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基于人工智能的智能灌溉与施肥方案

TOC\o1-2\h\u28952第一章智能灌溉与施肥系统概述 3

78051.1系统简介 3

201961.2发展背景 3

316441.3研究意义 3

17564第二章智能灌溉与施肥技术原理 4

85322.1智能灌溉技术原理 4

134252.2智能施肥技术原理 4

199672.3技术融合与应用 5

23703第三章数据采集与处理 5

253983.1数据采集方法 5

111593.1.1传感器数据采集 5

90663.1.2视觉数据采集 6

225253.1.3数据传输 6

310583.2数据预处理 6

242153.2.1数据清洗 6

326853.2.2数据整合 6

255133.2.3数据降维 6

297373.3数据分析方法 6

58233.3.1描述性统计分析 6

221263.3.2关联性分析 6

302073.3.3聚类分析 6

155203.3.4机器学习算法 7

300003.3.5深度学习算法 7

28886第四章传感器与执行器选型与应用 7

281124.1传感器选型 7

182594.1.1土壤湿度传感器选型 7

104694.1.2土壤养分传感器选型 7

234344.1.3气象传感器选型 7

62694.2执行器选型 7

46534.2.1灌溉执行器选型 7

179054.2.2施肥执行器选型 7

288934.3传感器与执行器的集成应用 8

254404.3.1传感器与执行器的集成设计 8

82464.3.2传感器与执行器的协同工作 8

87124.3.3系统调试与优化 8

213164.3.4系统运行与维护 8

15463第五章智能灌溉策略 8

265395.1基于土壤湿度阈值的灌溉策略 8

231055.2基于作物需水量的灌溉策略 8

276585.3多目标优化灌溉策略 9

26114第六章智能施肥策略 9

261966.1基于土壤养分的施肥策略 9

261386.1.1土壤养分监测 9

169646.1.2土壤养分评价 9

169606.1.3施肥策略制定 9

204986.2基于作物生长状态的施肥策略 9

234856.2.1作物生长状态监测 9

158806.2.2作物需肥规律分析 10

228376.2.3施肥策略制定 10

30006.3多目标优化施肥策略 10

188186.3.1目标函数构建 10

112266.3.2优化算法选择 10

78386.3.3优化结果分析 10

292116.3.4策略实施与调整 10

18612第七章系统集成与调试 10

52237.1硬件系统集成 10

150487.1.1系统集成流程 11

8777.1.2注意事项 11

116727.2软件系统集成 11

154787.2.1系统集成流程 11

232137.2.2注意事项 11

17347.3系统调试与优化 11

308917.3.1调试方法 12

248597.3.2调试步骤 12

192967.3.3优化策略 12

18436第八章智能灌溉与施肥系统应用案例分析 12

279488.1果园应用案例 12

10698.1.1项目背景 12

257728.1.2系统设计 12

265818.1.3应用效果 12

288908.2蔬菜基地应用案例 13

238038.2.1项目背景 13

17848.2.2系统设计 13

292028.2.3应用效果 13

63998.3大田作物应用案例 13

166998.3.1项目背景 13

123988.3.2系统设计 13

118558.3.3应用效果 14

2221第九章经济效益与环境影响评估 14

67239.1经济效益分析 14

279979.1.1投资成本分析 14

242409.1.2经济效益评估指标 14

10969.1.3经济效益分析结果 14

149729.2环境影响评估 15

102039.2.1生态效益分析 15