本书以著者团队十多年的研究成果为基础，全面介绍了智慧农业的关键技术、系统、装备及其应用，主要包括农业信息感知技术与传感器、智能农业装备技术、农用航空技术及应用、智慧农业生产系统、农业病虫害防治系统、农产品智能物流与安全溯源系统、智慧农业信息化平台建设及数字乡村等内容。书中还提供了相关典型应用案例，并结合著者团队的研究工作展示了智慧农业综合应用成果。本书兼具理论与实践，能够使读者全面了解智慧农业的基本理论及其应用。
本书可供高等院校智慧农业、农业工程、智能农机装备等相关专业的教师和学生阅读，也可作为农业农村信息化、数字农业和数字乡村等领域技术人员的培训参考书。

何勇，浙江大学“求是”特聘教授、博士生导师。浙江大学农业信息技术研究所所长、浙江大学数字农业与农村信息化研究中心常务副主任、农业部设施农业装备与信息化重点实验室副主任，“十二五”国家863计划现代农业技术领域“数字农业技术与装备”主题专家、863计划项目首席专家、国家教学名师、国家百千万人才、国家农村信息化示范省指导专家、第四届教育部高校优秀青年教师、浙江省首届十大师德标兵、第四届浙江省十大杰出青年、浙江省有突出贡献中青年专家、全国优秀科技工作者，享受国务院政府特殊津贴。曾先后在日本东京大学、东京农工大学、美国伊利诺伊大学访问和担任客座教授。据：ESI新统计，全球共有4615名科学家进入农业科学领域前1％的“*被引科学家”，何勇教授名列72位，按TOP论文数排序名列19位，H指数35。
主要从事农业物联网、农村信息化、农用航空和智能农业装备等方面的科研和教学工作。主持国家863计划、国家自然科学基金、国家科技支撑计划及省部级重点科研项目50余项。发表论文400余篇，其中SCI收录300余篇。出版著作和教材20多部，获授权发明专利70多项、软件著作权登记30多项。担任ELSEVIER出版公司SCI收录农业工程杂志Computers and Electronics in Agriculture主编，Food and Bioprocess Technology，等10多本国际学术期刊编委，《农业机械学报》、《浙江大学学报》等10多本国内学术刊物的编委。担任国际农业工程学会（CIGR）第六分会委员、亚洲精细农业联合会常务理事。担任浙江省全国农村信息化示范省建设专家组组长、浙江省永康现代农业装备创新园区专家组组长，担任国际学术会议分会场主席、学术委员会委员30余次。负责的“精细农业”课程荣获国家精品课程和国家资源公开课程。指导的2位博士研究生分别获得2012年、2013年国家百篇优秀博士论文提名。获国家科技进步奖二等奖1项，浙江省科技进步奖一等奖3项、二等奖9项，教育部科学科技进步奖一等奖1项、二等奖1项，国家教学成果奖一等奖1项，省教学成果奖一等奖1项、二等奖2项。

第1章 智慧农业概述
1.1 智慧农业概念
1.1.1 智慧农业内涵
1.1.2 智慧农业特点
1.2 智慧农业的系统架构
1.2.1 智慧农业构成
1.2.2 智慧农业核心技术模块
1.3 智慧农业的核心技术
1.3.1 物联网技术
1.3.2 云计算技术
1.3.3 大数据技术
1.3.4 人工智能技术
1.3.5 边缘计算技术
1.3.6 区块链技术
1.3.7 5G技术
1.4 智慧农业国内外发展现状
1.4.1 国外智慧农业发展现状
1.4.2 国内智慧农业发展现状
1.5 我国智慧农业发展目标与趋势
1.5.1 我国智慧农业发展目标
1.5.2 我国智慧农业发展趋势
参考文献
第2章 农业信息感知技术与传感器
2.1 智能农机装备传感器
2.1.1 农田土壤信息传感器技术
2.1.2 作物生长信息及病虫害传感器技术
2.1.3 作业环境传感器技术
2.1.4 农机装备作业参数传感器技术
2.1.5 我国智慧农机装备传感器产业
2.2 农用无人机遥感传感器
2.2.1 作物长势监测
2.2.2 作物营养与冠层温度诊断
2.2.3 作物面积与产量估计
2.3 农业物联网传感器
2.4 农业测控终端
2.4.1 通用技术基础方面
2.4.2 设施农业方面
2.4.3 大田农业方面
2.4.4 养殖方面
2.5 空天地一体化传感技术
2.5.1 作物生命信息多尺度获取
2.5.2 作物胁迫信息快速检测技术与仪器
2.5.3 作物表型信息的快速获取技术
2.5.4 作物环境信息的快速获取技术
2.5.5 微小型无人机遥感技术与平台
2.5.6 卫星遥感技术与平台
2.6 农业传感器技术发展趋势
2.6.1 低成本化
2.6.2 高稳定性
2.6.3 高智能化
2.6.4 可移植性
2.6.5 好操作性
参考文献
第3章 智能农业装备技术
3.1 农机定位与导航技术
3.1.1 农机定位信息获取
3.1.2 农机导航控制
3.1.3 障碍物检测技术
3.2 变量技术
3.2.1 变量技术的概述
3.2.2 变量作业系统的核心技术
3.2.3 常见的变量农业机械
3.2.4 变量作业当前存在的问题与展望
3.3 农业机器人
3.3.1 农业机器人的概况
3.3.2 农业机器人的组成
3.3.3 农业机器人的关键核心技术
3.3.4 农业机器人的应用实例
参考文献
第4章 农用航空技术及应用
4.1 农用航空发展现状
4.1.1 国外农用航空发展的历史与现状
4.1.2 中国农用航空发展的历史与现状
4.1.3 农用航空相关学术会议与学术组织
4.2 农用无人机及飞控
4.2.1 农用无人机飞行器平台
4.2.2 植保无人机
4.2.3 农用无人机飞控
4.3 农用无人机低空遥感技术与装备
4.3.1 农用无人机低空遥感概述
4.3.2 农用无人机低空遥感技术特点
4.3.3 无人机低空遥感研究进展
4.3.4 数据传输与处理技术的发展
4.3.5 稳定平台
4.3.6 遥感图像处理
4.4 农用航空植保作业
4.4.1 植保机械发展的历史和趋势
4.4.2 航空植保的优点
4.4.3 航空植保发展的研究重点与关键技术
4.4.4 植保专用作业飞行控制与管理系统
4.4.5 植保机配套设施与检测手段
4.5 农用航空其他技术
4.5.1 授粉作业
4.5.2 施肥作业
4.5.3 采棉机收割前脱叶作业
4.5.4 农林火情监控
4.5.5 播种
4.5.6 农村规划
4.5.7 农田水利
参考文献
第5章 智慧农业生产系统
5.1 智慧种植
5.1.1 引言
5.1.2 智慧种植系统架构
5.1.3 环境监测系统
5.1.4 智能水肥系统
5.1.5 病虫害预警系统
5.1.6 应用举例
5.2 植物工厂
5.2.1 引言
5.2.2 植物工厂概述
5.2.3 植物工厂总体架构
5.2.4 植物工厂关键技术
5.2.5 植物工厂智能系统
5.2.6 植物工厂近期进展
5.2.7 应用举例
5.3 智慧畜禽养殖
5.3.1 引言
5.3.2 智慧畜禽养殖系统架构
5.3.3 信息监测系统
5.3.4 智能培育与控制系统
5.3.5 应用案例
5.4 智慧水产养殖
5.4.1 引言
5.4.2 智慧水产总体架构
5.4.3 智慧水质管控
5.4.4 水生疾病预警
5.4.5 养殖生产智能管控系统
5.4.6 应用案例
参考文献
第6章 农业病虫害防治系统
6.1 概述
6.2 作物病害信息检测和监测技术
6.2.1 基于光谱反射信息的作物病害检测技术
6.2.2 基于机器视觉技术的作物病害检测技术
6.2.3 基于光谱成像技术的作物病害检测技术
6.2.4 基于遥感信息分析的作物病害监测技术
6.2.5 基于深度学习的作物病害检测识别技术
6.3 作物病害监测仪器及预警系统
6.3.1 作物病害监测仪器装备
6.3.2 作物病害物联网监测预警系统
6.4 作物