本书介绍国内外智慧农业技术与装备的最新技术现状、发展前沿及未来趋势，内容包括智慧农业的智能感知、智能决策、智能农业装备、智慧农业集成与示范四个方面。全书共5章：第1章介绍智慧农业的相关概念，包括智慧农业的概念、发展概述、关键技术体系及发展趋势；第2章介绍智能感知关键技术与装置的主要内容，包括作物信息检测、动物信息检测、作业装备信息检测；第3章讨论了智能决策相关技术与系统，包括农业物联网接入技术、作物长势与产量性状评估、作物生长模型构建作物病虫害识别与监测、动物生长模型构建、动物病情预警等技术与系统；第4章分析了智能农业装备关键技术与无人作业系统，基于“耕种管收”四大环节加入路径规划、导航、无人作业系统等；第5章重点阐述了“智能感知+智能决策+智能农机装备”在智慧农业中的集成示范，主要包括现阶段智慧农业的实现形式，即无人农场、智慧果园、智慧猪场、智慧渔场。

本书适用于智慧农业、农业机械设计及其自动化等涉农专业的本科生、研究生及相关科研工作者使用，也可供从事现代农业机关领域工作的农业机械操作者、农业科技人员参考。

前辅文
第一章 绪论
  第一节 智慧农业概念及其发展概述
   一、智慧农业的概念、建设内容与系统架构
   二、智慧农业发展概述
  第二节 智慧农业关键技术体系
   一、3S技术
   二、智能感知与传输关键技术
   三、智能管理与决策关键技术
   四、智能农业装备关键技术
  第三节 智慧农业发展趋势
   一、智慧农业的发展方向
   二、中国智慧农业的发展趋势
第二章 智能感知关键技术与装置
  第一节 作物信息全尺度检测关键技术与装置
   一、稻表型监测关键技术与装置
   二、油菜表型检测关键技术与装置
   三、水果相关参数检测关键技术与装置
   四、玉米表型技术与装备
  第二节 动物信息监测技术与装置
   一、生猪行为监测关键技术与装置
   二、鱼类行为监测关键技术与装置
   三、牛行为监测关键技术与装置
  第三节 作业装备信息实时监测技术与装置
   一、播种机播种监测关键技术与装置
   二、无人机行为状态监测技术及装置
   三、收获机作业状态监测技术与装置
第三章 智能决策关键技术与系统
  第一节 农业物联网接入关键技术与装置
   一、物联网接入技术概述
   二、物联网接入技术分类
   三、地面接入技术与装备
   四、低空接入技术与装备
   五、太空接入技术与装备
  第二节 作物长势与产量性状评估关键技术与系统
   一、作物长势与产量性状之间的关系
   二、研究意义
   三、国内外研究进展
   四、研究现状与发展分析
  第三节 作物生长模型构建技术
   一、基本概念
   二、作物生长模型的技术
   三、作物生长模型的构建流程
   四、作物生长模型的功能及应用
  第四节 作物病虫害识别与监测关键技术与系统
   一、光谱检测技术
   二、计算机视觉技术
   三、深度学习技术
   四、应用实例
  第五节 动物生长模型构建技术
   一、动物生长模型
   二、动物生长模型的发展和应用
   三、动物生长模型的优化
  第六节 动物病情预警关键技术及系统
   一、动物疫情预警
   二、基于空间信息技术的动物疫病预警
第四章 智能农业装备关键技术与无人作业系统
  第一节 播种机关键部件技术进展与发展
   一、播种机排种技术与装置
   二、播种机导种技术与装置
   三、播种机耕整地技术与装置
  第二节 收获机关键部件技术进展与发展
   一、联合收割机及其智能化
   二、脱粒分离装置及系统
   三、清选分离装置及系统
  第三节 农机自行走装备线控底盘技术与装置
   一、农机自行走装备线控底盘技术
   二、农机自行走装备底盘转向系统
  第四节 变量作业关键技术与装置
   一、变量施肥技术
   二、变量喷施技术
   三、变量播种技术
  第五节 全覆盖作业路径规划与优化
   一、路径规划的意义
   二、路径规划的分类
   三、四边形田块下油菜联合收获机全覆盖作业路径规划算法
   四、多机协同作业路径优化
   五、全覆盖路径的植保无人直升机航线规划
   六、农用小型无人机转弯掉头方式及全覆盖作业路径规划与优化
   七、避障路径规划
  第六节 全路径导航关键技术与装备
   一、视觉导航技术
   二、视觉/惯性组合导航
   三、激光导航技术
   四、GNSS导航技术
   五、地磁导航
  第七节 无人作业系统关键技术与装置
   一、北斗定位技术
   二、精量作业技术及装置
   三、自动导航技术及装置
第五章 智慧农业集成与示范
  第一节 无人农场结构、模式以及关键技术
   一、无人农场
   二、无人农场的关键技术
   三、无人农场主要智能农机装备
   四、无人农场技术集成与实践
   五、无人农场展望
  第二节 智慧果园结构、模式以及关键技术
   一、智慧果园的结构
   二、智慧果园应用系统
   三、智慧果园关键技术
  第三节 智慧猪场结构、模式以及关键技术
   一、智慧养猪的结构模式
   二、智慧养猪的关键技术
   三、集成示范
   四、趋势展望
  第四节 智慧渔场结构、模式以及关键技术
   一、智慧渔场
   二、智慧渔场的关键技术
   三、智慧渔场的主要形式
   四、智慧渔场技术集成与实践
   五、智慧渔场发展展望

《智慧渔业》是新农科“101计划”智慧农业专业系列教材之一、也是智慧农业新兴领域“十四五”高等教育教材之一，可供全国高等院校水产养殖、水族科学与技术、水生动物医学、海洋渔业科学与技术等专业教学使用，还可作为智慧渔业学科方向研究生、渔业从业者的参考用书。本教材包含绪论、鱼类的感觉与感觉器官、水产动物的行为、渔业物联网技术、渔业大数据技术、智能渔业装备、智慧水产养殖系统、智能渔业捕捞技术与装备、水产品智能物流追溯及安全体系9章内容，引导读者走进智慧时代的水产养殖业和渔业资源保护与利用，将水生生物特性与生物技术、工程学、信息学、管理学等多学科交叉融合，揭示基础原理，解决渔业实际问题，促进渔业产业高效可持续发展；引导读者深入理解智慧渔业领域发展的热点和痛点，对限制该领域发展的痛点展开深层次探讨和研究。

前辅文
第1章 绪论
  1.1 我国渔业发展的基本态势和面临的问题
  1.2 现代信息技术在水产养殖中的应用
   1.2.1 养殖水质的精准测控
   1.2.2 饵料精准饲喂
   1.2.3 鱼行为识别
   1.2.4 鱼类疾病诊断
   1.2.5 生物量估算
   1.2.6 工厂化循环水控制技术
   1.2.7 海洋渔业资源的遥感观测
  1.3 智慧渔业的内涵
  思考题
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第2章 鱼类的感觉与感觉器官
  2.1 鱼类视觉
   2.1.1 鱼类视觉器官的结构
   2.1.2 鱼类视觉行为生态
  2.2 鱼类听觉
   2.2.1 鱼类的听觉器官
   2.2.2 鱼类听觉特性
   2.2.3 鱼类听觉行为生态
   2.2.4 鱼类听觉与繁殖行为
   2.2.5 鱼类听觉在渔业生产与资源保护方面的应用
  2.3 鱼类嗅觉
   2.3.1 鱼类嗅觉器官的结构
   2.3.2 鱼类嗅觉系统功能
   2.3.3 鱼类嗅觉行为生态
  2.4 鱼类味觉
   2.4.1 鱼类味觉器官的进化
   2.4.2 味蕾的超微结构
   2.4.3 鱼类味觉感知系统
   2.4.4 鱼类的味觉选择
   2.4.5 鱼类味觉的应用研究
  2.5 鱼类触觉
   2.5.1 触须
   2.5.2 侧线系统
  2.6 鱼类的综合感觉
   2.6.1 外界感知范围
   2.6.2 内部神经作用
  思考题
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  参考文献
第3章 水产动物的行为
  3.1 水产动物的游泳
   3.1.1 鱼类的游泳方式
   3.1.2 鱼类的游泳能力及测量
   3.1.3 鱼类游泳能力的影响因子
   3.1.4 其他水产动物的游泳
  3.2 水产动物的摄食
   3.2.1 鱼类的摄食类型
   3.2.2 鱼类的摄食强度、摄食节律和食量
   3.2.3 鱼类的摄食过程
   3.2.4 其他水产动物的摄食行为
  3.3 水产动物群体行为学
   3.3.1 鱼群的空间分布
   3.3.2 鱼类集群的机制
   3.3.3 鱼类集群与环境的关系
   3.3.4 其他水产动物的群体行为
  思考题
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  参考文献
第4章 渔业物联网技术
  4.1 渔业物联网体系架构
   4.1.1 池塘养殖
   4.1.2 陆基工厂化循环水养殖
   4.1.3 深海网箱养殖
   4.1.4 海洋牧场
  4.2 渔业物联网关键技术
   4.2.1 水体信息感知技术
   4.2.2 渔业其他感知技术
   4.2.3 渔业信息传输技术
   4.2.4 渔业信息智能处理技术
  4.3 渔业物联网技术的经济效益和社会效益
   4.3.1 渔业物联网技术应用的经济效益
   4.3.2 渔业物联网技术应用的社会效益
  思考题
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  参考文献
第5章 渔业大数据技术
  5.1 渔业大数据概述
   5.1.1 渔业大数据的定义
   5.1.2 渔业大数据的特征
   5.1.3 渔业大数据的类型与价值
   5.1.4 渔业大数据的应用领域
  5.2 渔业大数据技术与系统
   5.2.1 渔业大数据的获取与传输
   5.2.2 渔业大数据的存储与管理
   5.2.3 渔业大数据的分析与挖掘
   5.2.4 渔业大数据的可视化
  5.3 渔业大数据的创新应用
   5.3.1 渔业数字化育种
   5.3.2 渔业生产环境监测
   5.3.3 渔业精细化生产与管理
   5.3.4 水产品质量检验与追溯
  5.4 渔业大数据应用案例
   5.4.1 陆基循环水养殖精准投饲
   5.4.2 基于ARGO剖面数据分析的金枪鱼远洋捕捞
  思考题
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第6章 智能渔业装备
  6.1 智能增氧设备
   6.1.1 常见增氧机的类型及其特点
   6.1.2 增氧在水产养殖中的作用
   6.1.3 智能增氧机
   6.1.4 智能增氧系统运用实践范例
  6.2 智能水处理系统
   6.2.1 水处理方法
   6.2.2 智能水处理自动化系统分析
   6.2.3 智能水处理系统运用实践范例
  6.3 智能控温系统
   6.3.1 环境温度在水产养殖中的作用
   6.3.2 智能控温系统构成
   6.3.3 智能控温系统原理
   6.3.4 智能控温系统研究意义及可行性
   6.3.5 智能控温系统运用实践范例
  6.4 智能分鱼系统
   6.4.1 智能分鱼系统定义
   6.4.2 智能分鱼系统原理
   6.4.3 智能分鱼系统意义
   6.4.4 智能分鱼系统发展现状及实践范例
   6.4.5 智能分鱼系统前景预期
  6.5 智能投喂系统
   6.5.1 投喂系统在水产养殖中的使用现状
   6.5.2 智能投喂系统定义
   6.5.3 新老投喂系统特点对比
   6.5.4 智能投喂系统运用实践范例
  思考题
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  参考文献
第7章 智慧水产养殖系统
  7.1 智慧池塘养殖系统
   7.1.1 池塘养殖概述
   7.1.2 池塘养殖智能管理系统
   7.1.3 智慧池塘养殖应用实例
  7.2 循环水养殖系统
   7.2.1 循环水养殖系统概述
   7.2.2 循环水养殖系统设计
   7.2.3 循环水处理方法与设备
   7.2.4 循环水养殖系统智能管理方法
   7.2.5 循环水养殖应用实例
  7.3 智能网箱养殖系统
   7.3.1 网箱养殖概述
   7.3.2 网箱养殖工程设计
   7.3.3 网箱养殖智能配套装备
   7.3.4 网箱养殖应用实例
  7.4 海洋牧场
   7.4.1 海洋牧场概述与内涵
   7.4.2 海洋牧场基本分类
   7.4.3 海洋牧场功能设计
   7.4.4 海洋牧场监测装备与技术
   7.4.5 海洋牧场应用实例
  思考题
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  参考文献
第8章 智能渔业捕捞技术与装备
  8.1 捕捞学及其研究内容
   8.1.1 捕捞学含义
   8.1.2 捕捞业分类
   8.1.3 捕捞学研究内容
  8.2 渔场渔情多尺度时空预报
   8.2.1 生物数据和环境数据获取
   8.2.2 渔情预报模型构建
  8.3 智能捕捞装备
   8.3.1 智能渔船
   8.3.2 助渔装备
  8.4 智能精准捕捞
   8.4.1 选择性捕捞
   8.4.2 光诱捕捞
   8.4.3 绿色捕捞
   8.4.4 瞄准捕捞
   8.4.5 连续捕捞
   8.4.6 智能精准捕捞案例
  思考题
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  参考文献
第9章 水产品智能物流追溯及安全体系
  9.1 水产品物流物联网
   9.1.1 水产品物流的概念与特点
   9.1.2 基于物联网的水产品供应链管理体系
   9.1.3 水产品供应链集成模式
  9.2 水产品智能冷链物流技术与体系
   9.2.1 水产品智能冷链物流概述
   9.2.2 水产品智能冷链物流关键技术
   9.2.3 水产品智能冷链物流体系的构建
  9.3 水产品质量安全追溯系统
   9.3.1 水产品质量安全追溯系统的基本概念和基本原理
   9.3.2 水产品质量安全追溯制度体系发展和分析
   9.3.3 水产品质量安全追溯系统构架和组成
   9.3.4 水产品质量安全追溯系统发展和对策
  9.4 水产品智能物流追溯及安全体系案例分析
   9.4.1 水产品物流物联网案例
   9.4.2 水产品智能冷链物流技术案例
   9.4.3 水产品质量安全追溯系统案例
  思考题
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  参考文献

本书专注于智慧农业的最新发展背景，详细介绍了在研究过程中应用的先进技术。通过深入探讨这些技术，为智慧农业的不断拓展和深入探索提供科学基础。

本书全面概述了智慧农业的演变历程和技术革新，包括绪论、测序技术及基因组组装、作物数量性状的遗传和育种、作物种质资源信息分析与分子改良、基因转录调控与精准改良、植物大数据技术、智慧作物与表型组技术、农田智慧检测诊断技术、智能农机装备技术、农业机器人技术及应用、无人机及农业应用、智慧农作与遥感技术、植物纳米生物学与纳米智能植物构建，以及智慧植保、作物生理与现代农业等方面的内容。每章末尾附有本章思考题和推荐阅读文献，旨在巩固每章学习成果。这种设计不仅有助于读者更深入地理解各主题，同时也方便读者进行章节内容的拓展和深入思考。

本书可作为智慧农业专业本科生学习的教材，也可作为其他专业学生和研究人员深入了解智慧农业相关内容的重要参考书。

前辅文
第1章 绪论
  1.1 智慧农业由来与内涵
  1.2 国外智慧农业发展现状与趋势
   1.2.1 美国
   1.2.2 日本
  1.3 我国智慧农业发展现状与问题
  1.4 我国智慧农业发展战略目标
  思考题
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  参考文献
第2章 测序技术及基因组组装
  2.1 测序技术介绍
   2.1.1 第一代测序技术
   2.1.2 第二代测序技术
   2.1.3 第三代测序技术
  2.2 基因组测序及组装
   2.2.1 基因组调查
   2.2.2 基因组组装
   2.2.3 基因组功能元件注释
  2.3 群体基因组学
   2.3.1 群体内基因组变异类型检测
   2.3.2 群体基因组进化分析
   2.3.3 泛基因组研究
  思考题
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  参考文献
第3章 作物数量性状的遗传和育种
  3.1 数量性状的定义和研究意义
  3.2 数量性状的遗传分析
   3.2.1 表型值和基因型值
   3.2.2 随机交配群体的均值和遗传效应
   3.2.3 双亲后代群体的世代均值和遗传效应
   3.2.4 群体方差
  3.3 数量性状的育种改良
   3.3.1 遗传率分析
   3.3.2 选择响应及育种应用
  思考题
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  参考文献
第4章 作物种质资源信息分析与分子改良
  4.1 作物种质资源收集鉴定
   4.1.1 作物种质资源概念及重要性
   4.1.2 种质资源多样性
   4.1.3 作物种质资源的收集、整理和保护
   4.1.4 作物种质资源鉴定
  4.2 作物起源、驯化与传播
   4.2.1 主要作物的起源与驯化
   4.2.2 作物驯化的特点
  4.3 作物种质资源基因型鉴定
   4.3.1 作物种质资源的基因型鉴定技术
   4.3.2 全基因组关联分析在种质资源评价中的应用
   4.3.3 基于作物种质资源的优异等位基因挖掘
  4.4 作物基因组选择育种
   4.4.1 基因组选择的概念
   4.4.2 基因组选择育种应用进展
  4.5 作物种质资源的数字信息化
   4.5.1 作物种质资源库建设
   4.5.2 作物种质资源的信息化建设
   4.5.3 作物种质资源的大数据科学对作物遗传研究和育种决策的重要性
  思考题
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  参考文献
第5章 基因转录调控与精准改良
  5.1 基因的表达与调控
   5.1.1 真核生物基因转录的过程与产物
   5.1.2 真核生物基因转录的影响因素
  5.2 基因转录的研究方法
   5.2.1 转录因子调控模式的研究
   5.2.2 染色质状态研究方法
  5.3 基因编辑技术
   5.3.1 基因编辑技术的历史
   5.3.2 CRISPR/Cas9基因编辑技术在植物中的应用
  5.4 作物精准改良
   5.4.1 关键基因变异的重要作用
   5.4.2 基于基因转录调控的精准改良和作物驯化
  思考题
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  参考文献
第6章 植物大数据技术
  6.1 植物基因组大数据
   6.1.1 基因组简介
   6.1.2 基因组数据的组装
   6.1.3 基因组数据的应用
  6.2 植物转录组大数据
   6.2.1 转录组简介
   6.2.2 转录组数据的产生方式
   6.2.3 转录组数据的应用
   6.2.4 转录组相关资源或软件
  6.3 植物蛋白质组大数据
   6.3.1 蛋白质组简介
   6.3.2 蛋白质组检测与定量的方法
   6.3.3 蛋白质组数据的分析
   6.3.4 翻译后修饰蛋白质组
  6.4 植物代谢组大数据
   6.4.1 植物代谢组简介
   6.4.2 代谢组分析技术
   6.4.3 代谢组数据的分析
   6.4.4 代谢组数据的价值
  6.5 植物互作组网络大数据
   6.5.1 三维基因组
   6.5.2 转录组共表达大数据网络
   6.5.3 转录调控大数据
   6.5.4 蛋白质-蛋白质互作大数据
  思考题
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第7章 智慧作物与表型组技术
  7.1 作物表型组技术发展背景
   7.1.1 现代作物育种的瓶颈
   7.1.2 作物表型组的定义
   7.1.3 作物表型组的发展
   7.1.4 智慧作物与智慧农业
  7.2 国际作物表型组技术研究进展
   7.2.1 室内植物表型平台
   7.2.2 植物根系表型平台
   7.2.3 大田植物表型平台
   7.2.4 无人机表型平台
   7.2.5 便携式表型设备平台
  7.3 我国植物表型组分析平台研究进展
  7.4 植物表型组技术特色及展望
  思考题
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第8章 农田智慧监测诊断技术
  8.1 农田智慧监测诊断技术概述
  8.2 农田环境信息智慧监测诊断技术及装备
   8.2.1 土壤信息智慧监测诊断
   8.2.2 农田气象监测诊断技术及装备
  8.3 作物生长智慧监测诊断技术及装备
   8.3.1 基于遥感的作物生长智慧监测技术
   8.3.2 作物生长数字图像识别与分析技术
   8.3.3 基于作物生长模型的生长监测诊断技术
   8.3.4 机器视觉技术
  8.4 智慧农田监测诊断技术未来发展
   8.4.1 智慧农田监测诊断技术创新展望
   8.4.2 无人机低空遥感应用发展展望
  思考题
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第9章 智能农机装备技术
  9.1 智能感知技术
   9.1.1 作物生长环境感知技术
   9.1.2 作物长势信息感知技术
   9.1.3 作物病虫草害信息感知技术
   9.1.4 作业障碍信息感知技术
   9.1.5 农机装备运行状态感知技术
  9.2 智能控制技术
   9.2.1 总线控制
   9.2.2 监控终端
   9.2.3 主机和机具控制器
  9.3 智能决策技术
   9.3.1 变量作业决策
   9.3.2 路径规划决策
   9.3.3 多机协同作业
  9.4 自主作业技术
   9.4.1 定位导航技术
   9.4.2 辅助驾驶技术
   9.4.3 无人驾驶技术
   9.4.4 无人作业技术
  9.5 智能管控系统
  9.6 智能农机装备技术未来发展趋势
  思考题
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第10章 农业机器人技术及应用
  10.1 农业机器人国内外研究现状
   10.1.1 采摘机器人
   10.1.2 田间生产机器人
   10.1.3 表型检测机器人
  10.2 农业机器人关键技术
   10.2.1 农业机器人导航
   10.2.2 目标识别与定位
   10.2.3 多机协作和智能交互
  10.3 农业机器人技术展望
  思考题
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  参考文献
第11章 无人机及农业应用
  11.1 农用无人机概述
   11.1.1 无人机发展历程
   11.1.2 农用无人机发展
  11.2 无人机的种类
   11.2.1 固定翼无人机
   11.2.2 旋翼无人机
  11.3 无人机的结构
   11.3.1 无人机平台
   11.3.2 无人机负载
  11.4 无人机农业应用
   11.4.1 作物田间信息检测
   11.4.2 田间农事中的应用
  思考题
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  参考文献
第12章 智慧农作与遥感技术
  12.1 遥感技术概述
   12.1.1 遥感技术的定义
   12.1.2 遥感技术的类型
   12.1.3 遥感技术的作用和特点
   12.1.4 农业遥感的发展动态
  12.2 农业遥感原理
   12.2.1 电磁波与大气窗口
   12.2.2 地物波谱特征
   12.2.3 影响波谱特征的因素
  12.3 农业遥感数据获取与处理
   12.3.1 遥感数据的获取
   12.3.2 遥感数据的特征
   12.3.3 非成像遥感数据的处理
   12.3.4 成像遥感数据的处理
  12.4 遥感技术在智慧农作中的应用
   12.4.1 作物长势遥感监测
   12.4.2 作物产量和品质遥感估测
   12.4.3 农业灾害遥感监测
  思考题
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第13章 植物纳米生物学与纳米智能植物构建
  13.1 植物纳米生物学基本概念、起源和发展
   13.1.1 人类对纳米材料的使用和认识
   13.1.2 纳米材料的分类
   13.1.3 从纳米环境毒理学到植物纳米仿生学
   13.1.4 植物纳米生物学的发展趋势
  13.2 植物纳米生物学中常见的纳米材料
   13.2.1 碳基纳米材料
   13.2.2 金属氧化物纳米颗粒
   13.2.3 量子点
   13.2.4 硅基纳米材料
  13.3 植物纳米生物学在农业生产上的应用
   13.3.1 纳米材料可提高作物抗逆能力
   13.3.2 纳米材料提高作物抗逆的机制
  13.4 构建纳米智能植物
   13.4.1 作物智能化生产是未来农业生产的一个方向
   13.4.2 智能植物是未来智能化作物生产的一个重要组成部分
   13.4.3 利用纳米感应元件构建智能植物的方案
  思考题
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第14章 智慧植保
  14.1 有害生物识别系统开发与应用
  14.2 采用高通量测序技术进行病原鉴定
   14.2.1 采用高通量测序进行植物病毒鉴定
   14.2.2 采用高通量测序进行真菌鉴定
   14.2.3 采用高通量测序进行细菌鉴定
  14.3 物联网在害虫智能监测中的应用
   14.3.1 害虫智能监测物联网的概念
   14.3.2 害虫智能监测物联网的架构
   14.3.3 害虫智能测报设备之间的互联互通
  14.4 无人机精准施药技术
   14.4.1 无人机精准施药技术的意义
   14.4.2 无人机精准施药技术的发展现状
   14.4.3 无人机施药关键技术的研究进展
   14.4.4 无人机精准施药技术的展望
  思考题
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第15章 作物生理与现代农业
  15.1 精准农业的概念及其发展历程
  15.2 作物生长状况的监测与评价
   15.2.1 对作物营养状况的监测
   15.2.2 对作物水分状况的监测
   15.2.3 对作物光合能力的监测
  15.3 未来植物生理生态传感器与精准农业发展
   15.3.1 营养监测
   15.3.2 水分状况
   15.3.3 生长监测
   15.3.4 光合作用监测
   15.3.5 激素类物质动态监测
   15.3.6 代谢产物监测
  15.4 基于作物生理模型的精准农业决策制定
  思考题
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精准农业是指获取农田小区作物产量和影响作物生长的环境因素在空间和时间上的差异性信息，分析影响小区产量差异的原因，采取技术上有效、经济上可行的调控措施，区别对待，按需实施定位调控的农业方式。本教材共分八章，分别为精准农业概述、全球卫星导航系统及其应用、遥感及其应用、农田信息采集技术、地理信息系统及其应用、作物生产管理决策支持系统、智能化农业机械和精准农业技术的集成与应用。系统介绍精准农业的基本概念和基本原理，突出精准农业主线，重点介绍支撑技术在精准农业上的应用，增加案例分析和国内外精准农业研究的最新成果。本教材适用于智慧农业专业的本科生、作物学硕士和博士研究生，以及从事智慧农业研究与应用的教学、科研和管理人员。

前辅文
第一章 精准农业概述
  第一节 精准农业的含义和产生背景
   一、精准农业的含义
   二、精准农业的产生背景
   三、精准农业的意义
  第二节 精准农业的技术体系
   一、全球卫星导航系统
   二、地理信息系统
   三、遥感技术
   四、农田信息采集技术
   五、作物生产管理决策支持系统
   六、智能化农业机械
  第三节 精准农业的发展
   一、国外精准农业的发展
   二、国内精准农业的发展
   三、精准农业发展前景
第二章 全球卫星导航系统及其应用
  第一节 全球卫星导航系统的组成与发展
   一、全球卫星导航系统概述
   二、全球卫星导航系统的组成
   三、全球卫星导航系统的发展
  第二节 全球卫星导航系统的工作原理
   一、全球定位系统的基本原理
   二、差分全球定位系统的产生和工作原理
  第三节 全球卫星导航系统的农业应用
   一、农田电子地图的制作
   二、农情分布调查
   三、农机作业导航
   四、农田产量监测
第三章 遥感及其应用
  第一节 遥感技术概述
   一、遥感的含义
   二、遥感的特点
   三、遥感的分类
  第二节 遥感系统的组成与发展
   一、遥感系统的组成
   二、遥感技术的发展
  第三节 智慧农作与遥感技术
   一、农作物长势监测
   二、农作物营养监测
   三、农作物产量品质监测
   四、农作物病虫害监测
   五、农作物干旱监测
第四章 农田信息采集技术
  第一节 气象信息采集
   一、大气圈与空气环境
   二、太阳辐射传感器
   三、空气温湿度传感器
   四、雨量传感器
   五、风速风向传感器
  第二节 土壤信息采集
   一、土壤水分测定
   二、土壤盐含量测定
   三、土壤营养成分的测定
   四、地表状况监测
  第三节 作物监测
   一、作物生理信息监测
   二、植物与土壤识别
   三、作物与杂草识别
   四、作物病虫害监测
第五章 地理信息系统及其应用
  第一节 地理信息系统概述
   一、地理信息与地理信息系统
   二、地理信息系统的分类
   三、地理信息系统的组成
   四、地理信息系统的发展
  第二节 地理信息系统的基本功能
   一、数据采集与编辑
   二、数据存储与管理
   三、数据处理与变换
   四、空间查询与空间分析
   五、产品输出与表达
  第三节 地理信息系统软件
   一、GIS软件的结构与功能
   二、国内外常用的GIS软件
  第四节 地理信息系统的应用
   一、GIS的主要应用领域
   二、RS、GIS和GPS的集成
   三、GIS在农业中的应用与发展
   四、GIS农业应用示例
第六章 作物生产管理决策支持系统
  第一节 作物模型原理与方法
   一、概念与定义
   二、作物模型的原理与技术
   三、作物模拟模型的构建过程
  第二节 作物管理专家系统的原理与方法
   一、专家系统的概念与定义
   二、农业专家系统的结构
   三、农业专家系统的特征
   四、农业专家系统的类型
   五、作物管理专家系统的类型
   六、农业专家系统的设计
   七、农业专家系统的开发
   八、数据库和知识库的构建
   九、知识规则的确定
  第三节 作物管理决策支持系统原理与方法
   一、决策支持系统的含义
   二、决策过程
   三、决策机制
   四、作物管理决策支持系统
  第四节 作物管理决策系统比较与决策生成
   一、作物管理决策系统比较
   二、作物管理决策的生成
  第五节 作物决策支持系统应用示例
   一、小麦生产管理决策支持系统
   二、棉花栽培计算机模拟决策系统
   三、小麦估产专家系统
第七章 智能化农业机械
  第一节 具有测产功能的谷物联合收获机
   一、谷物联合收获机的结构
   二、测产原理与产量计算
   三、测产功能与应用实例
  第二节 精准变量施肥机
   一、精准变量施肥的意义
   二、精准变量施肥的技术路线与控制形式
   三、变量施肥机械的组成
   四、精准变量施肥机械的发展现状
  第三节 精准变量播种机械
   一、精准变量播种的意义
   二、精准变量播种的技术路线与控制形式
   三、变量播种机械的组成
   四、变量播种机械的发展现状
  第四节 精准变量施药机械
   一、精准变量施药的意义
   二、精准变量施药的技术路线与控制形式
   三、精准变量施药机械的组成
   四、精准变量施药机械的发展现状
  第五节 精准变量灌溉机械
   一、精准变量灌溉技术的意义
   二、精准变量灌溉的技术路线与控制形式
   三、精准变量灌溉机械的组成
   四、精准变量灌溉机械的发展现状
第八章 精准农业技术的集成与应用
  第一节 精准农业技术集成
   一、精准农业技术集成概述
   二、精准农业技术集成的标准与规范
   三、精准农业技术体系
  第二节 精准农业实践过程
   一、数据采集
   二、诊断决策
   三、精准控制
   四、管理平台
  第三节 精准农业应用案例
   一、棉花生产全程精准管理技术及装备集成应用
   二、无人农场
   三、智慧农业建设案例
   四、设施精准农业

本书根据智慧农业相关专业的特点，从教学需要、科技研发和实际应用出发，理论结合应用实例，介绍了表型组学的现状和展望。全书分为15章，包括绪论，可见光表型分析技术，三维成像表型分析技术，光谱表型分析技术，CT、MRI、THz等表型分析技术，地面表型平台和分析技术，无人机、航空和卫星表型分析技术，根系表型分析技术，种子表型分析技术，植物微观表型测量技术，作物图像处理算法和应用，深度学习在表型分析上的应用，基于经典数据挖掘技术的表型分析方法，表型数据管理与整合，表型与作物遗传育种结合等内容，每章附有思考题和推荐阅读文献。本书可作为智慧农业专业的本科生和研究生教材，也可作为作物表型相关工作者的培训教材和参考书。

前辅文
第1章 绪论
  1.1 表型组学定义
  1.2 植物表型组学国内外研究进展
   1.2.1 国际植物表型组学研究进展
   1.2.2 国内植物表型组学研究进展
  1.3 植物表型组学展望
  思考题
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  参考文献
第2章 可见光表型分析技术
  2.1 可见光成像原理
   2.1.1 可见光概念及成像原理
   2.1.2 可见光系统的组成与常用器件
  2.2 可见光表型检测参数
   2.2.1 可见光表型检测的范围与应用
   2.2.2 可见光表型检测的优势与特点
  2.3 可见光表型应用案例
  思考题
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  参考文献
第3章 三维成像表型分析技术
  3.1 三维激光扫描技术
   3.1.1 激光扫描仪类型
   3.1.2 三维数据的表示形式
   3.1.3 点云数据的用途
   3.1.4 点云数据的组织
   3.1.5 点特征描述
   3.1.6 点云数据去噪
   3.1.7 点云聚类
   3.1.8 多时相点云数据分析方法
   3.1.9 三维性状参数提取
  3.2 基于多视影像的三维重建技术
   3.2.1 相机成像模型
   3.2.2 相机标定
   3.2.3 基于侧影轮廓的三维重建
   3.2.4 基于特征匹配的三维重建
   3.2.5 运动恢复结构
   3.2.6 多视角立体视觉
   3.2.7 基于深度学习的三维重建
  3.3 三维成像表型典型案例分析
   3.3.1 油菜幼苗叶片激光点云分割方法
   3.3.2 多时相棉花点云数据处理
   3.3.3 基于图像的三维重建
  思考题
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  参考文献
第4章 光谱表型分析技术
  4.1 光谱成像原理
   4.1.1 光谱成像的产生与组成
   4.1.2 光谱成像的分类
   4.1.3 光谱成像的优势与特点
  4.2 光谱表型检测参数
   4.2.1 作物光谱反射差异下的无损检测技术
   4.2.2 生物含量预测与病虫害鉴定
   4.2.3 光谱检测的总结展望
  4.3 光谱表型应用案例
   4.3.1 光谱成像在胁迫与病虫害方面的应用
   4.3.2 光谱成像在表型检测与预测生物量中的应用
   4.3.3 光谱成像在全基因组关联分析中的应用
  思考题
  推荐阅读
  参考文献
第5章 CT、MRI、THz等表型分析技术
  5.1 CT表型分析技术
   5.1.1 CT技术原理
   5.1.2 CT技术的应用及发展
  5.2 磁共振成像
  5.3 超声波处理与加工
  5.4 太赫兹技术
  思考题
  推荐阅读
  参考文献
第6章 地面表型平台和分析技术
  6.1 基于导轨龙门的表型平台和分析技术
  6.2 基于无人车的表型平台和分析技术
  6.3 基于机器人的表型平台和分析技术
  思考题
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  参考文献
第7章 无人机、航空和卫星表型分析技术
  7.1 无人机表型分析技术
   7.1.1 基于普通数码彩色相机的无人机表型分析技术
   7.1.2 基于多光谱相机的无人机表型分析技术
   7.1.3 基于高光谱相机的无人机表型分析技术
   7.1.4 基于激光雷达的无人机表型分析技术
   7.1.5 基于热红外成像的无人机表型分析技术
  7.2 航空及卫星表型分析技术
  思考题
  推荐阅读
  参考文献
第8章 根系表型分析技术
  8.1 田间根系表型研究方法
   8.1.1 挖掘法
   8.1.2 微根管法
   8.1.3 探地雷达法
  8.2 根系二维表型检测方法
   8.2.1 纸培法
   8.2.2 根盒法
  8.3 根系三维表型可视化检测方法
   8.3.1 根箱法
   8.3.2 气培法
   8.3.3 水培法
   8.3.4 凝胶培养
   8.3.5 透明土壤
   8.3.6 穿透射线成像法
  8.4 根系性状分析软件
   8.4.1 根系微观结构表型分析软件
   8.4.2 基于RSA的根系表型分析软件
  思考题
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  参考文献
第9章 种子表型分析技术
  9.1 种子表型分析的意义
  9.2 种子表型分析方法
   9.2.1 人工考种
   9.2.2 自动化考种设备
   9.2.3 基于深度学习及先进光学成像的种子表型分析
  9.3 种子表型分析展望
   9.3.1 深度学习边缘计算
   9.3.2 基于互联网交互分析技术
  思考题
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  参考文献
第10章 植物微观表型测量技术
  10.1 微观表型简介
  10.2 植物叶片气孔表型测量技术
   10.2.1 气孔简介
   10.2.2 影响叶片气孔表型的主要环境因素
  10.3 植物叶片气孔表型参数测量方法
   10.3.1 植物叶片气孔图像采集
   10.3.2 图像处理和分析方法
   10.3.3 量化评价指标和气孔表型参数
  10.4 叶片气孔表型在生物学中的应用
  思考题
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  参考文献
第11章 作物图像处理算法和应用
  11.1 图像的一些基本概念
  11.2 图像的基本运算
  11.3 图像预处理
   11.3.1 基于灰度变换的图像增强
   11.3.2 图像滤波
  11.4 图像分割
   11.4.1 阈值化分割
   11.4.2 区域生长
   11.4.3 分水岭
   11.4.4 基于图论的分割方法
   11.4.5 基于机器学习的图像分割
  11.5 形态学处理
   11.5.1 形态学的基本操作
   11.5.2 常用形态学算法
  11.6 彩色图像处理
  11.7 特征提取
  思考题
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第12章 深度学习在表型分析上的应用
  12.1 卷积神经网络的基本概念
   12.1.1 卷积层
   12.1.2 激活函数层
   12.1.3 池化层
   12.1.4 全连接层
  12.2 基于卷积神经网络的作物图像分类
   12.2.1 作物图像分类常用评价指标
   12.2.2 作物图像分类应用实例
  12.3 基于卷积神经网络的作物图像分割
   12.3.1 作物图像分割评价指标
   12.3.2 作物图像分割应用实例
  12.4 基于卷积神经网络的作物目标检测与计数
   12.4.1 分割-计数两步法
   12.4.2 基于卷积神经网络的目标检测法
   12.4.3 基于回归的计数方法
   12.4.4 作物目标检测与计数应用实例
  思考题
  推荐阅读
  参考文献
第13章 基于经典数据挖掘技术的表型分析方法
  13.1 降维技术与作物表型分析
   13.1.1 降维技术在作物表型研究中的应用
   13.1.2 降维技术的概念
   13.1.3 主成分分析
   13.1.4 基于主成分分析的检测目标主轴的确定案例分析
  13.2 聚类分析与作物表型技术
   13.2.1 聚类分析在作物表型研究中的应用
   13.2.2 聚类分析的概念
   13.2.3 基于k-means聚类分割算法的苹果目标分割案例分析
  13.3 分类算法与作物表型技术
   13.3.1 分类算法在作物表型研究中的应用
   13.3.2 分类算法的概念
   13.3.3 植物根部水分状态识别案例分析
  13.4 回归分析与作物表型技术
   13.4.1 回归分析在作物表型研究中的应用
   13.4.2 回归分析的概念
   13.4.3 生物量与植被指数的相关性案例分析
  思考题
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  参考文献
第14章 表型数据管理与整合
  14.1 表型数据管理的意义
  14.2 表型数据管理平台研究进展
   14.2.1 表型数据标准化
   14.2.2 表型数据收集与管理系统
   14.2.3 表型数据库
   14.2.4 表型与基因型数据库
   14.2.5 表型数据处理软件系统
  14.3 表型数据管理平台发展展望
  思考题
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  参考文献
第15章 表型与作物遗传育种结合
  15.1 植物数量性状遗传研究
   15.1.1 QTL定位的原理及方法
   15.1.2 QTL定位及克隆
   15.1.3 关联分析的概念与优势
   15.1.4 关联分析研究策略及应用
  15.2 高通量表型和遗传定位
   15.2.1 利用传统表型进行遗传学研究
   15.2.2 利用高通量表型进行遗传学研究
   15.2.3 高通量表型辅助育种
   15.2.4 高通量表型和基因组选择
  15.3 表型组学未来挑战
  思考题
  推荐阅读
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