本书以河南省冬小麦为研究对象，面向智慧农业，基于物联网技术、WSN混合组网策略及深度学习算法，结合多源联合监测手段和多模态融合识别技术，以“传感器部署组网→监测数据采集→生育阶段分类识别→病虫害及干旱精准识别→生产智能诊断”为主线，开展河南省冬小麦生长过程智能监测和智能诊断的研究，实现冬小麦生产过程的智慧化管理。主要内容包括：提出了基于LoRa的智慧农业WSN混合组网策略及服务质量评价方法；提出了一种改进Faster R-CNN的冬小麦生育阶段分类识别模型；构建了基于VGGNet-16的冬小麦生长过程病虫害精准识别模型；建立了基于多模态深度学习的冬小麦关键生育期干旱胁迫监测S-DNet模型；研发了河南省冬小麦生长过程智能诊断系统。


本书适合从事农业水利工程、计算机科学与技术、计算机应用、农业技术推广等的管理、科研、技术人员参考，也适合高等院校相关专业的师生参考。