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农业大数据在智能种植管理中的应用

TOC\o1-2\h\u11882第一章概述 3

233631.1农业大数据的概念与特点 3

295791.2智能种植管理的意义与发展趋势 3

43911.2.1智能种植管理的意义 3

317841.2.2智能种植管理的发展趋势 4

18971第二章农业大数据的采集与整合 4

256202.1数据采集技术 4

144952.1.1物联网技术 4

25042.1.2遥感技术 4

182752.1.3移动设备采集 4

253442.1.4自动化设备采集 5

71212.2数据整合与清洗 5

295912.2.1数据整合 5

138332.2.2数据清洗 5

245982.3数据存储与管理 5

250092.3.1数据存储 5

86482.3.2数据管理 5

1601第三章农业大数据分析与挖掘 6

205573.1数据挖掘方法 6

68373.1.1描述性分析 6

217713.1.2关联规则挖掘 6

245223.1.3聚类分析 6

161163.1.4分类与预测 6

238623.2数据可视化 6

249303.2.1地图可视化 6

167553.2.2图表可视化 7

325603.2.3动态可视化 7

2823.3农业生产模型构建 7

28643.3.1作物生长模型 7

148153.3.2病虫害防治模型 7

45233.3.3农业资源优化模型 7

16048第四章土壤管理与智能施肥 7

149954.1土壤数据监测 7

75574.1.1土壤数据监测的重要性 7

47474.1.2土壤数据监测技术 8

135314.2智能施肥系统 8

309644.2.1智能施肥系统的构成 8

240584.2.2智能施肥系统的应用 8

173134.3肥料使用优化策略 8

67714.3.1肥料使用现状分析 8

278694.3.2肥料使用优化策略 8

26227第五章水分管理与智能灌溉 8

17635.1水分数据监测 8

79125.1.1土壤水分监测 9

184425.1.2作物水分监测 9

85825.1.3大气水分监测 9

238375.2智能灌溉系统 9

159125.2.1信息采集与传输 9

234905.2.2数据处理与分析 9

31205.2.3灌溉设备自动控制 9

155875.3灌溉策略优化 9

30115.3.1灌溉制度优化 9

182805.3.2灌溉方法优化 10

312605.3.3灌溉时机优化 10

219625.3.4灌溉量优化 10

14669第六章病虫害监测与防治 10

300296.1病虫害数据监测 10

284506.1.1数据来源 10

50806.1.2数据采集与处理 10

235576.2智能病虫害识别 10

229846.2.1识别技术 10

128156.2.2识别流程 11

305206.3防治策略优化 11

137476.3.1防治措施分类 11

103776.3.2防治策略优化方法 11

31908第七章农作物生长监测与预测 12

51707.1生长数据监测 12

12397.2生长模型构建 12

297387.3收获期预测 13

27873第八章农业气象数据分析与应用 13

203158.1气象数据监测 13

81918.2气象灾害预警 13

276558.3气象数据在种植管理中的应用 14

7043第九章农业大数据与农业政策制定 14

107619.1农业大数据在政策制定中的作用 14

246979.1.1数据资源整合与共享 14

113449.1.2决策支持与风险评估 14

316919.1.3政策制定的科学性 15

130669.2政策效果评估 15

82349.2.1评估指标体系构建 15

215969.2.2数据挖掘与分析 15

267539.2.3政策效果评价方法 15

285669.3政策调整与优化 15

201589.3.1基于大数据的政策调整 15

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