具体描述
《大豆技术100问》根据广大农民群众生产、生活需求，就大豆的现代产业技术以及农民需要了解的管理经营、转移就业和农村日常生活等方面的知识，以简单明了的提问、开门见山的回答、通俗易懂的文字、生动形象的配图，讲解了一万个问题，具有很强的针对性、实用性和可操作性。
好的，这是一本关于现代农业信息技术与精准农业的图书简介，内容详实，力求专业与深度，且完全不涉及《大豆技术100问》中的任何内容： --- 《数字田园：现代农业信息技术与精准作业实践指南》 图书概述 在二十一世纪的农业转型浪潮中，数据、信息和智能技术已成为推动生产力飞跃的核心驱动力。《数字田园：现代农业信息技术与精准作业实践指南》旨在为农业管理者、技术人员、农机操作者及涉农科研人员提供一套全面、系统且高度实用的技术蓝图。本书聚焦于信息技术（IT）在农业生产全链条中的集成应用，深入剖析了地理信息系统（GIS）、遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、物联网（IoT）以及大数据分析在现代农场管理中的实际部署与效益最大化策略。 本书摒弃空泛的理论阐述，而是侧重于“如何做”和“如何优化”，结合大量行业案例和操作流程，构建起从数据采集、处理、分析到决策支持的完整闭环，指导读者实现真正意义上的精准农业（Precision Agriculture, PA）和智慧农场管理。 核心内容结构与深度解析 本书共分为七大部分，系统性地覆盖了现代农业信息化的关键领域： 第一部分：精准农业的基础理论与技术框架 本部分首先奠定了现代农业信息化的理论基石。详细阐述了精准农业的核心理念——“变率管理”（Management by Variability），解释了农田异质性（Spatial Variability）的来源与量化方法。重点介绍了可变速率施肥（VRT）、变量播种（VRT Seeding）的技术逻辑与经济模型。同时，系统梳理了当前主流的农业信息技术栈，包括传感网络架构、数据通信协议（如 LoRaWAN, NB-IoT 在农业中的应用），以及构建农场数字孪生（Digital Twin）的初步概念框架。 第二部分：空间信息获取与处理技术 这是实现精准作业的技术核心。内容深度聚焦于遥感（RS）和地理信息系统（GIS）的应用。 遥感技术详解： 涵盖多光谱、高光谱、热红外遥感数据的获取原理、预处理流程（辐射定标、大气校正）。重点讲解了基于无人机（UAV）和卫星平台的植被指数（NDVI, EVI, LAI）的计算与解读，特别是如何利用这些指数进行作物健康诊断、病虫害早期预警。 GIS在农田分析中的应用： 详述了如何利用GIS软件（如ArcGIS, QGIS）构建农田的土壤图层、历史产量图层、地形图层。深入探讨了空间插值方法（如克里金法 Kriging）在生成连续性决策图件中的精度控制。 第三部分：农业物联网（IoT）与传感网络部署 本部分详细指导如何搭建高效、低成本的农场物联网体系。 传感器选型与布设： 区分了环境传感器（气象站、土壤水分/温度传感器）和作物生理传感器（叶面光照、茎流传感器）的适用场景。强调了数据可靠性与能耗优化的平衡策略。 数据传输与云平台对接： 解析了农业数据采集的边缘计算需求，以及如何将海量传感器数据安全、实时地上传至云端平台进行集中管理。探讨了数据清洗、缺失值填充的实用算法。 第四部分：农机导航与自动控制系统 聚焦于硬件层面，实现作业的厘米级精度。 GNSS/GPS技术的集成： 详细讲解了RTK（实时动态载波相位差分技术）在农机导航中的原理、基站架设与流动站校正过程。对比了SBAS、PPP等不同定位服务在不同作业场景下的成本效益分析。 自动驾驶与路径规划： 阐述了农机自动驾驶系统的控制回路设计，包括转向角控制、速度匹配。深入剖析了基于田块边界和作业效率的优化路径生成算法，如回形路径（Boustrophedon）与平行路径的切换策略。 第五部分：作业管理与可变速率技术（VRT）的实践 将前几部分的理论与数据转化为实际的田间操作指南。 产量监测与分析： 介绍如何利用产量监测器（Yield Monitors）采集的高精度数据，与历史土壤、遥感数据进行叠加分析，识别高产区与低产区的根本原因。 处方图（Prescription Map）的生成： 这是精准作业的“地图语言”。本书提供了从数据输入到生成Shapefile格式处方图的完整步骤，涵盖了施肥、灌溉、植保等多个维度的处方图制作流程。 作业执行与验证： 探讨了车载终端如何读取处方图，并实时调控播种密度、施肥量或喷药剂量的过程，以及作业完成后数据的回传与校验机制。 第六部分：农业大数据挖掘与决策支持 迈向高级应用阶段，本书强调数据背后的洞察力。 气候模型与预测： 介绍了如何整合气象数据，利用回归分析和时间序列模型对未来作物生长阶段、灌溉需水进行中短期预测。 机器学习在农业中的初步应用： 探讨了利用随机森林（Random Forest）等算法对作物表型数据、土壤数据进行分类和回归，以辅助建立更精细的作物生长模型。 第七部分：农业信息化的安全、标准与未来趋势 关注可持续发展与产业前沿。讨论了农业数据所有权、隐私保护的法律框架。展望了区块链技术在农产品溯源中的潜力，以及更高精度的单株管理（Per-Plant Management）技术的发展方向。 --- 本书特色 1. 实践导向强： 全书包含超过50个流程图和技术步骤分解，强调从数据采集到决策落地的每一个环节。 2. 技术覆盖面广： 首次将遥感、GIS、IoT、GNSS和农业大数据分析整合在一本教材中，提供系统性的知识图谱。 3. 数据驱动思维： 引导读者从“凭经验种地”转向“基于数据的科学决策”，显著提升资源利用效率。 4. 案例丰富： 引用了全球及国内多个大型农场的成功案例，分析其技术部署的挑战与优化措施。 本书是未来农业工作者和决策者的必备参考手册，是实现农业现代化、提升耕地产出效率的实用工具书。
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