智慧农业是农业信息学科中一个全新的学科领域，是新一代信息科技与农业的深度融合。智慧农业的迅猛发展为我国农村和农业经济带来了新的挑战。
针对现代信息技术改造提升传统农业面临的农业数字化、网络化、智能化等关键技术难题，河南省农业科学院农业经济与信息研究所农业信息化创新团队总结近十年研究成果，编写了《智慧农业应用系统开发与实践》。本书适合作为普通高等院校作物栽培学与耕作学、农业信息学、智慧农业专业本科及高职高专相关专业的教学用书，亦可作为农学类专业人员和农技推广人员自学参考用书。
本书分为十个部分。
第一章，总论。综合论述了智慧农业的概念及应用现状，详细阐述了当前智慧农业所采用的主要信息技术，介绍了智慧农业的通用架构，总结了智慧农业当前存在的主要问题，并提出了相关建议。
第二章，作物生长远程感知物联网平台。为实现大田作物生产精准化管理水平，采用物联网、传感器和数据融合技术，构建了作物生长远程感知物联网平台。该平台可以实时监测农田大气温湿度、太阳辐射、降水量、土壤温湿度等作物生长的相关环境信息。
第三章，温室大棚物联网平台。为提高设施作物生产管理的智能化水平，基于物联网技术，采用B/S与C/S混合架构设计，研制了温室大棚物联网平台。该系统可以全程对设施作物进行实时远程的监测、控制及管理，同时搭配专家系统为农户智能推送最适合作物生长的最优种植方案；远程自动控制温室大棚湿帘风机、喷淋滴灌、内外遮阳、加温补光等设备，实现温室大棚环境的自动调控。
第四章，夏玉米氮肥精确管理系统。为提高夏玉米氮肥利用效率，促进夏玉米氮肥施用由传统经验向智慧化转变，利用软件工程、GS等技术，构建了夏玉米氮肥精确管理系统。该系统实现了光谱数据的自动处理、决策分析、处方生成等功能。充分考虑地块有机质、全氮、硝态氮、速效磷、有效锌等诸多肥力信息，因地制宜地制订出不同的施肥方案，以最低的肥力投入获得最大的产出，实现氮肥的高效利用。
第五章，农业技术推广信息服务平台。为加快我国农业信息传播速度，解决农业科技和科研成果转化率低、农民科技文化水平不高等问题，构建了农业技术推广信息服务平台。该系统收集整理了七类动植物种类的农技知识，建立了农业专家、科技成果和病虫害等数据库，为农民朋友提供了一个学习交流、知识共享的平台，为打破科学技术与农业生产之间的壁垒，以及推动农业生产技术和科研成果转化提供了渠道。
第六章，农产品安全生产全过程溯源系统。农产品安全生产全过程溯源系统是一套适用于中小规模企业的操作简便、界面友好的通用型溯源系统，采用B/3架构，以C#和Java作为开发语言，以MySQL和SQLite为数据库进行系统开发。该系统包括账号管理、场地管理、农资管理、农事管理、加工管理与溯源档案管理等功能模块，实现了农产品种植过程中土壤基础肥力及重金属含量可查询，施肥、灌溉、喷药管理可记录，生长过程可追溯等功能。
第七章，作物表型性状采集与管理系统。针对传统的表型性状采集手段落后、数据管理标准不规范、数据分析费时费力等问题，采用条码识别、作物模型、数据采集等技术，构建了作物表型性状采集与管理系统。该系统由表型性状采集系统（移动端）和表型性状管理系统（Web端）组成，移动端开发架构采用C/S，开发语言采用Java，以表型性状采集为核心，上传采集数据至Web端，实现移动端与Web端之间的数据交换共享；Web端开发架构采用B/S，实现了作物生产过程试验任务的分发、数据的查询与管理、报表中心生成及数据的统计分析，极大地提高了作物表型性状采集效率。
第八章，牛场管家。针对养殖场一线员工信息化接受程度不高等特点，坚持界面简洁友好、操作简便的原则，采用智能手持终端+安卓手机应用的架构模式，构建了牛场管家系统。该系统功能模块包括牛群管理、育种管理、繁殖管理、泌乳管理、疾病防控、育肥管理、统计分析、用户管理等模块。系统为饲养人员提供了及时、准确的数据，便于管理人员及时地采取相应的解决措施，调整饲养方案，实现精饲料的精确饲喂，提高牛只生产能力和牛场现代化管理水平。
第九章，虫害监测预警系统。为改善害虫性诱测报的时效性差、田间调查数据电子化程度低等问题，利用视频监测、远程通信、图像识别等信息技术，研制了专用的害虫远程性诱测报终端和基于安卓智能手机的移动端，构建C/S与B/S混合架构的虫害监测预警系统。该系统实现了虫情数据采集、分析和信息发布一站式工作模式，减少植保技术人员繁重的调查工作量，大大简化了植保技术人员的工作流程，提高害虫信息采集、虫情信息发布的效率。
第十章，畜禽疫病监测预警信息系统。为有效控制畜禽疫病的发生和流行，采用GIS、移动互联网等技术，构建了畜禽疫病监测预警系统。该系统由服务器端和移动端两部分组成。服务器端基于B/S架构，采用C#语言、VS2010工具进行开发。服务器端负责言数据的汇总与分析，包括系统管理、上报管理、监测分析、疫情分析、疫情预警和疫情决策6个功能模块。移动端是采用Java语言、Eclipse平台开发，负责数据的实时采集和上传，保证了数据采集的准确性和及时性。