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基于大数据的智能农业种植管理解决方案

TOC\o1-2\h\u32110第1章引言 3

166201.1背景与意义 3

194911.1.1智能农业的发展需求 4

96271.1.2大数据在智能农业中的应用价值 4

295171.2国内外研究现状 4

229321.2.1国外研究现状 4

244711.2.2国内研究现状 4

282121.3本书组织结构 4

16096第2章大数据与智能农业概述 5

317512.1大数据概念及其在农业中的应用 5

23012.1.1大数据概念 5

243262.1.2大数据在农业中的应用 5

183352.2智能农业的发展历程与趋势 5

269872.2.1发展历程 5

241142.2.2发展趋势 6

272722.3大数据在智能农业中的作用 6

23029第3章数据采集与处理技术 7

43643.1农业数据采集方法 7

214083.1.1手动数据采集 7

114023.1.2自动化数据采集 7

305353.2数据预处理技术 7

123683.2.1数据清洗 7

113653.2.2数据标准化 7

106953.2.3数据归一化 7

264193.3数据存储与管理 7

120133.3.1数据存储 7

137463.3.2数据管理 7

117053.3.3数据共享与交换 8

28181第4章农业大数据分析方法 8

29054.1数据挖掘技术 8

208484.1.1农业数据采集与预处理 8

150254.1.2农业关联规则挖掘 8

196644.1.3农业聚类分析 8

275234.2机器学习与深度学习算法 8

51624.2.1机器学习算法在农业中的应用 8

164224.2.2深度学习算法在农业中的应用 8

281074.2.3集成学习算法在农业中的应用 8

96644.3农业大数据分析应用案例 9

312714.3.1基于大数据的作物病虫害预测 9

28934.3.2基于大数据的智能施肥推荐 9

254014.3.3基于大数据的农业资源优化配置 9

220244.3.4基于大数据的农产品市场需求预测 9

30678第5章智能农业种植决策支持系统 9

97075.1系统架构设计 9

68145.1.1整体架构 9

213465.1.2数据采集层 9

269925.1.3数据处理层 9

59925.1.4决策支持层 9

270225.1.5应用层 10

65575.2知识库与模型库构建 10

96885.2.1知识库构建 10

153965.2.2模型库构建 10

224565.3决策支持算法与应用 10

315535.3.1决策支持算法 10

145345.3.2应用案例 10

9998第6章智能监测与控制系统 10

189806.1农业环境监测技术 11

122296.1.1土壤环境监测 11

20846.1.2气象环境监测 11

167546.1.3视频监控系统 11

296256.2智能控制系统设计与实现 11

46106.2.1控制系统总体框架 11

268086.2.2数据处理与分析 11

74426.2.3控制策略与执行 11

120346.2.4系统集成与优化 11

89366.3应用案例分析 11

261166.3.1案例一：设施蔬菜种植智能监测与控制系统 11

113856.3.2案例二：果园智能监测与控制系统 11

95226.3.3案例三：粮食作物智能监测与控制系统 12

9328第7章智能灌溉与施肥技术 12

167467.1智能灌溉系统设计 12

219007.1.1系统概述 12

262137.1.2系统组成 12

247857.1.3系统功能 12

277967.2水肥一体化技术 12

47067.2.1技术概述 12

223127.2.2技术优势 12

291757.2.3技术应用 13

7877.3应用案例分析 13

52057.3.1案例一：设施蔬菜智能灌溉与施肥 13

59487.3.2案例二：果园智能