谷物联合收割机安全使用维护知识问答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国农业出版社

作者:朱 良

出品人:

页数:115

译者:

出版时间:1999-1-1

价格:3.80

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787109057340

丛书系列:

图书标签:

• 驾驶
• 谷物联合收割机
• 农业机械
• 安全生产
• 操作规程
• 维护保养
• 故障排除
• 技术问答
• 农机使用
• 农业技术
• 收割机

好的，为您提供一份关于“人工智能在现代农业中的应用与挑战”的图书简介。 --- 人工智能在现代农业中的应用与挑战 图书简介 本书深入探讨了人工智能（AI）技术如何重塑传统农业的面貌，并聚焦于AI在提高农业生产效率、优化资源配置以及应对全球粮食安全挑战中的巨大潜力与伴随而来的复杂议题。这不是一本关于机械操作或特定设备维护的手册，而是一部聚焦于未来农业科技发展趋势的深度分析著作。 第一部分：智慧农业的基石——AI技术概览与农业数字化转型 本部分首先为读者构建了一个清晰的框架，介绍支撑现代智慧农业发展的核心AI技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉（CV）以及自然语言处理（NLP）在农业领域的具体切入点。我们详细阐述了传感器网络、物联网（IoT）设备如何与AI算法协同工作，构建起覆盖农田环境、作物生长状态、土壤健康指标的实时数据采集系统。 书中着重分析了数据采集的标准化和数据治理的必要性。农业数据的异构性、时效性和空间差异性对AI模型的准确性构成了严峻考验。我们通过多个案例研究，展示了如何利用高光谱成像和无人机数据进行作物表型分析，并结合历史气象数据和土壤养分图谱，建立精准的生长预测模型。这一过程不仅是技术应用，更是对传统经验主义农业范式的根本性颠覆。 第二部分：AI驱动的精准作业与资源优化 农业的效率提升依赖于对“不确定性”的有效管理。本部分将焦点投向AI在“按需施肥、按需灌溉、按需植保”方面的突破性进展。 精准灌溉与水资源管理： 传统灌溉往往是基于经验的“一刀切”模式。本书详细介绍了基于深度学习的土壤水分模型，该模型能够实时整合天气预报、作物蒸散量估算和土壤墒情数据，动态调整灌溉计划。我们探讨了如何在半干旱地区，通过强化学习算法优化水泵和管道系统的运行，实现节水效益最大化，并分析了水资源分配的社会经济影响。 变量施肥与养分管理： 我们深入剖析了如何利用卷积神经网络（CNN）分析叶片颜色、大小和形状等视觉特征，即时诊断作物营养缺乏情况。随后，结合地理信息系统（GIS）的区域化数据，AI模型能够生成高精度的变量施肥处方图。本书不仅关注技术本身，更分析了这种精准化操作如何减少化肥过量使用带来的环境污染问题，例如地下水硝酸盐富集等。 病虫害的早期预警与靶向防治： 计算机视觉技术在病虫害识别中的应用是本书的重点之一。我们详细描述了基于边缘计算和无人机巡检的实时病虫害识别系统，特别是针对早期隐蔽性病害的识别精度提升。此外，书中讨论了机器人技术与AI决策系统的结合，如何实现对受感染植株的靶向、微量喷洒，从而大幅度降低农药使用量，提升农产品安全性。 第三部分：供应链优化与农产品质量追溯 AI的作用并未止步于田间地头。本部分将视角扩展到农业的后勤和市场环节。 采收优化与自动化： 采摘机器人是实现农业全程自动化的关键瓶颈之一。本书分析了AI视觉系统如何解决复杂环境下（如光照变化、果实遮挡）的果实成熟度判断和采摘路径规划问题。我们探讨了利用强化学习优化采摘机器人的抓取力度和速度，以最大限度地减少对果实的物理损伤。 需求预测与库存管理： 针对生鲜农产品保质期短的特点，本书展示了如何利用时间序列分析和外部市场情绪数据，建立高精度的农产品需求预测模型。这有助于农民和分销商优化仓储策略，减少因供需错配导致的损失，稳定市场价格。 区块链与AI融合的质量追溯体系： 我们讨论了如何将AI识别出的农产品质量数据（如糖度、口感评价）安全地记录到区块链上，建立不可篡改的“数字身份”。这不仅增强了消费者信任，也为风险发生时的责任界定提供了坚实的数据基础。 第四部分：人工智能在农业中的伦理、社会与治理挑战 技术的光环下，隐藏着必须正视的社会和经济挑战。本书以批判性的视角审视AI在农业中的推广。 数据所有权与数字鸿沟： 谁拥有农田数据？数据集中化是否会挤压小农户的生存空间？我们探讨了建立公平、透明的数据共享机制的必要性，并分析了技术接入成本对不同规模农场的影响，即“数字鸿沟”可能加剧的农业不平等问题。 劳动力结构转型与技能重塑： 自动化必然导致对传统农业劳动力的替代。本书预测了未来农业所需的复合型人才结构，并呼吁教育体系和政策制定者提前准备，推动现有农民向“数据分析师”和“机器人操作员”的角色转变。 模型的可靠性与鲁棒性： 农业系统对突发事件（如极端天气、新型病原体）的鲁棒性至关重要。我们深入探讨了AI模型在面对训练数据之外的“黑天鹅”事件时的决策失效风险，并提出了构建“人机共驾”（Human-in-the-Loop）决策系统的必要性，确保最终的农业生产决策始终保有人的最终监管权和判断力。 结论：面向可持续未来的农业范式 本书的结论部分总结了AI技术在实现联合国可持续发展目标（SDG）——特别是零饥饿和气候行动——中的关键作用。它强调，成功的智慧农业不仅是技术上的先进，更是经济上可行、环境上可持续、社会上公平的系统性变革。本书旨在为农业管理者、政策制定者、科技研发人员以及关注未来粮食系统的读者，提供一套全面、深入且富有洞察力的思考工具。 --- 目标读者群体： 农业技术研发人员、农业企业高管、政府农业政策制定者、高等院校涉农专业师生及关注未来食品安全与可持续发展的公众。

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这本书在技术细节的处理上达到了惊人的深度，尤其是在液压系统和电控部分的解析上，简直是教科书级别的典范。我曾为某个液压管路压力不稳的问题困扰了很久，翻阅了市面上许多资料都未能得到满意解答，直到看到这本书里针对不同负载变化下，泵站响应速率的优化建议，我才茅塞顿开。它没有回避那些复杂的工程学名词，而是用通俗的类比将它们解释清楚，这种“既要专业深度，也要普及广度”的平衡做得非常到位。对于那些希望将设备性能推向极致的专业人士来说，这本书提供了超越标准操作流程的进阶技巧，可以说，它为我们提供了一个通往“精湛技艺”的阶梯，让人在学习新知的同时，也对现代农业机械的精密性有了更深的敬畏。

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这本书的排版和资料整合能力堪称一绝。它巧妙地将安全规范、日常检查、季节性保养以及应急处理这些看似分散的内容，通过清晰的章节划分和交叉引用，编织成一个完整的知识网络。我尤其欣赏它在“应急处理”部分的处理方式，不是简单地列出故障代码，而是加入了大量来自一线案例的“经验之谈”，比如在特定天气条件下，某个故障可能由更深层次的原因引起，这种多角度的分析极大地提高了解决问题的效率。阅读时，我感觉自己仿佛在进行一次系统的、有组织的培训，而不是零散地翻阅资料。语言风格上，它保持了一种客观严谨的学术基调，但又不失农机领域特有的朴实和务实，使得每一条建议都显得格外可靠和值得信赖。

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我原以为这会是一本枯燥的机械手册，但读完前几章后才发现，这本书的叙事风格充满了对农业生产的深刻洞察。它不仅仅停留在“如何拧紧螺丝”的层面，而是将安全操作融入到了整个作业流程的哲学思考中。比如，书中有一段关于“人机磨合期”的论述，强调了驾驶员的心理状态对机器性能发挥的影响，这一点极大地拓宽了我的视野。作者对于预防性维护的强调也令人印象深刻，不是等到出了问题才去修补，而是用一种近乎“预言”的能力，提前预判哪些部件在高负荷运转下最容易出现隐患，并给出了提前干预的详细方案。文字功底扎实，用词精准而不失温度，读起来完全没有技术书籍的冷硬感，反而像是与一位智者进行的深入交流，让人感到知识的获取过程本身也是一种享受。

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最令我赞赏的是，这本书的视角非常具有前瞻性。它不仅关注当前主流机型的操作与维护，还穿插了一些关于未来智能农机系统如何与传统操作思维结合的讨论。这种对行业发展趋势的把握，使得这本书的价值不局限于当下，而是具备了长期的参考意义。作者在强调“人机协同”时，所采用的论述角度非常新颖，将安全培训与培养操作员的“系统思维”紧密联系起来，强调了在自动化程度越来越高的背景下，人工干预的关键作用。文字简洁有力，每一句话都掷地有声，没有一句废话，这对于追求效率的农业工作者来说，无疑是最好的阅读体验，读完之后，感觉自己的知识体系得到了极大的扩充和巩固。

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这本关于现代农业机械操作的书籍，真是让人眼前一亮，它用一种非常贴近实际操作者的口吻，将复杂的理论知识转化成了生动易懂的问答形式。我特别欣赏作者在讲解不同季节维护保养时的细致入微，比如针对雨季和旱季的不同处理方法，以及如何根据土壤湿度调整收割机的作业参数，这些都是书本上很少会详细提及的实战经验。书中对一些常见故障的排查步骤描述得极其清晰，甚至配上了非常直观的图示，即便是像我这样刚接触大型农机不久的新手，也能很快上手，减少了因操作不当造成的设备损坏和工作延误。整体来看，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的老机手在手把手地传授心法，对于提高作业效率和保障人身安全都有着不可替代的作用，结构安排上逻辑性强，阅读体验非常流畅。

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