农业信息分析学 [Agricultural Information Analytics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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许世卫 著

图书标签:

• 农业信息
• 农业大数据
• 数据分析
• 信息技术
• 农业科技
• 精准农业
• 农业信息化
• 统计分析
• 机器学习
• 农业经济

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040377187

版次：1

商品编码：11437391

包装：平装

外文名称：Agricultural Information Analytics

开本：16开

出版时间：2013-11-01

用纸：胶版纸

页数：404

正文语种：中文

内容简介

　　“农业信息分析学”是以研究农业信息流动及其应用技术方法为主的一门新兴学科，是高等农业院校和综合性大学农业经济管理、农业信息管理和作物信息科学等专业的一门重要的专业课。许世卫所著的《农业信息分析学》是国内第1本《农业信息分析学》教材，作者为该学科的主要创立人之一。《农业信息分析学》按照农业信息分析理论、方法和应用分为三篇，共设九章叙述了农业信息分析的理论基础，介绍了农业信息采集、处理和推送方法，并针对农情、食物安全、农业风险和农产品市场等信息分别进行了专业分析。
　　《农业信息分析学》适合农业信息分析专业、农业经济管理类专业、农业信息管理类专业、农业信息技术类的本科生和研究生使用，同时还可以作为专门从事农业信息分析工作的有关人员的学习资料。

作者简介

　　许世卫，1962年5月生，管理学博士，研究员，博士生导师。现为中国农业科学院农业信息研究所所长、农业部农业信息服务技术重点实验室主任、中国农业科学院智能化农业预警技术与系统重点开放实验室主任，是国家863计划现代农业技术领域主题专家组专家、享受国务院特殊津贴专家。长期从事食物安全、农业信息分析与预警、农业信息智能服务技术等研究工作。主持“十一五”、“十二五”国家科技支撑项目“农产品数量安全智能分析与预警关键技术支撑系统及示范”、“基于物联网技术的农业智能信息系统与服务平台”等多项国家课题。在相关研究领域出版专著多部，在农业信息监测预警、农业信息智能服务技术等相关领域发表论文多篇。

目录

第一篇 农业信息分析学理论
第一章 绪论
第一节 农业信息科学与农业信息分析
一、信息与信息科学
二、农业信息学的基本内涵
三、农业信息学的发展历程
四、农业信息学的分支学科
五、农业信息分析学的概念
第二节 农业信息分析学的形成与发展
一、农业信息分析学的产生背景
二、农业信息分析学的发展概况
三、农业信息智能分析
第三节 农业信息分析学的研究内容与方法
一、农业信息分析学的研究对象
二、农业信息分析学的研究内容
三、农业信息分析学的研究方法
本章小结
思考与探索
参考文献
第二章 农业信息分析学理论基础
第一节 农业信息流理论
一、农业信息流的概念
二、农业信息流的要素构成
三、农业信息流动过程
第二节 农业全息信息理论
一、农业全息信息的概念
二、农产品全息信息的表达
三、隐性信息与显性信息
四、不完全信息理论
五、信息不对称理论
第三节 农业信息定量理论
一、信息熵
二、信息价值理论
三、不确定性理论
第四节 农业预警理论
一、农业预警的概念
二、农业预警的过程与方法
本章小结
思考与探索
参考文献

第二篇 农业信息分析学方法
第三章 农业信息采集
第一节 自然类农业信息的采集
一、自然类农业信息概述
二、自然类农业信息采集方法和技术
三、典型自然类农业信息采集案例介绍
第二节 生产类农业信息的采集
一、生产类农业信息概述
二、生产类农业信息采集方法与技术
三、典型生产类农业信息采集
第三节 社会经济类农业信息的采集
一、社会经济类农业信息概述
二、社会经济类农业信息采集方法
三、典型社会经济类农业信息采集
本章小结
思考与探索
参考文献
第四章 农业信息处理
第一节 农业信息处理概述
一、农业信息处理的概念
二、农业信息处理的对象及内容
三、农业信息处理的流程
四、农业信息处理的发展趋势
第二节 数值型农业信息处理
一、常见的数值型农业信息
二、数值型农业信息处理的方法
三、典型数值型农业信息处理
第三节 图像型农业信息处理
一、图像型农业信息处理概述
二、农业图像处理的方法及技术
三、典型的农业图形图像信息处理及应用
第四节 文本型农业信息处理
一、文本型农业信息的特点
二、文本型农业信息处理的方法
三、文本型农业信息处理的未来应用
本章小结
思考与探索
参考文献
第五章 农业信息推送
第一节 农业信息推送概述
一、信息推送产生的背景
二、信息推送的特点
三、农业信息推送的作用
第二节 农业信息推送技术
一、基于内容的信息推荐技术
二、基于协同过滤的信息推荐技术
三、基于关联规则的信息推荐技术
四、其他信息推荐技术
第三节 农业信息推送模式
一、面向大众型信息需求的农业信息推送模式
二、面向专业化信息需求的农业信息推送模式
本章小结
思考与探索
参考文献

第三篇 农业信息分析学应用
第六章 农情信息分析
第一节 农情信息分析概述
一、农情信息的概念和意义
二、农情信息分类
三、农情信息分析流程
四、农情信息采集与分析方式
第二节 种植业农情信息分析
一、农作物生产信息分析
二、农作物灾害信息监测分析
三、农作物产量信息监测分析
第三节 养殖业农情信息分析
一、养殖生产信息分析
二、畜禽疫病信息监测分析
三、养殖产量信息分析
本章小结
思考与探索
参考文献
第七章 食物安全信息分析
第一节 食物安全信息分析概述
一、食物安全的内涵和意义
二、食物安全信息分析的对象和内容
三、食物安全信息分析流程
第二节 食物生产信息分析
一、食物生产稳定性信息分析
二、食物产量预测
三、食物生产资源安全临界线分析
四、典型的食物生产信息分析案例
第三节 食物消费信息分析
一、食物消费结构信息分析
二、偶发事件对食物消费的影响
三、食物消费信息分析案例
第四节 食物供需匹配信息分析
一、食物的供给和需求
二、食物供需匹配评价分析
三、食物平衡表
第五节 食物安全预警系统
一、食物安全预警系统应具备的功能
二、食物安全预警系统模块
三、食物安全预警系统实例
本章小结
思考与探索
参考文献
第八章 农业生产风险信息分析
第一节 农业生产风险信息分析概述
一、农业生产风险信息的基本内涵
二、农业生产风险信息分析的流程
三、农业生产风险信息分析的功能
第二节 农业生产风险信息分析设备
一、农田气候风险因子采集设备
二、农业遥感风险因子采集设备
三、农业生产风险因子采集设备的实例
第三节 农业生产风险信息分析方法
一、农业生产风险信息分析方法论
二、农业生产风险信息识别方法
三、农业生产风险信息评估方法
第四节 农业生产风险信息分析系统
一、总体构架设计
二、功能模块设计
三、运行环境和安全性设计
本章小结
思考与探索
参考文献
第九章 农产品市场信息分析
第一节 农产品市场信息分析概述
一、农产品市场信息分析的基本内涵
二、农产品市场信息分析的作用与意义
三、农产品市场信息分析的对象和内容
四、农产品市场信息分析的基本流程
第二节 农产品市场信息分类与采集标准
一、农产品市场信息标准化意义
二、农产品全息市场信息的概念
三、农产品全息市场信息的表达
四、农产品全息市场信息的编码
第三节 农产品市场信息采集方式与设备
一、农产品市场信息的采集方式
二、农产品市场信息采集设备的研制
三、农产品市场信息采集设备的应用
第四节 农产品市场信息分析方法
一、农产品市场波动与风险分析法
二、农产品市场价格预测方法
三、农产品市场价格传导模拟方法
第五节 中国农产品市场监测与预警系统
一、系统的整体结构
二、系统设计与实现
三、系统的实际应用
本章小结
思考与探索
参考文献
索引

《数字农田的智慧脉搏：农业信息分析学》 在科技浪潮席卷全球的今天，农业，这个古老而至关重要的产业，正经历着一场前所未有的深刻变革。这场变革的核心驱动力，便是信息技术与大数据分析的深度融合。而《数字农田的智慧脉搏：农业信息分析学》正是这场变革的忠实记录者与智慧引领者。它并非泛泛而谈的农业通识，也非对某个具体农业技术环节的孤立阐释，而是将目光聚焦于“信息”这一关键要素，深入剖析如何在瞬息万变的农业生产、经营与管理中，发掘、运用、分析和决策，最终实现效率的飞跃、效益的最大化和可持续发展的宏伟目标。 本书旨在为广大的农业从业者、科研人员、政策制定者以及对智慧农业未来充满好奇的读者，构建一个清晰而系统性的知识框架。它所探讨的“农业信息分析学”，是一门融合了统计学、计算机科学、地理信息系统、遥感技术、物联网技术、人工智能等多个学科领域的交叉学科。它研究的并非土地的肥沃程度，抑或作物的生长周期本身，而是贯穿于农业全链条的、海量而多源的信息流，并在此基础上，揭示出隐藏在数据之下的规律、趋势与洞察，从而为农业生产提供精准的指导，为经营决策提供科学的依据，为管理服务提供智能的支持。 第一篇：农业信息的基石——数据采集与预处理 任何成功的分析都离不开高质量的数据。本书的开篇，便将读者带入农业信息采集的广阔天地。我们将详细探讨现代农业生产中能够触及的各类信息来源： 传感器网络与物联网（IoT）： 从土壤湿度传感器、气象站、作物生长监测设备，到农机作业传感器、牲物追踪设备，物联网技术正以前所未有的密度部署在田间地头。本书将解析这些传感器如何实时采集土壤养分、温湿度、光照强度、降雨量、CO2浓度、作物叶片温度、农药残留、牲畜健康指标等关键数据，并论述如何构建高效、稳定、低成本的物联网通信网络，确保数据的实时、连续传输。 遥感技术与地理信息系统（GIS）： 卫星遥感、无人机遥感以其广域、非接触的优势，为我们提供了宏观的农业生产概览。我们将深入讲解不同光谱波段的遥感影像如何反映作物的长势、病虫害发生情况、土壤水分状况、地形地貌特征等。同时，GIS技术如何整合这些空间信息，进行区域划分、地块管理、灾害评估，为精准农业规划奠定基础。 农机装备与自动化系统： 现代农业机械不再仅仅是执行器，更是信息收集的节点。联合收割机上的产量和水分传感器，播种机上的精准播种信息，植保无人机上的作业轨迹和药剂喷洒数据，都构成了宝贵的生产信息。本书将分析如何从这些自动化系统中提取和管理生产数据。 农业管理平台与ERP系统： 农场管理软件、企业资源计划（ERP）系统，是整合农场人力、物力、财力信息的核心。本书将探讨如何从这些系统中提取生产计划、成本核算、销售记录、库存信息等，形成数据间的关联分析。 传统农业数据与社会经济数据： 即使是传统的农户记录、农业统计年鉴、气象历史数据、市场价格信息、政策法规文本等，也包含着重要的历史和背景信息。本书将介绍如何对这些非结构化或半结构化数据进行提取、清洗和整合。 在数据采集的基础上，数据预处理是保证分析质量的重中之重。我们将详细阐述： 数据清洗： 识别并处理缺失值、异常值、重复值，修正数据录入错误，确保数据的准确性和完整性。 数据集成： 将来自不同来源、不同格式的数据进行有效整合，形成统一的数据集。 数据变换： 对数据进行归一化、标准化、编码转换等处理，使其符合分析模型的要求。 特征工程： 基于领域知识，从原始数据中提取或构建出对分析更有意义的特征，如作物生长指数、病虫害风险指数、水肥需求预测模型等。 第二篇：数据分析的利器——核心方法与技术 掌握了优质的数据，接下来的关键是如何运用强大的分析工具，从中提炼出有价值的见解。本书将系统介绍一系列农业信息分析的核心方法与技术： 描述性统计与可视化分析： 通过均值、方差、百分位数等基本统计量，以及柱状图、折线图、散点图、热力图、地图可视化等，直观地展示农业生产现状、资源分布、趋势变化，帮助用户快速理解数据概貌。 预测性分析： 时间序列分析： 利用历史数据预测未来的产量、价格、天气变化、病虫害发生概率等，为生产计划和风险管理提供依据。我们将介绍 ARIMA、LSTM 等经典模型及其在农业领域的应用。 回归分析： 建立产量与影响因素（如施肥量、灌溉量、光照、温度、土壤养分等）之间的定量关系，实现产量预测和优化投入。 分类与聚类分析： 根据作物长势、土壤类型、病虫害表现等对地块或作物进行分类，识别不同区域的特点；对农户或耕作模式进行聚类，为精准管理和推广提供依据。 诊断性分析： 探究“为什么会发生这种情况”。例如，分析产量下降的具体原因，是土壤问题、气候异常还是病虫害侵扰，从而指导针对性的改进措施。 机器学习与深度学习： 引入更高级的分析工具，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Machines）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些技术在图像识别（如病虫害识别、作物成熟度判断）、自然语言处理（如农业政策文本分析）、复杂模式挖掘等方面展现出强大能力。 空间统计与地理加权回归： 结合地理位置信息，分析空间相关性，理解不同地块之间的影响，实现更精细化的区域性分析和决策。 因果推断： 尝试理解不同因素之间的因果关系，而非仅仅是相关性，例如，量化某种新型肥料对作物增产的确切效果。 第三篇：智慧应用的实践——农业生产、经营与管理 信息分析的最终目的是服务于实际应用。《农业信息分析学》将重点探讨如何将这些分析技术落地，在农业生产、经营和管理等各个环节产生价值： 精准农业（Precision Agriculture）： 精准播种与施肥： 基于土壤养分分布、历史产量数据、作物生长模型，为不同地块甚至同一地块的不同区域制定差异化的播种密度和施肥方案，实现“按需供给”，节约成本，减少环境污染。 精准灌溉： 结合土壤湿度传感器、气象数据、作物需水模型，实现按需、按时、按量的精准灌溉，提高水分利用效率。 精准植保： 利用遥感影像、气象数据、病虫害预警模型，预测病虫害发生概率，指导精准施药，减少农药使用量，降低食品安全风险。 作物生长监测与产量预测： 利用遥感影像、地面传感器数据、物候模型，实时监测作物生长状况，评估长势，并在此基础上进行产量预测，为销售、仓储、物流等环节提供决策支持。 农场经营与成本优化： 对农场投入（种子、肥料、农药、人工、机械）与产出（产量、质量、销售额）进行数据分析，识别成本效益高的耕作模式，优化资源配置，提高农场整体盈利能力。 风险管理与灾害预警： 分析气象数据、地质信息、历史灾害记录，预测旱涝、霜冻、病虫害等自然灾害发生的可能性，提前采取应对措施，最大程度减少损失。 供应链管理与市场分析： 分析农产品产量、市场需求、价格波动、物流信息，优化农产品流通环节，减少损耗，提高效率，并为市场预测和定价策略提供数据支持。 政策制定与区域农业规划： 通过对区域农业生产数据、资源禀赋、市场变化、环境影响等多维度信息的综合分析，为政府部门制定科学的农业政策、进行区域农业产业布局提供决策参考。 农产品质量追溯与品牌建设： 整合从田间到餐桌的全程信息，建立农产品质量追溯体系，提升消费者信任度，为品牌建设提供坚实的数据支撑。 农业知识图谱与智能问答： 构建农业领域的知识图谱，整合各类农业知识、技术、案例，为农民提供智能化的技术咨询和问题解答。 第四篇：未来的展望——挑战与机遇 《数字农田的智慧脉搏：农业信息分析学》在总结现有成就的同时，也必然会探讨农业信息分析学面临的挑战与未来的发展方向： 数据孤岛与互联互通： 如何打破不同平台、不同设备之间的数据壁垒，实现数据的无缝共享与互联互通，是当前面临的巨大挑战。 数据安全与隐私保护： 随着农业数据越来越敏感，如何保障数据安全，保护农户的隐私，将成为亟待解决的问题。 技术人才的培养与引进： 农业信息分析需要跨学科的专业人才，如何培养和引进具备数据科学、计算机科学、农业科学等综合背景的复合型人才，是推动行业发展的关键。 算法的鲁棒性与可解释性： 尤其是在复杂多变的农业环境中，如何提高算法模型的鲁棒性，使其能适应各种变化，以及如何提高模型的解释性，让用户理解分析结果背后的逻辑，是提升信任度的重要环节。 人工智能与自动化在农业中的深度融合： 未来，人工智能将更加深入地参与到农业的决策、执行和优化过程中，实现更高级别的农业自动化和智能化。 可持续农业与生态环境监测： 农业信息分析在监测农业活动对环境的影响、推动绿色生产、实现可持续发展方面将发挥越来越重要的作用。 区块链技术在农业中的应用： 探讨区块链技术如何用于农产品溯源、土地流转、金融服务等，提升农业产业链的透明度和可信度。 《数字农田的智慧脉搏：农业信息分析学》不仅仅是一本学术著作，更是一份开启农业现代化新篇章的行动指南。它将帮助读者理解，在信息的海洋中，农业的未来正焕发出前所未有的生机与活力。它鼓励每一位投身农业的参与者，拥抱技术，洞察数据，用智慧点亮数字农田的每一个角落，共同塑造一个更高效、更可持续、更美好的农业未来。

评分☆☆☆☆☆

读完后，我感觉这本书更像是一部为专业研究人员准备的参考手册，而非面向入门者的普及读物。语言风格非常正式，引用了大量的专业术语，这使得知识的密度非常高。优点在于其详尽的文献引用和对经典理论的忠实呈现，为后续深入研究奠定了坚实的基础。但坦白说，对于希望快速掌握一门新技能的实践者来说，它可能显得有些晦涩和冗长。书中对新兴技术如物联网（IoT）在数据采集端的应用介绍略显不足，似乎更多地聚焦于传统的数据处理范式。如果能增加一个关于如何利用移动计算和边缘计算实时反馈分析结果的章节，对于提升本书的“前沿性”和实用价值会是一个极大的补充。总而言之，这是一部值得收藏和反复研读的资料，但需要读者投入相当的精力和时间去消化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实吸引人，封面那种深沉的墨绿色配上烫金的字体，透露出一种古典与现代交织的质感，很符合我对一本严肃学术著作的期待。我通常会花不少时间研究一下作者的背景和前言，看看他们对这个领域的整体把握如何。从目录来看，它似乎对信息采集、数据处理和模型构建有比较细致的划分，这让我对它在方法论上的深度抱有很高的期望。比如，我很想知道它如何处理非结构化数据，比如各种农业报告和新闻报道中的信息提取，而不是仅仅停留在传统的统计数据分析上。我期待它能提供一些前沿的案例，展示如何在实际的农业生产决策中应用这些分析结果，比如产量预测的准确性提升，或是病虫害预警系统的优化。如果这本书能提供一套可操作的分析框架，那就太棒了，这样我就可以尝试将其应用到我正在进行的一些课题中。整体而言，我对它提供的理论框架和实践指导价值非常关注，希望它能为我打开一个更广阔的分析视角。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是其宏大的视野，它似乎不仅仅关注农业生产本身，更将分析学置于整个农业经济体系乃至可持续发展的大背景下去考量。作者似乎试图构建一个连接技术与政策的桥梁。我特别留意了其中关于政策影响分析的章节，探讨了补贴政策、贸易协定如何通过信息流来影响农民的决策行为，这超越了我原先对“信息分析”的狭隘理解。然而，在探讨具体的数据模型时，有时候会觉得力度不够，比如在面对突发性自然灾害（如洪涝、干旱）的数据不完整性时，书中提供的应对策略略显保守，缺乏一些更具创新性的鲁棒性分析方法。我期望看到更多关于极端条件下的数据缺失值填补和不确定性量化的讨论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑安排得相当清晰，从基础的概念梳理到复杂的应用场景，层层递进，给人一种结构严谨的感觉。尤其欣赏它对“数据质量”和“信息伦理”这两个关键环节的重视，这在很多同类书籍中常常被忽略。它强调了农业数据采集的特殊性——涉及地理信息、环境因素和生物变量，这使得信息分析的复杂性远超一般商业数据。我个人认为，如果它能在数据可视化这一块提供更丰富的图表类型和更直观的解释，读起来会更轻松。例如，如何用交互式地图展示土壤养分变化的动态过程，而不是简单的静态图表。总的来说，这本书的学术严谨性毋庸置疑，它提供了一个扎实的知识体系，但要将其转化为实战能力，可能还需要读者自行补充一些动手实践的经验。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我发现这本书在某些章节的处理上显得有些过于理论化，尤其是在描述数据挖掘算法的部分，语言的跳跃性比较大。对于我这样的非计算机专业背景的读者来说，理解起来确实需要花费更多时间去对照其他资料。我比较关注的是，它如何将这些高深的理论与实际的农业场景紧密结合起来。例如，在讨论时间序列分析时，期望能看到更多关于作物生长周期、气候变化对数据影响的深度剖析，而不是泛泛而谈的模型原理。此外，书中引用的案例似乎稍显陈旧，如果能加入近几年全球或国内在智慧农业、精准农业方面的新鲜数据和成功实践，那无疑会大大增加其说服力和时效性。我认为一本好的分析学著作，不仅要教我们“怎么做”，更要展示“为什么这么做有效”，希望后续章节能在这方面有更扎实的支撑。