全国高等院校人工智能系列“十三五”规划教材：智能农业——智能时代的农业生产方式变革 chm umd 阿里云 下载 夸克云 pdf azw3 kindle

本书以智能农业生产方式系统建设为目标，阐述了智能农业生产的基本概念与理论、支撑技术体系和典型应用三方面内容，使读者对农业生产方式的变革、对农业智能建立起较为清晰的理解和认识，并结合支撑技术、应用需求对农业专家系统、农业机器人和智能信息服务平台进行分析。本书适合作为农业院校人工智能课程的教材，也可作为农业智能开发与研究人员以及对智能农业领域感兴趣读者的参考用书。

第1章智能农业生产系统概述

1.1智能农业生产系统的基本概念

1.2智能农业生产的发展动态

1.3智能农业生产的技术应用

第2章智能农业生产系统的技术基础概览

2.1数据、信息与知识

2.2智能农业生产系统中的知识

2.3智能农业生产系统的技术特征

2.4无所不在的感知

2.5无所不在的数据

2.6无所不在的计算

2.7智能化的分析和决策

第3章知识表示与处理

3.1知识表示

3.2农业知识推理

第4章机器学习

4.1概述

4.2领域的机器学习算法

4.3机器学习在农业领域中的应用

第5章智能图像识别处理技术

5.1图像处理

5.2图像分割技术

5.3图像特征提取与分析

5.4智能图像识别

5.5农业图像处理案例分析

第6章物联网技术

6.1物联网技术的基本概念

6.2物联网体系的基本框架

6.3物联网关键技术

6.4物联网系统设计

6.5农业物联网的应用

第7章3S技术

7.1对地观测系统与农业生产数字化

7.2地理信息技术

7.3遥感技术

7.4全球定位系统

第8章农业大数据与智能决策技术

8.1农业生产与大数据

8.2大数据关键技术

8.3基于大数据的农业智能决策支持

8.4大数据的农业应用

第9章农业专家系统

9.1农业专家系统概述

9.2农业专家系统的分类

9.3农业专家系统的基本结构

9.4农业专家系统的设计

第10章农业机器人

10.1农业机器人概述

10.2农业机器人的结构

10.3农业机器人系统设计

10.4农业机器人在农业生产领域中的应用

第11章农业物联网智能信息服务平台

11.1工作基础

11.2总体设计

11.3基于移动终端的农业环境数据感知与传输技术

11.4基于移动终端的农业多媒体数据采集与实时通信技术

第12章智能农业生产系统展望

12.1未来智能农业生产系统的组成和特征

12.2智能农业生产系统的重点领域

12.3农业机器人在智能农业生产系统中的应用

12.4智能农业生产系统发展的建议

参考文献

       谢能付，博士，中国农业科学院农业信息研究所研究员、硕士生导师。中国农学会计算机农业应用分会委员。2005年12月毕业于中科院计算所计算机软件与理论专业，获取工学博士学位。2005年，受邀赴香港城市大学做访问学者。目前主要从农业大数据环境下情报分析、农业信息技术、农业开放式问答系统、个性化技术等方面的研究工作。作为项目负责人，主持国家自然科学基金、转基因专项、国家标准项目、农科院科研项目等省部级以上课题10项，参加的国家973、国家自然科学基金、国家支撑计划、横向项目等在内的课题20余项。公开发表学术论文80余篇，其中30余篇被SCI、EI收录。参与出版编著和译著4本，软件登记20余项，授权发明专利2项。获奖成果3项，其中省部级三等奖1项（排名第2）。

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编辑推荐

   基础性：注重基础理论，把握前沿系统。 应用性：结合领域特点，剖析应用场景。

前言

计算机与网络技术、物联网技术、自动化技术、人工智能技术等先进技术的发展不断推动着农业生产方式的变革。以数字化为基础的智能农业生产模式应运而生，使得智慧农业更加智慧，精准农业更加精准，催生了以信息和知识为代表的新一代生产力，促进人工智能在现代农业生产中快速发展。

本书围绕智能农业生产方式变革，阐述了农业智能生产的基本概念与理论、支撑技术、典型应用方式和未来趋势。全书共分四部分，其中：

(1)智能农业的基本概念与理论部分，包括第1章和第2章。第1章介绍了智能农业生产系统和智能农业生产系统的基本概念，并对国内外发展历史与现状、技术应用进行了阐述；第2章从人工智能的角度总结了数据、信息和知识等内容以及智能生产所依赖的感知、计算、处理和分析决策等技术基础。

(2)结合智能农业生产系统的实现，重点阐述了相关的技术支撑理论，包括第3章至第8章。第3章阐述了智能系统的知识表示与处理方法。如何有效表示和利用这些知识支持农业问题的求解和决策，是面向农业的知识系统所要解决的核心问题；第4章介绍了智能农业生产系统的机器学习核心技术，它是使计算机具有智能的根本途径，是智能农业生产系统不可缺少的部分；第5章结合农业生产系统主要处理的数据要素，重点讨论了农业领域的图像识别和处理技术；第6章围绕农业物联网技术，介绍了物联网基本框架、关键技术、农业生产物联网系统的设计和典型物联网的应用方案；第7章围绕3S在农业领域中的应用，介绍和分析了3S技术的基本理论和应用；第8章围绕农业大数据的应用，介绍了大数据的基本特征、关键技术、基于大数据的智能决策，并结合实例介绍了Hadoop农业大数据管理平台架构等内容。

(3)智能农业生产建设应用环节，包括第9章至第11章。第9章围绕农业生产专家系统建设，介绍了专家系统的基本概念、分类、基本结构和系统设计方法。第10章围绕农业机器人的建设和应用，介绍了农业机器人的基本架构、系统设计、典型应用场景和应用展望。第11章围绕农业物联网智能信息服务，介绍了一个典型农业物联网智能信息服务平台实现的关键技术和实现方法。

(4)第12章展望了智能农业生产系统应用的重点农业领域，并阐述了智能农业生产系统的发展建议。

本书由谢能付、曾庆田、马炳先、冯建中、姜丽华、郭雷风编著。谢能付负责把握全书的逻辑系统和结构体系，并对全书进行统稿和修订，南京大学徐洁磐教授进行了审稿。本书编写的具体分工如下：谢能付负责第1章1~2节、第2章；曾庆田负责第3章、第6章、第8章、第9章、第11章；马炳先负责第4章、第10章；冯建中负责第7章；姜丽华负责第5章；郭雷风负责第12章；吴赛赛负责第1章第3节，并负责本书参考文献整理和文字校正；郝心宁、张帆、郭文艳和程成也参与了部分章节内容的撰写和整理工作。该书部分内容来自国家自然科学基金农业大数据环境下多粒度知识融合方法研究(31671588)项目的研究成果。在本书中参考或引用了相关理论文献和农业生产应用案例，其参考文献已列在文章后面，但难免有所疏漏。在此，向有关专家表示感谢。

由于编者水平有限，加之时间仓促，书中难免存在疏漏和不足之处，恳请读者批评指正。

编者

2020年1月