数据挖掘与精准农业智能决策系统 9787030313133 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈桂芬，于合龙 著

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• 数据挖掘
• 精准农业
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• 农业信息化
• 机器学习
• 大数据分析
• 农业科技
• 决策支持系统
• 农业生产
• 人工智能

店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030313133

商品编码：29622721339

包装：平装

出版时间：2011-06-01

基本信息

书名：数据挖掘与精准农业智能决策系统

定价：46.00元

作者：陈桂芬,于合龙

出版社：科学出版社

出版日期：2011-06-01

ISBN：9787030313133

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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　　陈桂芬，于合龙等著的这本《数据挖掘与精准农业智能决策系统》主要介绍了精准农业、数据挖掘和智能决策系统的相关理论，重点研究精准农业智能决策技术体系，提出了贝叶斯理论和时序算法在产量预测中的应用；基于空间模糊聚类和灰色关联度的农田管理区划分；基于模糊聚类、决策树、粗糙集理论的土壤地力等级智能评定方法；基于神经网络和组合预测算法的精准施肥模型；基于可视化加权空间模糊聚类的变量施肥效果评价；基于框架的知识表示、贝叶斯及粗糙集理论的作物病虫草害智能预测与诊治方法；并在此基础上，自主研制了基于数据挖掘的玉米精准作业智能决策支持系统。《数据挖掘与精准农业智能决策系统》可供从事精准农业和农业信息学等领域的研究人员和开发人员使用，也可作为高等院校相关专业的本科生、研究生教学用书和参考用书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《数据挖掘与精准农业智能决策系统》 引言 农业，作为人类文明的基石，经历了漫长而深刻的演变。从刀耕火种的原始时代，到机械化、化肥农药的普及，再到如今信息技术的浪潮席卷而来，农业的每一次进步都伴随着对自然规律的更深层次理解与对生产效率的不断追求。在21世纪，随着全球人口的持续增长、气候变化的日益严峻以及消费者对食品安全与品质的要求不断提高，传统农业模式面临着前所未有的挑战。如何以更少资源、更低的成本、更少的环境影响，生产出更高质量、更安全的农产品，已成为全球农业发展的核心议题。 “精准农业”应运而生，它是一种将信息技术、管理科学与农业生产深度融合的现代化农业生产模式。它强调在适时、适地、适量、适种的原则下，对农田实施精细化、差异化管理，以最大化资源利用效率、提升农产品产量与品质、降低生产成本、减少环境污染。而支撑精准农业高效运作的关键，便是海量农业数据的收集、分析与智能决策。 本书《数据挖掘与精准农业智能决策系统》，正是聚焦于这一时代命题，深入探讨如何运用强大的数据挖掘技术，构建先进的智能决策系统，从而赋能现代农业，引领精准农业迈向更高水平。本书并非仅仅是对现有技术的罗列，而是试图勾勒出一幅宏伟蓝图，阐述数据如何成为农业生产的新“石油”，而智能决策系统则是驱动精准农业发展的“引擎”。 第一章：精准农业的时代呼唤与发展现状 本章首先追溯农业发展的历史脉络，解析传统农业模式的局限性，并着重阐述当前全球农业面临的严峻挑战，包括但不限于： 资源约束加剧： 可耕地面积逐年减少，水资源短缺，化肥农药过度使用带来的环境恶化，以及能源成本的攀升。 气候变化冲击： 极端天气事件频发，对作物生长周期、产量稳定性带来巨大不确定性。 食品安全与质量需求： 消费者对食品的安全性、营养价值、追溯性要求日益提高，传统粗放式生产难以满足。 劳动力结构变化： 农村劳动力老龄化、转移，对农业生产的自动化、智能化提出了迫切需求。 在此基础上，本书将系统介绍精准农业的核心理念与发展历程。精准农业并非单一的技术，而是一个多学科交叉、多技术集成的系统工程。我们将剖析精准农业的几大关键组成部分： 农田信息采集： 传感器网络（土壤、气象、作物生理）、遥感技术（卫星、无人机）、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等如何实现对农田环境、作物生长状态的实时、精准监测。 农事活动精细化： 变异性管理、变量施肥、变量灌溉、精准施药、精准播种等如何基于信息采集的结果，实现农事操作的精准执行。 产量与品质优化： 如何通过精细化管理，实现产量最大化，同时提升农产品的营养成分、风味、储存性等品质。 资源效率提升与环境友好： 如何通过精准施策，减少水、肥、药的浪费，降低对土壤、水源的污染，实现可持续农业发展。 最后，本章将梳理当前精准农业在全球范围内的发展现状，介绍一些典型的应用案例和技术进展，为后续章节的研究奠定坚实的基础，并勾勒出未来精准农业的发展方向。 第二章：数据挖掘在农业领域的理论基础与方法论 数据挖掘，作为从海量、复杂数据中发现有价值信息和知识的过程，是支撑精准农业智能决策的核心技术。本章将深入浅出地介绍数据挖掘的理论基础与关键方法论，并重点探讨其在农业领域的适用性与挑战。 我们将从以下几个方面展开： 数据挖掘的定义与过程： 详细阐述数据挖掘的内涵，包括数据预处理（数据清洗、集成、转换、降维）、模式发现（分类、聚类、关联规则、回归）、模式评估与知识表示等核心步骤。 主要的挖掘技术与算法： 分类算法： 如决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）、神经网络等，如何用于识别病虫害、预测作物产量、评估土壤肥力等级。 聚类算法： 如K-Means、层次聚类、DBSCAN等，如何用于划分农田区域、分析作物生长模式、识别具有相似特征的农户群体。 关联规则挖掘： 如Apriori算法，如何发现不同农事操作、环境因素与产量、品质之间的潜在关联，例如“施用某种肥料的组合，会显著提高某作物的产量”。 回归分析： 如线性回归、多项式回归、时间序列分析，如何预测作物生长进程、产量、病虫害发生概率、市场价格走势。 时空数据挖掘： 结合地理信息与时间信息，如何分析作物生长在空间与时间上的变化规律，预测区域性病虫害蔓延趋势。 农业数据的特点与挑战： 农业数据具有维度高、数据量大、噪声多、时空异质性强、数据类型多样（数值型、类别型、文本型、图像型）等特点。本章将讨论这些特点对数据挖掘算法提出的挑战，以及如何选择和改进算法以适应农业数据的特性。 集成学习与深度学习在农业中的应用： 探讨如何利用集成学习（如随机森林、梯度提升）提高模型的鲁棒性与准确性，以及深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在图像识别（病虫害识别、长势监测）、时间序列预测等方面的巨大潜力。 本章旨在为读者构建坚实的数据挖掘理论基础，理解不同算法的原理与适用场景，为后续章节的系统设计与应用打下理论基石。 第三章：精准农业智能决策系统的构建原理与关键模块 本章将聚焦于“智能决策系统”本身，详细阐述其构建的原理、架构设计与核心功能模块。该系统是数据挖掘技术在精准农业领域的具体落地应用，是连接数据与行动的桥梁。 我们将围绕以下几个方面展开： 系统总体架构设计： 数据采集与集成层： 负责收集来自各种传感器、遥感平台、气象站、农事记录设备、互联网等渠道的海量农业数据，并进行初步的处理和标准化。 数据存储与管理层： 构建高效、可靠的数据库系统，能够存储和管理结构化、半结构化和非结构化数据，支持复杂查询和数据挖掘任务。 数据挖掘与分析层： 集成各种数据挖掘算法和模型，对收集到的数据进行深度分析，发现潜在规律、预测未来趋势、诊断问题。 决策支持层： 基于数据挖掘层的分析结果，生成具有指导意义的决策建议，例如最优施肥方案、灌溉计划、病虫害防治策略、播种时间选择等。 应用服务与交互层： 提供用户友好的界面，将决策建议以直观、易懂的方式呈现给用户（农户、技术人员、管理者），并支持用户反馈与系统互动。 关键功能模块详解： 农田信息感知与监测模块： 实时接收和处理来自地块的各类传感器数据，展示土壤墒情、温度、湿度、光照强度、作物长势等关键信息，并进行异常预警。 作物生长模型与模拟模块： 构建作物生长模型，模拟不同环境条件下作物的生长过程，预测不同时期（如幼苗期、生长期、成熟期）的生长状况和潜在风险。 病虫害预警与诊断模块： 利用图像识别、数据挖掘算法，识别潜在的病虫害发生迹象，预测病虫害发生的风险和蔓延趋势，并提供相应的防治建议。 水肥管理优化模块： 基于土壤养分、作物需肥量、气象预报等信息，通过数据挖掘算法，推荐最优的水肥配比、施用时间和施用量，实现精准灌溉与施肥。 产量预测与品质评估模块： 结合历史数据、生长模型、环境因素等，对作物产量进行预测，并根据作物生长过程中的各项指标，对农产品品质进行初步评估。 农事操作智能推荐模块： 根据作物生长阶段、环境条件、病虫害风险等综合因素，为用户推荐最佳的播种、施肥、灌溉、病虫害防治、收获等农事操作方案。 农田空间信息管理模块： 集成GIS技术，实现农田地块的数字化管理、空间信息可视化，支持差异化管理策略的制定与执行。 系统集成与协同工作： 探讨不同模块之间如何进行信息共享、协同工作，形成一个完整的智能决策闭环。例如，病虫害预警模块的输出可以影响水肥管理模块的决策，以避免因过度施肥而加剧某些病虫害的发生。 本章将强调系统的模块化设计、开放性与可扩展性，以及如何通过持续的学习与优化，使系统能够不断提升决策的智能化水平。 第四章：数据挖掘在精准农业具体应用场景中的实践 本章将深入到具体的应用场景，通过案例分析，生动地展示数据挖掘技术如何在精准农业的各个环节发挥关键作用，实现智能化决策。 我们将详细探讨以下几个应用方向： 作物产量预测与产量优化： 案例分析： 利用历史产量数据、气象数据、土壤数据、遥感数据等，构建预测模型，提高产量预测的准确性。 数据挖掘应用： 识别影响产量的关键因素（如品种、土壤肥力、灌溉水量、病虫害发生情况、气温波动等），并提出相应的产量提升策略，例如在关键生长期加强水肥管理，或选择对特定气候条件更具抗性的品种。 病虫害早期预警与精准防治： 案例分析： 利用图像识别技术对作物叶片进行病变分析，结合气象数据（如温度、湿度、降雨量）和地理信息，建立病虫害发生概率预测模型。 数据挖掘应用： 识别特定病虫害发生的高风险区域和时间段，提前发出预警，指导农民进行精准、及时的防治，减少农药使用量，降低对环境和食品安全的影响。例如，当预测到某种真菌性病害即将发生时，系统可以推荐使用特定类型的杀菌剂，并告知最佳的喷洒时间和区域。 水肥管理智能化： 案例分析： 根据土壤传感器数据（养分含量、pH值、水分）、作物生长模型、作物生长阶段、天气预报等，利用数据挖掘算法，为不同地块、不同作物生成个性化的施肥和灌溉计划。 数据挖掘应用： 实现变量施肥和变量灌溉，根据作物不同生长期的不同需求，精准补充水分和养分，避免浪费，提高水肥利用效率，同时减少面源污染。例如，系统可以根据不同区域土壤的氮含量差异，在施肥时调整不同地块的氮肥施用量。 农田空间差异化管理： 案例分析： 通过遥感影像分析、GIS技术，识别农田内部的土壤肥力差异、水分分布差异、作物长势差异等。 数据挖掘应用： 基于空间差异化信息，制定差异化的农事操作策略，例如在肥力较高的区域减少施肥量，在水分充足的区域减少灌溉量，从而实现农田资源的优化配置。 农产品品质预测与控制： 案例分析： 分析作物生长过程中各项指标（如光合作用强度、营养元素吸收情况、成熟度等）与最终产品品质（如糖度、维生素含量、风味等）之间的关联。 数据挖掘应用： 识别影响农产品品质的关键因素，并提出相应的生产管理建议，以期获得更高品质的农产品。例如，当发现某种营养元素可能不足时，系统可以推荐在生长后期补充该元素。 农业经济效益分析与风险评估： 案例分析： 结合市场价格数据、生产成本数据、产量预测数据、政策信息等，对农产品生产的经济效益进行预测和评估。 数据挖掘应用： 帮助农户做出更明智的种植决策，评估不同作物的种植风险，并提供规避风险的建议。 通过这些具体的应用场景展示，本书将使读者深刻理解数据挖掘技术在精准农业中的价值，以及智能决策系统如何帮助农业生产者实现精细化管理，提升效益，走向可持续发展。 结论 本书《数据挖掘与精准农业智能决策系统》全面而深入地探讨了如何将数据挖掘的强大力量与精准农业的时代需求相结合，构建出能够引领未来农业发展的智能决策系统。我们从精准农业的宏观视角出发，详细阐述了其发展现状与紧迫性，接着深入剖析了数据挖掘的理论基础与核心方法论，并着重介绍了智能决策系统的构建原理与关键模块。最后，通过一系列具体的应用场景实践，展示了数据挖掘技术在农产量预测、病虫害防治、水肥管理、品质控制等方面的巨大潜力。 本书所倡导的，并非仅仅是技术的堆砌，而是对农业生产模式的深刻变革。数据，将不再是简单的记录，而是农业生产的“智慧之眼”，能够洞察作物生长规律，预测自然变化，识别潜在风险。智能决策系统，则将成为农业生产的“智慧大脑”，能够将海量数据转化为精准、有效的行动指南。 我们相信，随着本书所阐述的技术理念和方法论的推广与应用，精准农业将迎来更加辉煌的明天。每一滴水、每一粒肥、每一次农事操作都将是精心计算、科学决策的结果，最终实现农业生产的高效、可持续、环境友好，并为人类提供更安全、更优质的食品。 本书的完成，离不开诸多前沿科学技术的发展，也离不开无数农业科研工作者的不懈努力。我们希望本书能够成为相关领域研究人员、农业技术推广人员、以及广大农业从业者的宝贵参考，共同推动中国乃至全球农业现代化进程的飞速发展。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够将前沿科技与实际应用相结合的领域非常感兴趣，尤其是在农业这个关乎民生的重要产业。这本书的名字瞬间就吸引了我，‘数据挖掘’和‘精准农业’的组合，预示着这是一场关于智慧化变革的探索。我设想，这本书可能会深入剖析如何利用海量的数据，通过先进的挖掘技术，来揭示农业生产中的规律，从而实现更高效、更环保、更可持续的种植模式。比如，它是否会介绍如何通过土壤传感器、气象站、无人机遥感等多种数据源，构建一个全面的农业信息系统？又或者，它会讲解如何利用机器学习算法，预测病虫害的发生，指导精准施肥用药，优化灌溉策略，从而减少资源浪费，提高作物产量和品质？我对书中可能包含的案例分析尤其感兴趣，如果能够看到具体的实践经验，了解在不同地区、不同作物上是如何应用这些智能决策系统的，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

我一直对将科技应用于改善人类生活，尤其是民生领域抱有浓厚的兴趣。农业，作为人类生存的基础，正经历着前所未有的智能化转型，而这本书的书名《数据挖掘与精准农业智能决策系统》精准地抓住了这一核心。我设想，这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是一座桥梁，连接了高深的计算机科学和古老的农耕智慧。它可能会循序渐进地引导读者，从理解数据在农业中的价值，到掌握数据挖掘的关键技术，最终学会如何构建一个能够自主学习、持续优化的智能决策系统。我渴望从中了解，如何将分散的、异构的农业数据进行有效的整合与分析，从中挖掘出对农业生产具有指导意义的深层信息。例如，它是否会讲解如何利用机器学习模型，识别影响作物生长和产量提升的关键因素，并据此制定最优化的管理策略？又或者，书中会探讨如何通过智能决策系统，实现对农业生产全流程的精细化管理，从播种、施肥、灌溉，到病虫害防治、采摘、销售，每一个环节都得到科学的指导和优化，从而全面提升农业生产的效率和效益。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在传统农业领域工作多年的从业者，我深切体会到当前农业发展面临的挑战，比如劳动力短缺、资源环境压力增大、市场需求变化快等等。传统依靠经验和直觉的模式，在日益复杂的生产环境中显得力不从心。因此，我对“智能决策系统”这个概念充满了好奇，它是否能够为我们提供一套科学、客观的决策依据？我期待这本书能够提供一套完整的框架，从数据的收集、清洗、分析，到模型的建立、优化，再到最终决策的生成和执行，能够有一个清晰的脉络。我尤其关注书中关于“精准”的实现方式，如何在保证作物健康生长的同时，最大限度地节约水、肥、药等投入，真正做到“按需供给”。如果书中能够给出一些具体的算法模型，甚至是代码示例，那就太有价值了，可以直接借鉴到实际工作中，帮助我们提升管理水平，降低生产成本，增加经济效益。

评分☆☆☆☆☆

这套书的包装简直太令人惊艳了！拿到手的时候，厚实的纸箱，严实的泡沫填充，还有塑封的图书，感觉就像收到一份珍贵的礼物。封面设计也是我非常喜欢的风格，简约而不失大气，用色沉稳，字体的选择也很有品味，一眼就能感受到内容的专业和深度。我立刻迫不及待地拆开了塑封，书页的纸张质量非常好，触感温润，油墨的印刷清晰、细腻，没有一点晕染的痕迹，翻阅起来沙沙作响，充满了阅读的仪式感。特别是那些图表和插图，颜色饱满，细节清晰，即使是很复杂的概念，通过这些视觉化的呈现，也变得容易理解了许多。我平时喜欢收藏一些高质量的科技类书籍，而这套书无疑会是我书架上的重要一员。它的整体呈现，从外包装到内页印刷，都体现了出版方对品质的极致追求，让人心生喜爱，也对即将开始的阅读充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触数据科学领域的研究生，正在寻找能够将理论知识与实际应用场景相结合的读物。这本书的书名《数据挖掘与精准农业智能决策系统》正是我所需要的。我猜想，这本书的作者一定具备深厚的理论功底和丰富的实践经验，能够将复杂的数据挖掘算法，如分类、聚类、回归、关联规则等，巧妙地应用于农业生产的各个环节。我非常期待书中能够详细介绍如何将这些算法转化为解决实际农业问题的工具，例如，如何通过分析历史产量数据和环境因子，建立预测模型，帮助农民提前规划种植计划；如何利用图像识别技术，对作物生长状态进行实时监测，及时发现病虫害迹象；又或者，如何通过分析市场数据，预测农产品价格走势，为农民的销售策略提供指导。这本书如果能提供清晰的理论讲解，配合具体的算法实现思路，甚至一些实际案例的分析，将对我未来的研究和学习大有裨益。