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农业大数据驱动下的种植管理优化策略
TOC\o1-2\h\u20188第1章引言 3
257141.1研究背景与意义 3
137131.2国内外研究现状 3
232971.3研究内容与目标 4
299451.4研究方法与技术路线 4
18987第2章农业大数据概述 5
234172.1农业大数据的概念与特点 5
179972.2农业大数据的发展趋势 5
300202.3农业大数据在种植管理中的应用 6
30456第3章数据采集与预处理 6
284823.1数据来源与采集方法 6
211533.1.1农业数据来源 6
139513.1.2数据采集方法 6
186643.2数据预处理技术 7
245273.2.1数据清洗 7
225623.2.2数据转换 7
4523.2.3特征工程 7
122843.3数据整合与存储 7
151503.3.1数据整合 7
211093.3.2数据存储 7
12987第4章数据分析方法与模型 8
280414.1数据挖掘技术 8
1114.1.1关联规则分析 8
151624.1.2聚类分析 8
143524.1.3决策树分析 8
253094.2机器学习与深度学习算法 8
173354.2.1支持向量机(SVM) 8
281184.2.2神经网络 8
307564.2.3卷积神经网络(CNN) 8
130934.3农业数据建模方法 8
226724.3.1回归分析 8
308384.3.2主成分分析(PCA) 9
281634.3.3随机森林 9
15503第5章种植环境监测与优化 9
303395.1土壤环境监测 9
323375.1.1土壤物理性质监测 9
47595.1.2土壤化学性质监测 9
114355.1.3土壤生物性质监测 9
30495.2气象数据监测 9
38855.2.1空气温湿度监测 9
261395.2.2光照监测 10
133355.2.3降水和风速监测 10
130545.3植物生长监测与诊断 10
61805.3.1植物生长生理指标监测 10
117295.3.2植物病虫害监测与诊断 10
75155.3.3植物生长模型构建 10
32055第6章播种决策支持系统 10
209046.1品种选择与搭配 10
148406.1.1品种选择原则 10
192186.1.2品种搭配方法 10
22626.2播种时间与密度决策 11
201656.2.1播种时间决策 11
184256.2.2播种密度决策 11
249076.3播种方式与设备选择 11
53076.3.1播种方式选择 11
45186.3.2播种设备选择 11
21729第7章灌溉管理与优化 11
77267.1灌溉需求预测 11
16617.1.1数据收集与处理 11
187797.1.2灌溉需求预测模型 11
297157.1.3预测结果分析 11
96997.2灌溉制度优化 12
58177.2.1灌溉制度现状分析 12
73857.2.2灌溉制度优化策略 12
323197.2.3优化效果评估 12
178397.3智能灌溉控制系统 12
60587.3.1智能灌溉控制技术 12
100507.3.2系统设计与实现 12
114067.3.3应用案例与推广 12
29280第8章肥料施用策略 12
25548.1肥料需求预测 12
24078.1.1数据收集与分析 12
297278.1.2肥料需求预测模型构建 12
15168.1.3肥料需求实时监测与调整 13
296568.2施肥制度优化 13
134528.2.1基于作物生长阶段的施肥策略 13
137518.2.2肥料种类与配比优化 13
858.2.3施肥时期与频率优化 13
118518.3智能施肥设备与控制系统 13
210998.3.1智能施肥设备选型与布局 13
55568.3.2施肥控制系统设计与实现 13
204318.3.3智能施肥设备操作与维护 13
7366第9章
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