书名：农业物联网技术与大田作物应用
定价：220.0
ISBN：9787030724786
版次：1
出版时间：2022-08

内容提要：
农业物联网技术是计算机技术、电子信息技术、网络技术、通信技术、人工智能技术等交叉应用在农业领域的前沿技术，是智慧农业发展的重要技术支撑，是我国农业现代化、绿色高效可持续发展的重要技术方向。
　　本书系统总结了编著者在农业物联网技术研究及其在小麦、玉米等大田作物中的应用成果，着重介绍了农业物联网的基本原理、关键技术的实现过程和生产应用方法，力争为读者提供农业物联网技术及其大田作物应用过程的全面知识。本书包含 8章内容，首先对国内外农业物联网现状进行了概述，然后，系统介绍了农业物联网传感及传输的技术和方法、农业物联网大田信息采集系统、农业物联网数据管理系统、基于物联网的环境数据异常检测系统、基于物联网图像处理的作物生长监测系统，最后，介绍了农业物联网的发展趋势和前景展望。



目录：
目录
前言
第一章 物联网概述 1
第一节 物联网的概念与发展 1
一、物联网基本概念 1
二、物联网概念的产生与发展 2
三、物联网的基本特点 7
第二节 物联网体系架构及关键技术 8
一、物联网体系架构 8
二、物联网关键技术 11
第三节 物联网的应用 14
一、物联网应用领域 14
二、物联网应用案例 17
第四节 农业物联网的发展与应用 19
一、农业物联网的定义 19
二、农业物联网的发展现状 20
三、农业物联网大田作物应用 24
参考文献 25
第二章 农业信息传感技术 28
第一节 农业传感器技术 28
一、农业物联网与传感器 28
二、农业传感器的基本原理 28
三、农业传感器的分类 29
四、农业传感器的应用 39
第二节 基于电学与电磁学原理的农业传感技术 41
一、土壤含水量传感技术 41
二、土壤电导率传感技术 51
三、土壤养分传感技术 54
四、大气压力传感技术 55
第三节 基于光学与光辐射原理的农业传感技术 57
一、太阳辐射传感技术 57
二、光照度传感技术 60
三、雨量传感技术 62
四、CO2传感技术 64
五、视频图像传感技术 66
第四节 基于热传导原理的农业传感技术 73
一、土壤温度传感技术 73
二、空气温湿度传感技术 74
三、风速风向传感技术 77
参考文献 81
第三章 农业信息传输技术 83
第一节 无线传感器网络 83
一、无线传感器网络概述 83
二、无线传感器网络的体系结构 85
三、无线传感器网络的特点 86
四、无线传感器网络的关键技术 90
第二节 蓝牙技术 93
一、蓝牙技术简介 93
二、蓝牙协议的体系结构 95
三、蓝牙技术的特点 97
四、蓝牙关键技术 98
第三节 WiFi技术 99
一、WiFi技术简介 99
二、WiFi技术的网络结构 100
三、WiFi技术的特点 101
四、WiFi网络关键技术 102
第四节 ZigBee技术 103
一、ZigBee技术简介 103
二、ZigBee技术的网络结构 104
三、ZigBee技术的特点 105
四、ZigBee数据传输技术 106
第五节 窄带物联网技术 108
一、窄带物联网简介 108
二、窄带物联网的网络架构 109
三、窄带物联网的特点 110
四、窄带物联网的关键技术 110
参考文献 113
第四章 大田信息采集系统 114
第一节 大田信息采集系统的关键技术与实现 114
一、ZigBee网络管理软件设计技术 114
二、基于ZigBee的农田信息采集系统 116
三、断点续传技术 120
四、VPN技术 121
五、其他关键技术 123
第二节 系统总体框架设计与实现 126
一、下位机ARM+Linux系统 126
二、上位机农业信息管理系统 128
第三节 系统的验证 132
一、数据精度验证 132
二、ZigBee传输距离对数据的影响 133
参考文献 134
第五章 农业物联网数据存储管理系统 136
第一节 数据存储方法与技术 136
一、数据存储的基本概述 136
二、结构化数据存储 137
三、非结构化数据存储 138
第二节 农业物联网数据存储模型设计 140
一、农业物联网数据特点分析 140
二、数据存储模型总体设计 141
三、关键模块详细设计 146
四、存储模型整体读写流程 162
第三节 农业物联网数据管理系统 163
一、系统需求分析 163
二、系统架构设计 165
三、数据库设计 166
四、系统平台 173
五、系统实现 175
参考文献 179
第六章 基于物联网的环境数据异常检测系统 181
第一节 数据挖掘与异常检测方法 181
一、分类技术 182
二、聚类技术 189
三、异常挖掘技术 194
第二节 大田作物环境数据分类算法研究 196
一、相关理论背景 197
二、算法描述 201
三、试验结果与讨论 203
第三节 基于数据流的大田作物环境数据聚类算法 211
一、相关理论背景 212
二、算法描述 214
三、小麦生长环境异常检测原型系统 218
四、试验结果与讨论 222
第四节 基于物联网的冬小麦晚霜冻害监测系统 224
一、物联网在冬小麦晚霜冻害监测中的研究现状 225
二、晚霜冻害监测系统技术路线及系统实现 226
参考文献 246
第七章 基于物联网图像处理的作物生长监测系统 249
第一节 图像处理技术的基本原理与算法 249
一、图像颜色空间模型 249
二、图像预处理 253
三、图像分割技术 256
第二节 图像处理技术在农业中的应用 259
一、种子分析与分类 259
二、田间管理 260
三、作物收获 260
四、作物生长营养诊断 261
第三节 小麦和玉米营养监测系统 262
一、基于图像处理的小麦和玉米的营养监测系统 262
二、系统设计 263
三、小麦营养监测系统的功能设计与实现 265
四、玉米营养监测系统的功能设计与实现 279
第四节 基于图像处理的作物植被覆盖度识别 286
一、作物植被覆盖度识别技术路线 286
二、图像采集 286
三、图像颜色空间转换 288
四、图像分割 290
五、结果分析 292
第五节 小麦病害检测与防灾减灾系统 296
一、小麦病害检测系统 296
二、基于物联网的小麦生长环境异常检测系统 313
参考文献 323
第八章 农业物联网发展趋势和前景展望 326
第一节 农业物联网发展面临的机遇与挑战 326
一、农业物联网发展机遇 326
二、物联网在农业领域面临的挑战 330
第二节 农业物联网发展需求与趋势 336
一、农业物联网发展需求 336
二、农业物联网发展趋势 337
第三节 农业物联网发展对策与建议 345
一、制定农业物联网标准 345
二、加快农业物联网核心技术研发 346
三、加强农村现代化人才培养 346
四、加快促进技术转化为生产效益 347
五、强化农业物联网安全管理 347
六、建立农业物联网绿色环保与废物回收机制 348
参考文献 348