农作物病虫害智能识别与防治系统.doc
农作物病虫害智能识别与防治系统
TOC\o1-2\h\u26398第一章绪论 2
229821.1研究背景 2
182291.2研究意义 3
34261.3国内外研究现状 3
131541.4系统设计思路 3
11259第二章农作物病虫害识别技术 4
178732.1图像预处理 4
253712.2特征提取 4
107012.3识别算法 5
7480第三章农作物病虫害防治技术 5
171213.1防治策略 5
38073.1.1综合防治策略 5
322313.1.2防治对象 5
230323.2防治方法 6
91503.2.1生物防治方法 6
246233.2.2化学防治方法 6
6373.2.3物理防治方法 6
260763.3防治效果评价 6
105833.3.1评价指标 6
288823.3.2评价方法 6
5263第四章系统架构设计 7
273904.1系统整体架构 7
210404.2系统模块设计 7
37834.3系统功能描述 8
11625第五章数据采集与处理 8
49955.1数据来源 8
75955.2数据预处理 8
6385.3数据集构建 9
24591第六章模型训练与优化 9
85596.1模型选择 9
52556.1.1引言 9
13526.1.2模型选择原则 9
178866.1.3模型选择 10
145256.2模型训练 10
150146.2.1数据预处理 10
317556.2.2训练策略 10
77936.2.3模型训练 10
40166.3模型优化 11
199876.3.1模型结构优化 11
190026.3.2参数优化 11
99226.3.3迁移学习 11
31076第七章系统实现与测试 11
305317.1系统开发环境 11
207407.1.1硬件环境 11
275377.1.2软件环境 11
324247.2系统实现 11
201237.2.1系统架构 11
283647.2.2功能模块实现 12
69227.2.3关键技术实现 12
309927.3系统测试 12
233477.3.1功能测试 12
48267.3.2功能测试 13
6562第八章系统功能评价与分析 13
256698.1识别准确率评价 13
283788.1.1评价方法 13
146728.1.2评价结果 13
241308.2防治效果评价 13
229448.2.1评价方法 13
8588.2.2评价结果 14
254398.3系统稳定性评价 14
229518.3.1评价方法 14
271278.3.2评价结果 14
31997第九章农业应用案例分析 14
245069.1案例一：小麦病虫害识别与防治 14
279139.1.1项目背景 14
188719.1.2技术应用 15
302879.1.3应用效果 15
305399.2案例二：水稻病虫害识别与防治 15
133069.2.1项目背景 15
8199.2.2技术应用 15
310149.2.3应用效果 15
21030第十章发展前景与展望 16
961810.1技术发展趋势 16
902010.2系统应用前景 16
1865610.3面临的挑战与应对策略 16
第一章绪论
1.1研究背景
我国农业现代化进程的推进，农作物病虫害防治工作面临着新的挑战。传统的病虫害防治方法主要依靠人工识别和防治，效率低下且准确性难以保证。化学农药的过度使用对环境和人体健康造成了严重的影响。因此，研究一种高效、准确、环保的农作物病虫害智能识别与防治系统具有重要的现实意义。
1.2研究意义
农作物病虫害智能识别与防治系统的研究具有以下意义：
（1）提高防治效率：通过智能识别技术，实现对病虫害的快速、准确识别，从而提高防治效率，减少农业损失。
（2）降低劳动强度：将人工智能技术应用于病虫害防治，减轻农民的劳动负担，提高农业劳动生产率。
（3）减少化学农药使用：通过智能识别与防治系统，有针对性地使用农药，降低化学农药的使用量，减轻对环境和人体健康的影响。
（4）促进农业