棉花病虫草害调查诊断与决策支持系统 9787109231788 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曾娟，陆宴辉，简桂良 著

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• 棉花
• 病虫害
• 农业
• 植物保护
• 诊断
• 决策支持系统
• 遥感
• 大数据
• 精准农业
• 信息技术

店铺： 广影图书专营店

出版社： 中国农业出版社

ISBN：9787109231788

商品编码：29624806433

包装：平装-胶订

出版时间：2017-11-01

基本信息

书名:棉花病虫草害调查诊断与决策支持系统

定价：98.00元

售价：71.5元,便宜26.5元,折扣72

作者:曾娟,陆宴辉,简桂良

出版社：中国农业出版社

出版日期：2017-11-01

ISBN：9787109231788

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

《棉花病虫草害调查诊断与决策支持系统》包括绪论和9个主要章节，其中，绪论概括介绍了近年来棉花病虫草害的发生和防治情况；～7章分别对应系统知识库的7个子库，即棉花病害（21种）、害虫（37种）和杂草（58种）3个主要子库，以及棉花主要害虫（6种）发育级别、棉花次要害虫（20种）图示、棉花害虫（52种）标本照和棉田天敌昆虫（13种）图示等4个子库；第8、9章介绍了系统开发设计原理、功能实现途径和客户端APP应用程序使用指南。《棉花病虫草害调查诊断与决策支持系统》详尽展示了“棉花病虫草害调查诊断与决策支持系统”的知识库资源、构建原理和使用方法，是普及棉花病虫草害基础知识的重要载体，可为植保专业技术人员做好田间调查和测报防治提供重要依据。

目录

作者介绍

文摘

序言

《农作物绿色防控与智能管理技术》 作者： [此处填写作者姓名，若为团队可填写团队名称] 出版社： [此处填写出版社名称] ISBN： [此处填写ISBN号] 内容简介： 在全球农业可持续发展和食品安全日益受到重视的背景下，本书深入探讨了现代农作物病虫草害的绿色防控策略与智能化管理技术。本书旨在为广大农业科研人员、技术推广人员、种植大户以及关心农业发展的社会各界人士提供一套系统、前沿且实用的技术指南，推动农业生产方式向更健康、更高效、更环保的方向转型。 第一部分：绿色防控理念与技术体系构建 本部分首先阐述了绿色防控的核心理念，强调了从源头预防、综合治理、生态调控、精准施策的原则，以减少化学农药的使用，保护生物多样性，维护生态平衡。 第一章 绿色防控的理论基础与发展趋势： 详细解读了绿色防控的起源、发展历程、核心内涵以及其在全球农业发展中的重要地位。探讨了生物防治、物理防治、农业防治等非化学防治手段在现代农业中的应用价值，以及它们如何协同作用，构建一个多层次、多维度的防控体系。同时，展望了绿色防控在未来智慧农业中的发展前景，以及与其他新兴技术的融合趋势。 第二章 农作物病害的绿色防控策略： 针对当前农作物常见病害的发生规律和传播途径，系统介绍了多种绿色防控技术。包括： 抗病品种选育与应用： 阐述了选育和推广抗病品种在降低病害发生率、减少农药用量方面的重要作用，并介绍了主要的抗病育种技术和品种选择指南。 农业防治技术： 详细介绍了轮作、间作套种、调整播期、优化种植密度、深耕、清除病残体等传统但行之有效的农业防治措施，以及这些措施如何阻断病原菌的侵染循环。 生物防治技术： 深入介绍了各种生物防治制剂的应用，如微生物杀菌剂（如芽孢杆菌、木霉菌）、拮抗微生物、天敌昆虫（如寄生蜂、捕食螨）的保护与应用、以及生物诱导抗性技术，旨在利用自然界的力量来抑制病害的发生。 物理防治技术： 探讨了利用物理方法防治病害，如高温消毒、冷冻处理、覆盖物（地膜、防虫网）、诱捕器（如黄板、蓝板）等，这些方法在特定时期和条件下能有效控制病害的蔓延。 植物源农药与生物农药： 介绍了从植物中提取的具有杀菌活性的天然产物，以及其他生物源农药的特点、作用机理和使用方法，强调其高效、低毒、易降解的优点。 第三章 农作物虫害的绿色防控策略： 针对各类农作物害虫的发生特点和危害规律，提出了系统的绿色防控解决方案。 害虫监测与预警： 强调了建立完善的害虫监测体系，包括布设害虫性诱捕器、性信息素诱捕器、孢子捕捉器等，以及利用田间普查、遥感技术等手段，及时掌握害虫的发生动态，为精准施策提供依据。 农业防治与生态调控： 介绍了通过优化栽培管理、保护和利用天敌、建立或维护农田生态系统（如设置蜜源植物、水源）来抑制害虫种群数量的策略。 生物防治技术： 详细阐述了利用昆虫病原微生物（如Bt、白僵菌、绿僵菌）、昆虫生长调节剂、性信息素干扰技术、以及捕食性或寄生性天敌（如瓢虫、草蛉、寄生蜂）来防治害虫的方法。 物理防治技术： 介绍了防虫网、电光杀虫灯、趋避剂、颜色诱集器等物理防治手段在控制害虫发生和传播中的应用。 化学农药的科学合理使用： 在绿色防控的框架下，讨论了当绿色防控措施不足以控制害虫时，如何选择高效、低毒、低残留的化学农药，以及精准施药、选择性喷洒等策略，最大限度地降低化学农药对环境和食品安全的影响。 第四章 农作物杂草的绿色防控策略： 针对农田杂草的种类、发生特点及危害，提出了综合治理方案。 杂草的识别与发生规律： 介绍了农田常见杂草的形态特征、生命周期以及其对作物生长造成的影响，强调了了解杂草习性的重要性。 农业防治措施： 详细介绍了合理轮作、清洁田园、密植、覆盖（如稻草覆盖、地膜覆盖）、耕作除草等农业措施在控制杂草发生中的作用。 生物防治与物理防治： 探讨了利用某些微生物或昆虫来控制特定杂草的生物防治方法，以及利用机械除草、热力除草等物理方法。 化学除草剂的科学应用： 在绿色防控理念指导下，介绍了选择低毒、高效、选择性强的除草剂，以及精准施药技术，如选择性喷施、茎叶处理等，减少对作物的药害和对环境的影响。 杂草抗性管理： 阐述了避免和延缓杂草产生抗药性的策略，如合理轮换使用不同作用机理的除草剂，以及与其他防治措施相结合。 第二部分：农作物智能管理技术与应用 本部分将重点介绍如何利用现代信息技术、传感器技术、大数据分析和人工智能等手段，实现农作物病虫草害的智能化监测、诊断和决策支持，从而提升防控的精准性和效率。 第五章 农田环境监测与数据采集技术： 介绍了各种先进的农田环境监测技术，包括： 传感器技术： 详细介绍了土壤传感器（温湿度、pH、EC）、气象传感器（温度、湿度、光照、风速、降雨）、病虫害监测传感器（如气味传感器、图像传感器）等在实时采集农田环境数据中的应用。 遥感技术： 探讨了卫星遥感、航空遥感和无人机遥感技术在监测大范围作物长势、识别病虫害发生区域、评估干旱胁迫等方面的应用，以及数据处理和分析方法。 物联网（IoT）技术： 阐述了如何利用物联网技术将各种传感器、控制器等设备连接起来，实现数据的无线传输和集中管理。 第六章 农作物病虫草害的智能识别与诊断： 重点介绍了如何运用计算机视觉、机器学习和深度学习等人工智能技术，实现病虫草害的自动化识别与诊断。 图像识别技术： 介绍了利用摄像头、无人机搭载的相机采集的作物叶片、茎秆、果实等图像，通过深度学习模型（如卷积神经网络CNN）进行病斑、虫体、杂草的识别，并给出病虫草害的种类和程度。 大数据分析与模型构建： 阐述了如何整合多源数据（环境数据、监测数据、历史数据、专家知识），利用大数据分析技术构建预测模型，预测病虫草害的发生风险和发展趋势。 专家系统与知识图谱： 介绍了如何构建基于规则的专家系统或利用知识图谱技术，将病虫草害的诊断知识和防治经验进行结构化表达，辅助用户进行准确诊断。 第七章 智能化决策支持系统构建： 探讨了如何基于智能识别诊断结果，构建智能化决策支持系统，为农户提供科学、精准的防治建议。 精准施药决策： 根据病虫草害的发生位置、发生程度以及环境因素，系统能够推荐最合适的防治措施（生物、物理或化学），并精确计算用药量、施药频率和施药方式，实现“需要时、需要的地方、需要量的”精准施药。 绿色防控方案优化： 系统能够根据作物生长阶段、环境条件和病虫草害发生情况，动态调整绿色防控措施的组合，提供最优化的整体防控方案。 预警与风险评估： 系统能够基于数据模型，对未来一段时间内的病虫草害发生风险进行预警，帮助农户提前采取预防措施。 用户界面与交互设计： 强调了决策支持系统用户界面的友好性和易用性，以及如何通过手机App、Web平台等多种方式，方便用户获取信息和进行交互。 第八章 智能农机装备与精准作业： 介绍了与智能化管理相配套的智能农机装备，以及它们在精准防控中的应用。 植保无人机： 重点介绍了植保无人机在精准喷药、变量喷洒、喷洒路径规划等方面的优势，以及其在绿色防控中的应用场景。 智能喷雾系统： 探讨了具备传感器和控制系统的智能喷雾设备，能够根据作物生长情况和病虫害分布，自动调节喷洒流量和喷洒范围。 测土配肥与精准施肥装备： 介绍了能够根据土壤养分状况进行精准施肥的设备，间接减少因养分失衡而导致的病虫害发生。 自动化除草装备： 介绍了能够通过视觉识别和机械臂进行精准除草的自动化设备。 第三部分：案例分析与实践推广 第九章 典型作物病虫草害绿色防控与智能管理实践案例： 选取几种主要作物（如水稻、小麦、玉米、蔬菜、果树等），结合其特有的病虫草害问题，详细介绍绿色防控与智能管理技术的成功应用案例。从实际监测、诊断、决策到防治执行的全过程进行剖析，展示技术的有效性和经济效益。 第十章 绿色防控与智能管理技术的推广应用模式： 探讨了将本书介绍的技术推广应用于农业生产的各种模式，包括科技示范推广、农民培训、合作社模式、农业服务公司模式等，并分析了在推广过程中可能遇到的问题及应对策略。 结论： 本书内容详实，理论与实践相结合，图文并茂，力求为读者提供一套全面、科学、可操作的农作物绿色防控与智能管理技术方案。通过推广和应用本书所介绍的技术，必将有助于提高农作物产量和品质，降低生产成本，减少环境污染，促进农业经济的可持续发展，为保障国家粮食安全和生态环境安全做出积极贡献。 目标读者： 农业科研机构、高等院校相关专业师生。 农业技术推广部门、植保站、农技推广中心工作人员。 大型农场、合作社、种植大户、家庭农场经营者。 涉农企业、农药生产企业、农业机械制造企业相关技术人员。 关注农业发展和绿色环保的社会各界人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，主色调是沉稳的绿色，给人一种环保、自然的联想。书名“棉花病虫草害调查诊断与决策支持系统”虽然有些长，但非常直接地点明了主题，对于我这样一个对棉花种植略有了解的读者来说，瞬间就激起了好奇心。我一直觉得，农作物的生长离不开对病虫草害的精准防治，而“调查诊断”和“决策支持”这几个词，更是让我看到了这本书潜在的实用价值。我希望它能提供一套系统性的方法，指导我如何科学地识别棉花在生长过程中可能遇到的各种问题，并且能够针对这些问题，给出切实可行的解决方案，而不是泛泛而谈。尤其是在病虫害的防治上，我期待书中能够详细介绍各种病虫害的发生规律、症状表现，以及最重要的是，如何通过科学的调查手段来准确诊断，并在此基础上，提出一套基于实际情况的、可持续的防治策略。我希望这本书能让我从一个“看天吃饭”的种植者，转变为一个能够主动管理、科学决策的现代农民。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己像是走了一趟棉花的“健康体检中心”。它不仅仅是枯燥的知识堆砌，而是充满了智慧的引导。书中对棉花生长过程中各种“疑难杂症”的描述，非常细致入微，从叶片上的斑点，到茎秆的异常，再到根系的腐烂，每一个细节都描绘得淋漓尽致，配合着清晰的图片，让我在脑海中能够迅速勾勒出病虫害的模样。更让我惊喜的是，它并没有止步于“诊断”，而是真正走向了“决策支持”。书中提供的各种防治方法，不仅考虑了效果，还兼顾了成本效益和环境友好性。比如，它会推荐一些生物防治的手段，或者在必要时才使用化学防治，并且会给出详细的使用说明和注意事项。这种循序渐进、有理有据的指导，让我觉得不再是盲目地听信经验，而是真正掌握了科学的方法。这本书就像一位经验丰富的农技专家，时刻陪伴在我的身边，随时解答我的疑问，帮助我做出最明智的决策，让我的棉花种植之路更加顺畅，也更加安心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容设计都非常人性化，非常适合我这样的实际操作者。书中大量的图文并茂的案例，让我对各种病虫草害的症状有了直观的认识，这比纯文字的描述要生动和容易理解得多。而且，它并不是简单地罗列症状，而是教会我如何去观察，去分析，去找出问题的根源。我尤其喜欢它在“决策支持”部分的详尽分析，它会考虑到经济成本、环境影响、防治效果等多个方面，为我提供多种可行的方案，并让我能够理解每种方案的逻辑。这让我感觉不再是被动地接受建议，而是能够主动地思考和选择。这本书就像是一个随身的“棉花医生”，在我遇到问题时，能够及时提供专业的诊断和治疗方案，让我能够更有信心地去种植我的棉花。而且，书中提到的很多方法都非常具有前瞻性，让我看到了未来棉花种植的趋势。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是专业性很强，但又不像我之前读过的很多农业技术书籍那样晦涩难懂。它采用了“调查-诊断-决策”这样一种非常清晰的逻辑框架，让我很容易就能理解整个流程。在“调查”部分，它教我如何去观察，去发现问题，而且不仅仅是看表面，还会深入到根部、土壤等方面，这一点我很欣赏，因为很多时候问题根源就在我们忽略的地方。然后是“诊断”，它给出了很多辅助诊断的方法，结合实际案例，让我感觉即使是新手也能通过书中的指导，初步判断出棉花可能面临的挑战。最后是“决策支持”，这部分更是这本书的亮点，它不是简单地告诉你用什么药，而是会根据不同的情况，给出多种选择，并且会分析每种选择的优劣，让我可以根据自己的实际情况做出最佳的选择。我尤其看重的是它对于绿色植保的提倡，这让我觉得这本书不仅仅是为了提高产量，更是为了可持续发展，这与我的理念不谋而合。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，农业生产中的“经验”很重要，但“科学”更重要。这本书恰恰填补了我在这方面的知识空白。它提供了一个系统性的框架，让我能够科学地认识棉花生长过程中可能遇到的各种问题，并教会我如何进行精准的调查和诊断。最让我受益的是，它不仅仅停留在“诊断”层面，而是真正做到了“决策支持”。书中给出的建议，不仅仅是单一的防治措施，而是会结合实际情况，提供多种可行的解决方案，并且会详细分析每种方案的优劣，让我能够做出最适合自己的选择。我尤其欣赏书中对于绿色植保理念的强调，这让我觉得这本书不仅仅是为了追求产量，更是为了保护环境，实现可持续发展。这本书就像是一位经验丰富的老师，教会我如何用科学的方法去管理我的棉花，让我的种植之路更加稳健，也更有信心。