第1章 数字农（林）业技术概述
1.1 数字农（林）业概述
1.1.1 数字农业的含义
1.1.2 数字农（林）业的应用
1.2 数字农（林）业技术体系与关键技术
1.2.1 数字农（林）业技术体系
1.2.2 数字农（林）业的内涵与外延
1.2.3 数字农业的关键技术
1.3 农业运行机制的全面数字化
1.4 数字农业的发展
1.4.1 国内数字农业的发展
1.4.2 国外数字农业的发展
1.4.3 数字农业的发展趋势
第2章 “3S”技术
2.1 遥感技术概述
2.1.1 基本概念
2.1.2 遥感技术系统
2.1.3 遥感技术的特点及应用
2.1.4 遥感技术的发展趋势
2.2 遥感图像的获取与处理
2.2.1 遥感成像机理
2.2.2 遥感图像的质量衡量指标
2.2.3 遥感图像的校正
2.2.4 遥感图像处理
2.3 全球定位系统
2.3.1 概述
2.3.2 特点
2.3.3 卫星大地测量基础
2.3.4 GPS的基本工作原理
2.3.5 GPS测量的误差
2.3.6 GPS的使用
2.4 地理信息系统
2.4.1 GIS概述
2.4.2 空间信息基础
2.4.3 元数据
2.4.4 空间数据的采集与处理
2.5 “3S”技术在农林领域中的应用
2.5.1 GPS在农（林）业中的应用
2.5.2 GIS的应用
2.5.3 遥感技术在农（林）业中的应用
第3章 专家系统与决策支持系统
3.1 专家系统
3.1.1 专家系统的概念
3.1.2 专家系统的产生与发展
3.1.3 专家系统的基本特征
3.1.4 专家系统的分类
3.1.5 专家系统的功能与结构
3.1.6 专家系统的组建
3.1.7 专家系统的评价
3.1.8 农业专家系统的应用与发展
3.2 农业专家系统开发平台
3.2.1 农业专家系统开发平台的使用
3.2.2 农业专家系统的调试与运行
3.3 典型的农业专家系统
3.3.1 系统登录
3.3.2 专家系统管理
3.3.3 模块管理
3.4 决策支持系统
3.4.1 决策支持系统的概念
3.4.2 决策支持系统的特征
3.4.3 决策支持系统的分类
3.4.4 决策支持系统的结构
3.4.5 决策支持系统的设计
第4章 农业数据处理技术
4.1 农业数据的特点
4.1.1 农业数据的主要特点
4.1.2 农业数据的类型
4.2 农业数据获取技术
4.2.1 数据采集技术
4.2.2 生物信息的采集
4.2.3 气候信息的采集
4.2.4 土壤信息的采集
4.3 农（林）业数据处理技术
4.3.1 数据库技术
4.3.2 空间数据库
4.3.3 数据仓库技术
4.3.4 数据挖掘技术
4.4 常用的农业数据处理软件
4.4.1 Microsoft Office Excel
4.4.2 SAS
4.4.3 SPSS
4.4.4 Minitab
4.4.5 Stata
4.4.6 DPS
第5章 农业系统智能模拟
5.1 概述
5.1.1 基本概念
5.1.2 农业模拟模型的特征
5.1.3 农业模拟模型的作用
5.2 农业系统模拟技术
5.2.1 系统分析方法
5.2.2 模拟研究的尺度
5.2.3 支持研究
5.2.4 构件化程序设计
5.2.5 农业生长系统的表示
5.3 农业模拟模型的应用
5.3.1 应用领域
5.3.2 与其他技术的耦合
第6章 农业机器视觉技术
6.1 机器视觉技术的基本原理
6.2 农业视觉图像的获取
6.2.1 图像采集
6.2.2 图像预处理
6.3 视觉图像处理
6.3.1 特征表示
6.3.2 特征提取
6.3.3 特征优化
6.3.4 视觉信息的模式识别
6.4 农业机器视觉技术的应用
6.4.1 监测与评价
6.4.2 农产品加工检测
6.4.3 农业视觉机器人
6.4.4 农业资源调查与评估
第7章 农（林）业信息化技术
7.1 概述
7.1.1 农（林）业信息化的概念与内涵
7.1.2 农（林）业信息化技术体系与技术基础
7.1.3 国内外发展状况
7.2 农（林）业信息化技术的典型应用
7.2.1 农业生产信息化技术及应用
7.2.2 农产品市场信息化技术
7.2.3 农村事务管理信息化技术
7.3 农（林）业信息化技术的发展与展望
7.3.1 农（林）业信息化发展趋势的展望
7.3.2 农（林）业信息化技术的研发与推广展望
参考文献
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