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智能化土壤监测与诊断系统开发

TOC\o1-2\h\u26009第1章引言 3

6581.1研究背景 3

165481.2研究意义 3

255791.3国内外研究现状 4

19542第2章土壤监测与诊断技术概述 4

72382.1土壤监测技术 4

207492.1.1土壤样品采集技术 4

175012.1.2土壤物理性质监测技术 5

305112.1.3土壤化学性质监测技术 5

131552.1.4土壤生物性质监测技术 5

204742.2土壤诊断技术 5

227992.2.1土壤质量评价技术 5

271222.2.2土壤问题诊断技术 5

63602.2.3土壤改良措施指导技术 5

301242.3智能化土壤监测与诊断技术的发展趋势 5

143472.3.1土壤监测设备小型化、智能化 5

261212.3.2多源数据融合技术 6

157892.3.3机器学习与深度学习算法在土壤诊断中的应用 6

38642.3.4云计算与大数据技术在土壤监测与诊断中的应用 6

231052.3.5物联网技术在土壤监测中的应用 6

8505第3章系统需求分析 6

242973.1功能需求 6

26213.1.1数据采集 6

180543.1.2数据传输 6

216483.1.3数据存储 6

104203.1.4数据分析 6

73483.1.5诊断与预警 6

281243.1.6系统管理 7

142323.1.7信息展示 7

53053.2非功能需求 7

144733.2.1可靠性 7

74123.2.2响应速度 7

153133.2.3可扩展性 7

19983.2.4易用性 7

172253.2.5安全性 7

99693.3用户需求分析 7

72623.3.1农业生产者 7

293993.3.2土壤研究者 7

172443.3.3部门 7

116313.3.4农业服务企业 8

5631第4章系统总体设计 8

314634.1系统架构设计 8

306134.1.1数据采集层 8

106924.1.2数据处理与分析层 8

233594.1.3用户界面层 8

278174.2模块划分 8

33364.2.1数据采集模块 8

70454.2.2数据预处理模块 8

63834.2.3数据存储模块 8

325114.2.4数据分析模块 8

263964.2.5土壤诊断模块 9

774.2.6用户界面模块 9

78904.3系统接口设计 9

104724.3.1数据采集接口 9

117454.3.2数据存储接口 9

309054.3.3数据分析接口 9

1544.3.4用户界面接口 9

3751第5章土壤参数监测模块设计 9

57955.1土壤参数选择 9

160555.2传感器选型与布置 10

171715.3数据采集与处理 10

18978第6章土壤数据分析与诊断模块设计 11

68476.1数据预处理 11

207376.1.1数据清洗 11

270396.1.2数据规范化 11

47446.1.3数据集成 11

42776.2数据分析方法 11

306926.2.1描述性统计分析 11

306906.2.2相关性分析 11

18466.2.3主成分分析 11

234236.3土壤诊断模型构建 11

18626.3.1支持向量机（SVM）模型 11

152946.3.2神经网络（NN）模型 11

86686.3.3随机森林（RF）模型 12

92496.3.4模型集成 12

487第7章智能化土壤监测与诊断算法设计 12

295707.1机器学习算法 12

50837.1.1线性回归算法 12

208667.1.2决策树算法 12

93107.1.3支持向量机算法 12

48507.1.4集成学习算法 12

129227.2深度学习算法 12

26977.2.1卷积神经网络（CNN） 12

135957.2.2循环神经网络（RNN） 12

228107.2.3自编码器（AE） 1