智慧农业智能决策与控制技术.pptx

智慧农业智能决策与控制技

术

数智创新变革未来

1.智慧农业智能决策控制技术概述

1.农业数据采集与处理技术

1.智慧农业智能决策模型构建

1.农业智能控制策略及方法

1.智慧农业智能决策控制系统设计

1.智慧农业智能决策控制系统应用

1.智慧农业智能决策控制技术前景

1.智慧农业智能决策控制技术挑战

智慧农业智能决策与控制技术

智慧农业智能决策控制技术概述

1.农业生产环境感知与监测技术是智慧农业的基础，是实现农

业数据采集、分析和决策的基础。

2.农业生产环境感知与监测技术主要包括传感器技术、数据采集技术、数据传输技术和数据处理技术。

3.农业生产环境感知与监测技术的发展趋势是智能化、实时化、高精度化和低功耗化。

1.智慧农业数据采集与传输技术是实现农业生产环境信息的获

取和传输的基础，是实现农业数据分析和决策的基础。

2.智慧农业数据采集与传输技术主要包括传感器技术、数据采集技术、数据传输技术和数据处理技术。

3.智慧农业数据采集与传输技术的发展趋势是智能化、实时化、高精度化和低功耗化。

#.智慧农业智能决策控制技术概述

1.智慧农业数据分析与挖掘技术是实现农业数据的处理和挖掘，

从中提取有价值的信息的基础，是实现农业决策的基础。

2.智慧农业数据分析与挖掘技术主要包括数据预处理技术、数据挖掘技术和数据可视化技术。

3.智慧农业数据分析与挖掘技术的发展趋势是智能化、实时化、高精度化和低功耗化。

1.智慧农业决策支持技术是实现农业决策的基础，是实现农业

生产过程的优化和管理的基础。

2.智慧农业决策支持技术主要包括专家系统技术、模糊逻辑技术、神经网络技术和遗传算法技术。

3.智慧农业决策支持技术的发展趋势是智能化、实时化、高精度化和低功耗化。

#.智慧农业智能决策控制技术概述

1.智慧农业控制技术是实现农业生产过程的自动化和智能化的基础，是实现农业生产过程的

优化和管理的基础。

2.智慧农业控制技术主要包括传感技术、执行器技术、控制器技术和网络技术。3.智慧农业控制技术的发展趋势是智能化、实时化、高精度化和低功耗化。

1.智慧农业信息化与网络化技术是实现农业信息化和网络化的基础，是实现农业生产过程的

优化和管理的基础。

2.智慧农业信息化与网络化技术主要包括信息采集技术、信息传输技术和信息处理技术。

#.智慧农业智能决策控制技术概述

智慧农业智能决策与控制技术

农业数据采集与处理技术

1.图像处理技术的基本原理：图像采集、图像预处理、图像分

割、特征提取、图像识别等。

2.图像处理技术在智慧农业中的应用：作物长势监测、病虫害识别、果实成熟度检测、农产品质量检测等。

3.图像处理技术在智慧农业中面临的挑战：图像采集设备的成本、图像数据量大、算法的复杂度高等。

1.无线传感器网络的特点：低功耗、低成本、自组网、多跳通

信。

2.无线传感器网络在智慧农业中的应用：环境监测、作物生长监测、病虫害监测、灌溉控制、精准施肥等。

3.无线传感器网络在智慧农业中面临的挑战：网络部署、能量供应、数据传输、安全问题等。

图像处理技术，

农业数据采集与处理技术

数据融合技术，

1.数据融合技术的基本原理：数据采集、数据预处理、数据融合、信息提取等。

2.数据融合技术在智慧农业中的应用：环境监测数据的融合、作物生长数据的融合、病虫害监测数据的融合、灌溉控制数据的融合等。

3.数据融合技术在智慧农业中面临的挑战：数据融合算法的复杂度、数据融合的实时性、数据融合的准确性等。

专家系统技术，

1.专家系统技术的基本原理：知识库、推理机制、人机交互界面等。

2.专家系统技术在智慧农业中的应用：作物病虫害诊断、施肥建议、灌溉管理、农产品质量检测等。

3.专家系统技术在智慧农业中面临的挑战：知识库的构建、推理机制的效率、人机交互界面的友好性等。

农业数据采集与处理技术

1.机器学习技术的基本原理：监督学习、无监督学习、强化学

习等。

2.机器学习技术在智慧农业中的应用：作物长势预测、病虫害识别、果实成熟度检测、农产品质量检测等。

3.机器学习技术在智慧农业中面临的挑战：算法的复杂度、数据的质量、模型的解释性等。

1.人工智能技术的基本原理：自然语言处理、计算机视觉、机

器学习等。

2.人工智能技术在智慧农业中的应用：作物病虫害诊断、施肥建议、灌溉管理、农产品质量检测等。

3.人工智能技术在智慧农业中面临的挑战：算法的复杂度、数据的质量、模型的解释性等。

农业数据采集与处理技术

智慧农业智能决策与控制技术

智慧农业智能决策模型构建

1.充分利用农田物联网设备采集的数据，对农田环境、作物生

长状况等进行精准监测和