农业大数据与智能化种植管理系统开发.doc
农业大数据与智能化种植管理系统开发
TOC\o1-2\h\u20070第1章绪论 3
319871.1研究背景与意义 3
259631.2国内外研究现状 3
89861.3研究目标与内容 4
19068第2章农业大数据概述 4
86972.1农业大数据概念与特点 4
96732.2农业大数据来源与分类 5
250752.3农业大数据处理技术 5
25427第3章智能化种植管理系统架构 6
224113.1系统总体架构 6
10393.1.1数据层 6
195673.1.2服务层 6
33833.1.3应用层 6
128213.1.4展示层 6
120413.2系统功能模块设计 6
209833.2.1智能化决策支持模块 6
180443.2.2种植管理模块 6
43363.2.3知识库与专家系统模块 7
147803.3系统开发环境与工具 7
26189第4章数据采集与预处理 7
280134.1数据采集技术 7
277834.1.1传感器技术 7
166344.1.2遥感技术 7
247804.1.3移动采集技术 7
129334.2数据预处理方法 8
204094.2.1数据标准化 8
38914.2.2数据归一化 8
248184.2.3数据编码 8
314584.3数据清洗与融合 8
1274.3.1数据清洗 8
129424.3.2数据融合 8
235794.3.3质量评估 8
18166第5章农业数据存储与管理 9
71195.1分布式存储技术 9
146485.1.1技术概述 9
144795.1.2分布式存储架构 9
290565.1.3数据冗余与容错 9
104325.2数据仓库构建 9
20445.2.1数据仓库概念 9
65915.2.2数据仓库设计 9
232265.2.3数据仓库实现技术 9
263505.3数据挖掘与分析 9
325335.3.1数据挖掘技术 9
168445.3.2农业数据分析方法 10
214605.3.3农业数据挖掘应用案例 10
23584第6章智能化种植决策支持 10
248966.1农业专家系统 10
113376.2机器学习与深度学习算法 10
242266.2.1作物生长预测:利用机器学习算法,结合历史气象数据、土壤数据等,预测作物生长趋势和产量。 10
258966.2.2病虫害识别:采用深度学习技术,通过图像识别和分类算法,快速、准确地识别病虫害种类,为防治提供依据。 10
125656.2.3土壤质量评价:运用支持向量机等算法,对土壤质量进行综合评价,为施肥和改良提供决策依据。 10
179866.3决策支持模型构建 10
55226.3.1数据预处理:对收集到的农业数据进行清洗、整合和预处理,提高数据质量。 10
199796.3.2特征工程:从大量数据中提取关键特征,为决策模型提供输入参数。 10
308706.3.3模型训练与优化:利用机器学习算法,对决策模型进行训练和优化,提高预测精度。 11
264936.3.4模型验证与评估:通过实际数据验证决策模型的有效性,评估模型功能。 11
204486.3.5决策输出:根据模型预测结果,为种植者提供具体的种植管理建议,包括施肥、灌溉、病虫害防治等。 11
13666第7章智能化种植管理系统关键技术研发 11
289277.1智能监测技术 11
220297.1.1土壤参数监测 11
161287.1.2气象环境监测 11
125477.1.3作物生长监测 11
135227.2自动控制技术 11
149897.2.1水肥一体化控制系统 11
229977.2.2灌溉设备控制系统 11
324547.2.3农业设施控制系统 11
28227.3信息化管理技术 12
109447.3.1数据采集与传输 12
74427.3.2数据处理与分析 12
135167.3.3农业信息化平台 12
143267.3.4农业专家系统 12
19491第8章系统集成与测试 12
1428.1系统集成方法 12
293488.1.1集成概述