內(nèi)容背景涉及計算機信息技術在農(nóng)業(yè)工程中的應用。以當前農(nóng)業(yè)工程中農(nóng)作物、農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)部信息檢測為背景，介紹了農(nóng)作物、農(nóng)產(chǎn)品信息無損檢測的必要性以及傳統(tǒng)的檢測方法的弊端，介紹了當前無損檢測的諸多光譜學方法（近紅外光譜、可見光光譜、高光譜圖像、熒光光譜）及電特性方法，介紹了一些數(shù)據(jù)預處理、特征提取、數(shù)學建模的算法，通過構(gòu)建預測檢測模型，解決了常見作物（水稻、玉米、生菜、油麥菜、桑葉、煙草）的營養(yǎng)元素、水分、農(nóng)殘等狀況以及農(nóng)產(chǎn)品（大米、紅豆、雞蛋）的品質(zhì)的無損檢測問題。通過模型衡量指標分析，表明模型的檢測精度可達到實際應用的要求。