深度学习技术是计算机、人工智能领域的前沿技术，为智慧农业的发展提供了重要的技术支撑，是我国农业现代化、农村数字化和乡村振兴的重要技术方向。本书系统介绍了深度学习的基本概念、历史发展、关键技术及其在智慧农业中的应用，着重总结了编著者在深度学习技术研究及其在智慧农业应用方面的成果，旨在为读者提供全面的知识体系。本书包含七章

本书重点介绍河南省小麦、玉米、甘薯、大豆和水稻等五大作物生产现状，河南省土壤供肥特征和肥料发展中的创新，测土配方施肥的内容和步骤，五大作物的需肥规律，及其测土配方施肥的原则和作物分区测土配方施肥技术模式。码上学测土配方施肥新方法，实现作物的各养分平衡供应，提高农产品质量，实现低碳、节本高效。

本书分章重点叙述了手机的学习功能、购买和销售功能，手机链接遥感卫星，手机遥控无人机，手机遥控农业机械，手机遥控视频监控，手机遥控渔业畜牧业生产，手机指挥智慧粮脑数字农业服务系统，基于省域空间治理数字化平台的手机操作，手机上的物联网等。

本书通过多个典型案例，展示智慧农牧业在提高生产效率、保障食品安全、促进可持续发展等方面的实际成效。同时，探讨智慧农牧业在数据管理、物联网、人工智能、大数据分析等领域的技术支持与创新应用。本书还对智慧农牧业的产业组织形式、经营主体、产业集聚现象、社会经济效应、人才培养等方面进行了全方位的分析与探讨。

本书主要围绕气候变化下作物-土壤磷循环机制，通过试验模拟气候变化对不同作物磷吸收和土壤磷转化的影响。本书内容主要包括：大气CO2浓度和温度升高对大豆、水稻、玉米等作物磷吸收的影响，土壤磷组分的动态变化，以及相关微生物驱动机制的研究进展及存在的问题；将作物、土壤和微生物作为整体，系统地研究了作物磷吸收及根际土壤磷转化对大

本书全面梳理了鄂尔多斯市的自然地理、农业生产基础，通过精细的数据采集与科学测试，深入探讨了耕地地力的评价方法与标准。书中不仅详细分析了耕地立地条件、土壤性质及地力现状，还针对土壤养分丰缺与肥料施用提出了实用建议。最后，围绕耕地土壤改良与高效利用，提供了切实可行的策略，是指导地方农业资源优化管理、促进农业绿色可持续发展的

本书共分为三篇，分别是基础篇、技术篇和应用篇，内容涵盖了土壤基础知识、土壤养护技术、作物生长原理以及实际应用中的土壤管理案例，力求做到全面、系统、实用。其中，基础篇由土壤的起源、组成、肥力、功能等基础概念入手，详细介绍了土壤的基本性质和重要性。同时，探讨了土壤功能退化、修复方法及健康判断标准，揭示了土壤健康与人体健康的

本书包含五个章节的内容，分别阐述长期秸秆还田对农作物产量、土壤肥力、生态环境的影响，集成适合于不同种植制度的秸秆还田技术规程。

本书深入探讨了农业信息化领域的最新发展，特别是深度学习模型在该领域的应用与实践。随着信息技术的飞速发展，农业信息化已成为推动现代农业转型升级的关键力量。深度学习作为人工智能领域的核心技术，为农业数据的智能处理、作物生长环境的精准监测、病虫害的智能识别等提供了强大的技术支持。本书首先介绍了农业信息化的基本概念和发展趋势，

《土壤》为《中国大百科全书》第三版大众版“自然百科”系列中的一册。内容精选自《中国大百科全书》第三版。“自然百科”系列丛书面向大众读者，是向普通大众普及自然界百科知识的科普类通俗读物，含《恒星》《太阳系》《山》《岩石》《矿物》《荒漠》《土壤》《湖》八册。其中《土壤》分册首先对土壤形态进行了细致的描述，接着深入探讨了土壤