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农业智能化种植解决方案

TOC\o1-2\h\u14279第1章引言 3

156051.1背景与意义 3

19131.2国内外研究现状 4

49111.3研究目标与内容 4

505第2章农业发展概述 4

176062.1农业发展历程 4

163992.1.1遥控操作阶段 4

285632.1.2程序控制阶段 5

306192.1.3自主导航阶段 5

275772.1.4智能化阶段 5

150842.2农业分类及功能 5

66832.2.1播种 5

265972.2.2施肥 5

19082.2.3除草 5

279502.2.4灌溉 5

44162.2.5采摘 5

322552.3农业发展趋势 6

252992.3.1智能化 6

208172.3.2网络化 6

52082.3.3多功能 6

121442.3.4无人化 6

170352.3.5绿色环保 6

26951第3章智能化种植技术体系 6

280003.1智能感知技术 6

283773.1.1土壤感知技术 6

74373.1.2气候感知技术 6

99303.1.3作物生长状态感知技术 6

20423.2数据处理与分析技术 7

304353.2.1数据预处理技术 7

24773.2.2数据分析技术 7

117613.2.3数据可视化技术 7

311543.3人工智能决策技术 7

167583.3.1机器学习技术 7

110113.3.2深度学习技术 7

97293.3.3专家系统技术 7

244533.3.4优化算法技术 7

32556第4章农业设计与实现 7

62894.1硬件设计 8

32064.1.1整体结构设计 8

134764.1.2机械结构设计 8

89654.1.3传感器设计 8

29834.1.4驱动系统设计 8

160354.2软件设计 8

16534.2.1总体软件架构 8

221084.2.2控制算法设计 8

213804.2.3机器视觉系统设计 8

114314.2.4数据处理与分析 8

107154.3控制系统 8

269054.3.1硬件在环（HIL）仿真系统 8

216944.3.2控制策略实现 9

276164.3.3通信系统设计 9

219434.3.4系统集成与测试 9

4649第5章植株识别与定位技术 9

61165.1植株识别算法 9

68365.1.1基于图像处理的方法 9

180955.1.2基于深度学习的方法 9

51635.1.3基于多源信息融合的方法 9

111055.2植株定位方法 9

191815.2.1基于视觉伺服的定位方法 9

205265.2.2基于GPS和IMU的定位方法 9

67645.2.3基于机器学习的定位方法 10

237155.3植株识别与定位系统实现 10

261975.3.1系统框架设计 10

324275.3.2硬件系统设计 10

251105.3.3软件系统设计 10

31975.3.4系统功能评估与优化 10

16771第6章土壤与环境参数检测 10

120796.1土壤参数检测技术 10

9326.1.1土壤物理性质检测 10

89066.1.2土壤化学性质检测 11

207246.2环境参数检测技术 11

164016.2.1气象参数检测 11

288256.2.2病虫害监测 11

259406.3检测数据融合与分析 11

134066.3.1数据融合 12

161326.3.2数据分析 12

31090第7章智能化种植决策模型 12

138127.1模型构建方法 12

31367.1.1数据采集与预处理 12

144217.1.2特征工程 12

286337.1.3模型选择与构建 12

317387.2参数优化与模型训练 12

199027.2.1参数优化 13

29257.2.2模型训练 13

146197.3决策模型应用实例 13

155667.3.1作物生长预测 13

22207.3.2灌溉决策