第1章 緒論
1.1 智慧農業及其關鍵技術
1.1.1 智慧農業
1.1.2 智慧農業關鍵技術概論
1.2 農業信息智能感知技術前沿
1.2.1 敏感元件與傳感器
1.2.2 微機電系統機器人
1.2.3 現代傳感技術
1.3 農業信息智能處理技術前沿
1.3.1 農業大數據技術
1.3.2 農業云計算技術
1.3.3 農業機器學習技術
1.3.4 人工智能技術綜合應用
參考文獻

第2章 作物生長參數智能感知與處理技術
2.1 概述
2.2 基于光譜優選區間與特征波長級聯方法的葉綠素含量預測
2.2.1 數據采集
2.2.2 優選區間篩選結果
2.2.3 特征波長篩選結果
2.2.4 葉綠素含量預測模型
2.3 農田作物長勢近地感知裝備研究與開發
2.3.1 基于雙波長調制光傳感器的作物葉綠素含量檢測
2.3.2 基于譜圖融合傳感器的作物生長檢測
2.4 農田作物長勢遙感監測與智能信息處理技術
2.4.1 融合多元遙感特征的冬小麥識別方法
2.4.2 結合LOSSA-SVR與多時相遙感的冬小麥產量估算方法
2.4.3 協同時空遙感特征的冬小麥產量估算方法
2.5 甘蔗糖分信息無損檢測與智能處理技術
2.5.1 光譜數據采集
2.5.2 光譜數據分析處理
2.5.3 基于特征波長篩選的蔗糖分預測模型
2.5.4 甘蔗糖分無損檢測傳感器的設計與實現
2.6 基于作物生長參數檢測的精細作業技術
2.6.1 基于傳感器的變量施肥技術基礎
2.6.2 基于傳感器的變量施肥系統組成
2.6.3 施肥推薦模型比較分析
2.6.4 變量施肥控制系統設計
2.6.5 基于傳感器的變量施肥系統效果
參考文獻

第3章 作物病蟲害信息智能感知與處理技術
3.1 概述
3.2 大田作物病蟲害智能感知與處理技術
3.2.1 基于可見光成像的小麥葉部病害檢測
3.2.2 基于多光譜成像的玉米小斑病檢測
3.2.3 基于熒光成像的植物葉部病害檢測
3.2.4 基于端邊云協同的小麥蚜蟲檢測
3.3 園藝作物病蟲害智能感知與處理技術
3.3.1 基于可見光成像的黃瓜葉部病害檢測
3.3.2 基于特征學習的蘋果葉部病害識別
3.3.3 香蕉枯萎病遙感檢測方法
3.4 作物病蟲害檢測與精細作業技術
3.4.1 基于二維激光雷達的果樹在線探測與對靶變量噴藥
3.4.2 基于LAI與霧滴沉積量的植保無人機施藥決策模型
3.4.3 基于云平臺的植保無人機與植保作業管理
參考文獻
……

第4章 作物表型信息智能感知與處理技術
第5章 土壤參數智能感知與處理技術
第6章 農產品品質信息智能感知與處理技術
第7章 設施園藝參數智能感知與處理技術
第8章 農業與食品有害微生物信息智能感知與處理技術
第9章 畜禽健康養殖生理生態信息智能檢測與處理技術
第10章 農業物聯網技術及其應用