光谱技术在农作物农产品信息无损检测中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙俊 著

图书标签:

• 光谱技术
• 农作物检测
• 农产品检测
• 无损检测
• 农业科技
• 食品安全
• 近红外光谱
• 可见光光谱
• 光谱分析
• 品质检测

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564171698

版次：1

商品编码：12112545

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：212

字数：296000

正文语种：中文

内容简介

　　《光谱技术在农作物农产品信息无损检测中的应用》系统地介绍了光谱技术及其预处理算法、特征选取方法，并在此基础上，分析了国内外的新研究进展，重点展示了光谱等技术在农业上的应用情况。本专是多个国家自然科学基金项目、省自然科学基金项目、农业部重点实验室开放课题研究成果的展现，实现了理论与应用的结合。本专著共包含14章，其中第1章概述介绍了光谱技术在农作物农产品信息检测中应用的现状；第2章至第5章介绍了光谱预处理算法、光谱特征选取方法及定性、定量分析方法；第6章至第14章分别介绍了光谱技术在水稻、生菜、桑叶、大米、鸡蛋、红豆、烟草、玉米、油麦菜等农作物农产品对象信息检测中的应用实例。

目录

1 概述
1．1 农作物／农产品信息的光谱技术检测
1．1．1 光谱技术在农作物检测中的应用
1．1．2 光谱技术在农作物农药残留检测中的应用
1．2 农作物／农产品信息的电特性技术检测
1．2．1 介电特性技术在水果品质检测中的应用
1．2．2 介电特性技术在粮食含水率检测中的应用
1．2．3 介电特性在叶片含水率检测中的应用
参考文献

2 光谱预处理算法
2．1 savitzky-Golay多项式平滑
2．2 移动平均平滑
2．3 多元散射校正算法
2．4 标准正态变量变换和去趋势算法
2．5 导数变换算法
2．6 正交信号校正算法
2．7 小波阈值
2．8 小波分段
参考文献

3 光谱特征选取方法
3．1 逐步回归分析
3．2 连续投影算法
3．3 权重回归系数法
3．4 主成分分析
3．5 竞争性自适应加权算法
3．6 LDA算法
3．7 LPP算法
3．8 SLPP算法
3．9 离散小波变换
3．10 分段离散小波变换
参考文献

4 定性分析方法
4．1 支持向量机
4．2 K最近邻分类器
4．3 Adaboost-SVM及Adaboost-KNN
4．4 MSCPSO-SVM
4．5 极限学习机
4．6 Fisher判别分析
4．7 马氏距离判别分析
参考文献

5 定量分析方法
5．1 一元回归算法
5．2 多元线性回归
5．3 BP神经网络及改进算法
5．3．1 BP神经网络
5．3．2 基于贝叶斯算法的BP网络
5．3．3 基于L-M算法的BP网络
5．3．4 遗传神经网络
5．3．5 基于思维进化优化BP神经网络
5．3．6 PNN神经网络
5．3．7 GA—PNN神经网络
5．4 支持向量机回归算法及其改进
5．4．1 支持向量机回归算法
5．4．2 GA-LS-SVM算法
5．5 ABC-SVR
参考文献

6 水稻信息检测
6．1 样本培育
6．1．1 栽培方法
6．1．2 水稻光谱数据测定
6．1．3 水稻叶片水分含量与氮素含量的测定

精准溯源，绿色未来：开启农产品品质新纪元 随着全球人口的持续增长和消费者对食品安全、健康品质需求的日益提升，农产品信息无损检测技术正以前所未有的速度发展，成为现代农业可持续发展的关键驱动力。本书并非直接探讨“光谱技术在农作物/农产品信息无损检测中的应用”这一狭窄的技术实现路径，而是宏观地、深入地剖析了精准农业、智能农场、全产业链溯源以及消费者健康导向等一系列深刻影响农产品发展方向的宏大议题。它旨在构建一个广阔的视野，让读者理解为何无损检测技术——无论其具体形式如何——在当下及未来农产品领域扮演着如此至关重要的角色。 第一部分：智慧农业的基石——精准感知与决策 现代农业已不再是“靠天吃饭”的传统模式。精准农业的兴起，是信息技术与农业生产深度融合的必然结果。它强调对农田环境、作物生长状况的精细化监测与管理，以达到提高产量、优化品质、减少资源浪费（如水、肥、农药）的目标。本书的开篇，将带领读者走进这个充满科技感的智慧农业世界。 我们将深入探讨环境监测的重要性。土壤的pH值、湿度、养分含量、温度，空气的温湿度、光照强度、CO2浓度，甚至病虫害的早期预警信号，这些都是影响农作物生长和品质的关键因素。本书将详细阐述如何通过各种先进的传感技术，实现对这些环境参数的实时、连续、高精度的监测。例如，我们并非直接讲解光谱仪如何检测土壤养分，而是从土壤养分对作物生长造成的实际影响出发，引出对精确养分信息的需求，进而强调“信息获取”的根本重要性。 接着，我们将聚焦于作物生长状态的感知。从萌芽、生长、开花到结果，作物在不同生育阶段对环境的需求各不相同，其生理生化过程也千变万化。理解并监测这些变化，是实现精准管理的前提。本书将探讨如何通过对作物形态（如叶片大小、高度）、生理指标（如叶绿素含量、水分胁迫程度）等进行精确测量，来评估作物的健康状况和生长潜力。这为理解为何需要对农产品进行“信息无损检测”提供了坚实的基础——因为这些“信息”直接关系到作物的“健康”和“成长”。 更进一步，我们将深入分析数据驱动的精准决策。海量的监测数据本身并不能直接转化为生产力，关键在于如何对这些数据进行分析、解读，并将其转化为实际的农业生产操作。本书将介绍大数据分析、人工智能、机器学习等先进技术在农业领域的应用，如何通过挖掘数据中的规律，为精准灌溉、精准施肥、精准病虫害防治提供科学依据。例如，在讨论如何优化施肥时，我们不会直接从光谱吸收峰值来推导，而是从土壤养分不均衡导致作物生长迟缓、产量下降、品质不佳的“问题”入手，进而引出“需要精确掌握养分信息”的“需求”，为后续对信息获取技术（包括但不限于光谱技术）的重要性铺垫。 第二部分：全链路溯源——从田间到餐桌的安全承诺 食品安全是消费者最关心的问题之一，而全产业链溯源是保障食品安全的有效手段。本书将深入探讨构建一个透明、可信赖的农产品溯源体系所面临的挑战与机遇。 我们将详细阐述生产环节的精细化管理。从种子选择、土壤改良、种植过程、病虫害防治，到收获、初加工，每一个环节都可能影响最终产品的品质和安全。本书将分析如何利用信息技术，记录和追踪这些过程中的关键数据，确保农产品的生产符合预定的标准和规范。这为理解为何需要对农产品进行“信息无损检测”提供了另一层面的理由——检测结果可以作为生产过程合规性的重要佐证。 我们将重点关注供应链的透明化建设。农产品从田间地头到最终消费者手中，需要经历多个环节，如收购、分拣、包装、仓储、运输、销售等。每一个环节都可能存在信息不透明、掺假、变质等风险。本书将探讨如何利用物联网、区块链等技术，构建一个连接所有参与者的信息平台，实现农产品在整个供应链上的实时追踪和信息共享。在此过程中，对农产品本身关键品质信息的“无损检测”，将成为验证产品属性、防止伪冒的关键环节。 最后，我们将探讨消费者信任的建立。消费者不再满足于简单的“绿色”、“有机”标签，他们渴望了解农产品的真实“身份”——它来自哪里？如何种植？是否有农药残留？是否符合营养标准？本书将分析，通过提供全面、准确、可追溯的农产品信息，企业可以有效建立消费者信任，提升品牌价值。而“无损检测”正是获取这些“真实信息”的重要手段，它能够在不破坏产品完整性的前提下，揭示其内在品质。 第三部分：品质升级与消费升级——满足日益挑剔的市场需求 随着生活水平的提高，消费者对农产品的需求已从“吃饱”上升到“吃好”、“吃健康”。品质升级和消费升级成为农产品发展的两大驱动力。 本书将深入分析农产品品质内涵的拓展。品质不再仅仅是外观是否饱满、色泽是否鲜艳，更包含了营养成分的含量、风味的特征、加工的适宜性、储存的稳定性等多种维度。例如，对于水果，我们关注的可能不仅是糖度，还有酸度、维生素C含量、抗氧化物质的种类和含量。对于粮食，除了产量，我们还关心其蛋白质、淀粉的结构以及烹饪后的口感。本书将分析，这些“内在品质”的评价，往往需要借助先进的检测技术。 我们将探讨精准营养与健康导向。消费者越来越关注食物对健康的影响，对具有特定营养价值或保健功能的农产品需求不断增加。例如，富含特定维生素的蔬菜、具有低GI值的谷物、含有特定脂肪酸的水果等。本书将分析，如何通过科学的检测手段，量化和验证这些营养成分，满足消费者对“精准营养”的追求，以及如何引导农业生产向更高附加值的“健康型”农产品转型。 最后，我们将展望个性化与定制化消费趋势。未来，消费者可能不再满足于标准化的产品，而是追求根据个人健康需求、口味偏好进行定制化的农产品。本书将探讨，如何通过对农产品进行精细化的信息采集和分析，为实现个性化推荐、定制化生产奠定基础。例如，根据消费者的健康报告，推荐具有特定营养成分的食材，甚至在一定程度上实现“按需生产”的模式。 结语：技术赋能，绿色未来 本书并非一本纯粹的技术手册，而是以更广阔的视角，描绘了信息技术（包括但不限于“光谱技术”）如何成为推动现代农业转型升级、保障食品安全、满足消费者需求的关键力量。它旨在启发读者，认识到“信息的获取”和“信息的精准化”在农产品领域的根本重要性，从而理解为何各种先进的无损检测技术，将在构建一个更加智慧、更加安全、更加健康的农产品未来中，发挥不可替代的作用。这本书是献给所有关注农产品未来发展，渴望利用科技力量，实现农业绿色可持续发展的有识之士的。它所探讨的，是正在发生的变革，是即将到来的机遇，是通往更美好“食”代的光明之路。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最深刻的感受是，原来我们日常生活中食用的农产品，其背后的信息采集和评估是如此的复杂而精妙。作者在开篇就对光谱技术在农产品信息检测中的重要性做了详尽的阐述，这让我意识到，我们现在能够享受到的高质量农产品，离不开这些背后默默工作的技术支撑。书中对各种光谱技术，如拉曼光谱、荧光光谱等，进行了深入浅出的介绍，虽然我并非该领域的专家，但通过作者的文字，我能感受到这些技术的强大之处。例如，书中有提到如何利用特定光谱的吸收或散射来识别农产品中的色素、水分含量，甚至是潜在的污染物。这就像是给农产品装上了一双“透视眼”，能够看穿它们的内在品质。尤其是“无损检测”这一点，给我留下了深刻的印象，这意味着我们可以更有效地对农产品进行质量把控，同时又不损害其原有的价值。这本书也让我联想到，未来随着技术的发展，我们购买农产品时，或许可以直接通过手机上的APP，就能扫描出产品的各项检测数据，这无疑会大大提升消费者的信任度和满意度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，让我感到非常震撼。它不仅仅是对光谱技术本身的一个介绍，更是将这项技术与我们日常生活中息息相关的农作物和农产品紧密地联系在一起。我之前一直以为，农产品的质量检测主要依靠人工经验和一些简单的物理指标，但这本书让我看到了一个全新的视角。作者对于不同光谱技术的原理讲解，虽然我可能无法完全消化每一个细节，但其所传达出的技术魅力和应用潜力是显而易见的。书中所描述的，如何通过捕捉光与物质的相互作用，来揭示农产品内在的秘密，例如它的营养成分、新鲜程度、甚至是否存在微生物的污染，这些都让我惊叹于科学的强大。特别是“无损检测”这个概念，意味着我们今后可以更加高效、环保地对农产品进行质量管理，这对于保障食品安全、减少资源浪费都具有深远的意义。这本书让我对未来的农业科技发展，充满了更多的好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我首先被其严谨的学术风格所吸引。从封面到内页的排版，都透露出一种专业性和厚重感。虽然我本身不是农业技术领域的从业者，但作为一名对食品安全和科技发展保持关注的普通读者，我对“光谱技术”这个概念充满了好奇。书本的内容，我猜想应该涵盖了光谱学的基础知识，以及如何将这些原理应用于农产品信息的检测。我尤其期待书中能够详细介绍不同类型的光谱技术，比如紫外-可见分光光度法、红外光谱法、拉曼光谱法等等，以及它们各自的优缺点和适用范围。更重要的是，书中如何阐述“无损检测”这一概念，如何通过非破坏性的方式来评估农产品的各项指标，例如水分、糖度、酸度、维生素含量，甚至是一些潜在的污染物，这将是让我觉得非常有价值的部分。如果书中还能提供一些具体的应用案例，比如如何通过光谱技术来区分不同品种的苹果，或者检测出粮食中是否存在霉菌毒素，那就更加生动和易于理解了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺别致的，那种深邃的蓝色背景，上面点缀着几束彩色的光带，给人一种科技感和神秘感。我是在书店里随手翻到的，当时对“光谱技术”这个词就很好奇，因为平时接触的农产品信息检测大多是靠人工或者一些比较基础的仪器。翻开目录，看到里面涉及的内容，比如可见光、近红外、红外光谱等，感觉这些都是我完全不了解的领域。虽然我并不是专业的科研人员，但我对食品安全一直很关注，也想了解一些更先进的检测方法。这本书的标题“无损检测”也特别吸引我，因为我们都知道，很多传统的检测方式都会破坏食物本身，而无损检测听起来就更温和、更人性化。我猜这本书应该会详细介绍不同光谱技术的工作原理，以及它们是如何被应用到农作物和农产品上的，比如如何检测农产品的成熟度、新鲜度、是否存在病虫害，甚至是里面的营养成分和有害物质。这对于消费者来说，绝对是一个福音，能够让我们更放心地选择和购买农产品。而且，我还在想，这本书是否会介绍一些具体的案例，比如某种水果或者蔬菜，是如何通过光谱技术来评估其品质的，这样会更加直观和生动。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，更多地体现在其对未来农业科技发展方向的指引上。作者通过对光谱技术在农产品信息无损检测领域应用的深入探讨，勾勒出了一个更加智能化、精细化的农业生产和品控体系。我尤其欣赏书中对各种光谱技术原理的讲解，并非简单罗列，而是结合了大量实际的科研成果和应用案例，使得抽象的技术概念变得触手可及。比如，书中详细介绍了如何利用不同波长光谱的光信号变化，来监测农作物的生长状态，及时发现病虫害的早期迹象，从而实现精准施肥和用药，减少化学物质的使用。这对于推动绿色农业和可持续发展具有重要的现实意义。此外，对于农产品从田间到餐桌的全过程追溯，光谱技术也能发挥关键作用，为消费者提供更加透明、可靠的信息。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于农业科技创新的“预言书”，它让我对未来农业的智能化和高效化充满了期待。