大数据与农业应用

图书标准信息

• 作者 王文生、陈明 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2015-01
• 版次 1
• ISBN 9787030426185
• 定价 30.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 160页
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《大数据与农业应用》结合大数据技术发展现状，对大数据在农业领域应用进行了探讨。《大数据与农业应用》共七章，第1 章概述了国内外有关大数据的理论包括大数据产生背景和概念，第2～4 章介绍了大数据的存储与管理、处理、分析等理论技术，第5、6 章总结了所在科研团队近年的部分研究成果，从农业领域的角度，对大数据农业科研创新、大数据农业应用进行了阐述，第7 章对农业大数据未来发展进行了展望。

【目录】

序 
前言 
第 1章大数据概述 1 
1.1 问题的提出1 
1.1.1 电子数据迅速增加1 
1.1.2 数据蕴藏巨大的经济价值2 
1.1.3 数据是国家的核心资产 3 
1.1.4 大数据的产生源泉4 
1.2 大数据的概念与特性 7 
1.2.1 大数据的概念 7 
1.2.2 大数据的性质 9 
1.3 大数据技术与关键问题 11 
1.3.1 大数据技术的主要内容  11 
1.3.2 大数据的处理过程 13 
1.3.3 大数据技术的特征 15 
1.3.4 大数据的关键问题与关键技术  17 
1.4 大数据农业应用  19 
1.4.1 大数据农业应用需求  19 
1.4.2 大数据农业应用方向  20 
1.4.3 大数据农业应用实例  21 
第 2章大数据存储与管理 24 
2.1 概述  24 
2.1.1 非结构化问题  24 
2.1.2 NoSQL的产生  24 
2.2 大数据存储与管理的特点与挑战  26 
2.2.1 特点  26 
2.2.2 挑战  27 
2.3 主要存储方式 28 
2.3.1 键值存储方式  28 
2.3.2 文档存储方式  33 
2.3.3 列存储方式  34 
2.3.4 图形存储方式  37 
2.3.5 各种典型的存储类型所对应的 NoSQL数据库  38 
第 3章大数据处理  40 
3.1 函数式编程范式  40 
3.1.1 函数型语言  40 
3.1.2 函数式编程  41 
3.2 映射函数与化简函数  42 
3.2.1 映射与映射函数  43 
3.2.2 化简与化简函数  44 
3.3 MapReduce计算 44 
3.4 基于 Hadoop平台的分布式计算 46 
3.4.1 Hadoop概述  46 
3.4.2 分布式系统与 Hadoop  48 
3.4.3 SQL数据库和 Hadoop 48 
3.4.4 基于 Hadoop的分布计算 50 
第 4章大数据分析  57 
4.1 数据分析概述 57 
4.1.1 数据分析的概念  57 
4.1.2 数据分析的目的与意义  58 
4.1.3 数据分析的基本方法  58 
4.1.4 数据分析的类型  65 
4.1.5 数据分析步骤  66 
4.2 大数据分析基础  66 
4.2.1 可视化分析  67 
4.2.2 数据挖掘 67 
4.2.3 预测性分析  67 
4.2.4 语义引擎 67 
4.2.5 数据质量和数据管理  67 
4.2.6 大数据的离线与在线分析 68 
4.3 大数据预测分析  69 
4.3.1 大数据预测分析关键因素 69 
4.3.2 大数据预测分析演进方向 70 
4.3.3 大数据预测分析相关问题 71 
4.3.4 舆情监测与分析  72 
4.3.5 大数据舆情分析  74 
第 5章大数据农业科研创新 75 
5.1 科学研究第一范式  76 
5.1.1 科学实验特点  76 
5.1.2 科学实验的主要步骤  77 
5.1.3 科学实验分类  77 
5.1.4 科学实验构成  78 
5.1.5 科学实验程序  79 
5.1.6 第一范式使用原则 80 
5.2 科学研究第二范式  81 
5.2.1 科学理论的特征  81 
5.2.2 科学理论结构  82 
5.2.3 科学理论的价值  82 
5.2.4 建立科学理论体系的方法 82 
5.3 科学研究第三范式  83 
5.3.1 概述  83 
5.3.2 离散模型的模拟  84 
5.3.3 连续系统模拟  85 
5.3.4 模拟语言 85 
5.4 科学研究第四范式  85 
5.4.1 数据密集型计算  86 
5.4.2 格雷法则 88 
5.4.3 科学研究第四范式的核心内容  90 
5.5 现代农业科研创新方式 92 
5.5.1 农业科研信息化  92 
5.5.2 科学大数据  95 
5.5.3 农业科学数据  96 
5.5.4 大数据环境下的农业科研模式创新 97 
第 6章大数据农业应用 100 
6.1 大数据在精准农业中的应用  100 
6.1.1 精准农业概述  100 
6.1.2 精准农业应用现状 102 
6.1.3 大数据支撑下的精准农业 103 
6.2 大数据技术在农业生产环境监控中的应用  105 
6.2.1 农业物联网概述  105 
6.2.2 农业生产环境监控发展现状  109 
6.2.3 大数据支撑下的农业生产环境监控  111 
6.3 大数据技术在农情遥感监测中的应用  113 
6.3.1 遥感及其农业应用概述  113 
6.3.2 农情遥感监测的发展现状  116 
6.3.3 大数据支撑下的农情遥感监测  118 
6.4 大数据技术在农业农村综合信息服务中的应用  120 
6.4.1 农业农村综合信息服务概述  120 
6.4.2 国家农村综合信息服务平台  123 
6.4.3 国家农业科技服务云平台 126 
6.4.4 面向农业农村综合信息服务的大数据技术创新  128 
第 7章农业大数据未来发展 131 
7.1 农业大数据概述  131 
7.1.1 农业大数据内涵  131 
7.1.2 农业大数据的特征 132 
7.1.3 农业大数据的价值 133 
7.2 农业大数据发展展望  134 
7.2.1 发展农业大数据的意义  134 
7.2.2 农业大数据发展面临的问题  136 
7.2.3 农业大数据发展前景  137 
7.3 农业大数据发展政策建议 138 
7.3.1 制定我国农业大数据发展战略  138 
7.3.2 突破农业大数据关键技术 139 
7.3.3 加快建设农业大数据研究中心和重点工程 141 
7.3.4 推动农业大数据应用集成共享  143 
7.3.5 建立农业大数据人才队伍 145 
参考文献 146