 养殖环境信息自动传输子系统 343

22.3.3 养殖环境自动控制子系统 344

22.3.4 养殖环境智能监控管理平台 345

22.4 精细喂养决策系统 348

22.5 育种繁育管理系统 349

22.6 疾病诊治与预警系统 350

第23章 水产养殖物联网应用 353

23.1 概述 353

23.2 水产养殖物联网总体架构 355

23.3 水产养殖环境监控系统 356

23.3.1 智能水质传感器 357

23.3.2 无线增氧控制器 358

23.3.3 水产养殖无线监控网络 358

23.3.4 水质智能调控系统 360

23.4 精细喂养管理系统 361

23.4.1 饲料配方优化 361

23.4.2 精细喂养决策 362

23.5 疾病预警远程诊断系统 363

23.5.1 疾病预警系统 363

23.5.2 疾病诊断系统 364

23.6 应用案例 364

第24章 农产品物流物联网应用 367

24.1 概述 367

24.1.1 农产品物流物联网的内涵 367

24.1.2 农产品物流物联网的特点 368

24.1.3 农产品物流物联网应用主要技术 370

24.1.4 农产品物流物联网发展趋势 371

24.2 农产品物流物联网系统总体架构 372

24.2.1 总体技术架构 372

24.2.2 技术特点分析 373

24.3 农产品配货管理系统 374

24.4 农产品质量监管追溯系统 377

24.5 农产品运输管理系统 380

24.6 农产品采购交易系统 380

24.7 案例分析—农产品温控物流智能系统解决方案 381

24.7.1 农产品温控物流智能系统业务需求 381

24.7.2 农产品温控物流智能系统功能实现 382

第25章 农业物联网发展趋势和前景展望 385

25.1 农业物联网发展面临的机遇与挑战 385

25.1.1 农业物联网发展面临的机遇 385

25.1.2 农业物联网发展面临的挑战 386

25.2 农业物联网发展需求与趋势 388

25.2.1 更透彻的感知 390

25.2.2 更全面的互联互通 390

25.2.3 更深入的智慧服务 391

25.2.4 更优化的集成 391

25.3 农业物联网发展对策与建议 392

25.3.1 突破核心技术和重大共性关键技术 392

25.3.2 加快农业物联网标准体系建设 393

25.3.3 开展农业物联网产品补贴 393

25.3.4 加强农业物联网示范项目建设 394

25.3.5 加快制定农业物联网发展的产业政策 394