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农业大数据驱动的智能种植管理方案

TOC\o1-2\h\u23207第1章引言 3

181571.1背景与意义 3

3911.2国内外研究现状 3

35571.3研究目标与内容 3

17656第2章农业大数据概述 4

64462.1农业大数据的概念与特点 4

180282.1.1数据量大 4

160022.1.2数据类型多样 4

78132.1.3数据增长速度快 4

37382.1.4数据真实性高 4

49092.2农业大数据的来源与分类 5

141932.2.1数据来源 5

254412.2.2数据分类 5

187652.3农业大数据的发展趋势 5

32391第3章智能种植管理技术体系 6

320783.1智能种植管理技术框架 6

274623.2数据采集与传输技术 6

208353.3数据处理与分析技术 6

5613.4智能决策与控制技术 6

11458第4章土壤大数据分析 7

7184.1土壤大数据采集与处理 7

64964.1.1采集方法 7

321824.1.2数据处理 7

168984.2土壤性质分析与评价 7

94464.2.1土壤物理性质分析 7

86564.2.2土壤化学性质分析 7

234254.2.3土壤生物性质分析 7

311284.2.4土壤质量评价 7

267524.3土壤质量预测与改良 8

424.3.1土壤质量预测 8

31264.3.2土壤改良措施 8

118784.3.3智能化管理方案 8

30345第五章气象大数据分析 8

197065.1气象大数据采集与处理 8

195295.1.1气象数据来源 8

227605.1.2气象数据处理 8

71955.2气象因子对作物生长的影响分析 8

156795.2.1气象因子筛选 8

265695.2.2气象因子与作物生长关系建模 8

50495.2.3案例分析 8

196995.3气象灾害预警与应对措施 9

274105.3.1气象灾害类型及影响 9

287965.3.2气象灾害预警技术 9

187775.3.3气象灾害应对措施 9

107895.3.4预警与应对案例 9

4489第6章农田水肥一体化管理 9

67056.1水肥一体化技术概述 9

284616.2农田水分与养分需求预测 9

248466.2.1数据收集与分析 9

163476.2.2模型建立与验证 9

126266.3智能灌溉与施肥策略 10

291276.3.1灌溉决策 10

303476.3.2施肥决策 10

183736.3.3系统集成与优化 10

24505第7章农田病虫害智能监测与防治 10

139287.1病虫害大数据采集与处理 10

210967.1.1数据采集 10

274367.1.2数据处理 10

132527.2病虫害预测与预警 10

219557.2.1预测模型构建 10

79647.2.2预警系统设计 10

33317.3智能防治策略与实施 10

75967.3.1防治策略制定 10

297007.3.2智能防治系统开发与实施 11

209157.3.3防治效果评估 11

26991第8章农业机械智能化 11

222908.1农业机械智能化技术概述 11

230578.2农业机械作业数据分析 11

281718.2.1作业数据特点 11

64418.2.2数据采集方法 11

268438.2.3数据分析关键技术 12

133288.3智能农业机械设计与优化 12

233638.3.1设计原则 12

256378.3.2关键技术 12

172148.3.3优化方法 12

23665第9章农产品品质与产后管理 12

100979.1农产品品质检测与评价 12

165259.1.1品质检测技术 13

4039.1.2品质评价指标 13

210879.1.3品质评价方法 13

19359.2农产品产后处理与储运 13

19759.2.1产后处理技术 13

94179.2.2储运设施与管理 13

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