　　《融合物联感知与移动监控的智慧农业公共服务技术研究》设置了“基于WSN的农作物生长数据采集与传输系统”“面向农业精细化生产的移动全球眼（视频监控）系统”“基于数据挖掘的农业生产预测与自适应专家系统”“支持网络融合和业务融合的精细农业公共服务平台”四大模块，以打造“融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台”，实现农作物信息的实时采集和智能监控，并针对农作物的生长环境及生长状况在空间和时间分布上存在的差异，实施变量管理措施，从而大限度地提高农业生产资料的利用效率，增加产量、提高农产品品质，降低环境污染，以低的投入实现优的产出，终实现低投入、高效率、可持续的农业生产，实现可持续农业生产。

作者简介

　　刘东升，男，博士，教授，研究方向为移动电子商务、智能信息处理。浙江工商大学协同创新中心副主任、管理科学与工程研究所副所长，浙江省重点技术创新团队“电子商务技术”核心成员，浙江省“新世纪151人才工程”培养人员。2009—2010年公派加拿大麦克马斯特大学访问学者。主持移动电子商务方向的国家自然基金2项、省级重大项目1项。发表学术论文20多篇，其中SCI／SSCI收录9篇。1项成果获浙江省科技进步一等奖、1项成果获商业部科技进步一等奖、2项成果获浙江省科技进步二等奖。
　　
　　宋革联，女，教授级高工，浙江大学工业自动化专业博士研究生。2008年8月起任浙江省公众信息产业有限公闭总工程师，主持过中国电信集团多个重大产品的研发，并曾获中国电信集团科技进步一等奖、浙江省科技进步二等奖。目前主要致力于农业物联网、移动互联网和电子商务领域的应用研究。
　　
　　董越勇，男，1984年8月毕业于浙江农业大学，现任浙江省农业信息中心主任，长期从事农业信息化和农技推广工作。参与浙江省科技计划重点项目“有机无机复混作物专用肥系列产品刨制与产业化”，获浙江省科学技术二等奖，为第六完成人；主持“服务于两区一田的现代农业地理信息系统研发与应用”等项目，获得浙江省农业厅技术进步二等奖及以上奖项。为《农业信息化知识读本》《家庭农场创建与发展》《花卉营养失调症原色图谱》副主编；分别在《浙江农业学报》《浙江农业科学》等刊物上发表专业论文（**作者）10余篇。

第1章精细化生产的农业公共服务模式的研究现状与背景
1.1 背景、意义
1.2 农作物生长数据采集技术研究的发展现状
1.3 面向农业的知识表示与知识库的研究现状
1.4 精细农业公共服务平台的研究现状
1.5 精细农业公共服务存在的问题
1.6 融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台简介
1.7 融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台内容及系统功能、特点
1.8 本章小结

第2章支持精细化生产的农业公共服务模式与架构研究
2.1 面向农业精细化生产的公共服务模式与机制
2.2 融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台架构
2.3 融合物联感知与移动监控的精细农业公共服务平台的网络结构
2.4 本章小结

第3章基于WSN的农作物生长数据采集与传输系统
3.1 基于WSN的具有开放特性的农作物生长数据收集方法研究
3.2 面向精细农业的分散多传感器节点的低功耗组网机制
3.3 基于zigBee技术的无线农业传感器节点的器件选择
3.4 基于ZigBee技术农业信息传感器网络单节点的硬件系统设计
3.5 基于zigBee技术农业信息传感器网络硬件单节点的通信系统设计
3.6 基于ZigBee技术农业信息传感器网络单节点的软件系统设计
3.7 融合多类型传感器参数的无线传输系统
3.8 本章小结

第4章面向农业精细化生产的移动全球眼系统
4.1 基于3G多网络制式的精细农业可视化移动全球眼系统架构
4.2 3G移动视频监控的前端视频采集与接人模块
4.3 移动视频监控的压缩编码与传输方法
4.4 移动全球眼视频监控系统的存储与转发服务设计
4.5 支持多网络制式、多手机类型的移动全球眼手机客户端软件
4.6 本章小结

第5章基于数据挖掘的农业生产预测与自适应专家系统
5.1 面向精细农业生产的聚类挖掘分析
5.2 基于本体的知识表示方法及领域本体知识库构建
5.3 基于过程神经元网络的农作物预测与决策方法
5.4 基于模糊控制推理机制的自适应模型与闭环优化控制系统
5.5 本章小结

第6章支持网络和业务融合的精细农业公共服务平台
6.1 支持多网络、多业务融合的农业公共服务平台接人与管理系统
6.2 面向精细农业的信息资源交换与共享平台
6.3 面向精细农业的移动全球眼（视频监控）平台
6.4 面向精细农业的实时监测与报警系统
6.5 基于Kaas的精细农业知识服务平台
6.6 本章小结

第7章系统关键技术与技术指标和创新点
7.1 关键技术
7.2 系统达到的主要技术指标
7.3 主要创新点
7.4 本章小结

第8章系统的应用、社会效益和产业化前景
8.1 系统应用
8.2 系统应用案例介绍
8.3 社会效益、应用及产业化前景
8.4 本章小结
后记
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