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智慧农业种植数据监控与管理平台

TOC\o1-2\h\u17691第1章引言 4

8941.1智慧农业概述 4

261451.2数据监控与管理平台的意义 5

99911.3国内外研究现状与趋势 5

9047第2章智慧农业种植数据采集技术 5

176822.1土壤数据采集 5

247792.1.1土壤温度采集 6

317612.1.2土壤湿度采集 6

192942.1.3土壤养分采集 6

298982.2气象数据采集 6

6352.2.1温度与湿度数据采集 6

29982.2.2光照数据采集 6

103812.2.3风速与风向数据采集 6

312632.3植物生长数据采集 6

225512.3.1植株高度数据采集 6

95562.3.2叶面积指数数据采集 6

109092.3.3植物生理数据采集 7

113832.4数据传输与存储 7

101722.4.1数据传输 7

209032.4.2数据存储 7

26149第3章数据预处理技术 7

4103.1数据清洗 7

136603.1.1数据缺失处理：分析数据缺失的原因，采用均值填充、中位数填充、最近邻填充等方法对缺失值进行处理。 7

53453.1.2异常值检测与处理：采用箱线图、3σ原则等方法检测异常值，结合实际情况对异常值进行剔除或修正。 7

77763.1.3重复数据删除：通过数据去重算法，如哈希表、排序等，删除重复的数据记录，避免对后续分析造成干扰。 7

1053.2数据融合 7

150203.2.1数据集成：将不同数据源的数据通过数据库技术进行集成，形成统一的数据存储结构。 7

58853.2.2数据关联：利用数据关联技术，如外键关联、语义关联等，将相关数据表进行连接，提高数据的可用性。 7

72173.2.3多源数据融合：结合遥感数据、地面观测数据、气象数据等多源数据，采用数据融合算法，如主成分分析、聚类分析等，实现数据的有效整合。 8

194063.3数据规范化 8

56933.3.1最小最大规范化：将数据特征缩放到固定范围，如[0,1]，消除特征量纲的影响。 8

98083.3.2Z分数规范化：将数据特征转换为具有零均值和单位方差的正态分布，便于不同特征之间的比较。 8

303083.3.3对数变换：对数据特征进行对数变换，以压缩数据范围，降低数据分布的偏态程度。 8

230233.4数据质量评估 8

301843.4.1数据完整性评估：检查数据记录的完整性，如缺失值比例、空值记录等。 8

185293.4.2数据准确性评估：通过数据验证、交叉检验等方法，评估数据的准确性。 8

120873.4.3数据一致性评估：分析数据之间的逻辑关系，检查数据的一致性，如数据之间的矛盾和冲突。 8

111753.4.4数据可靠性评估：结合数据来源、采集设备等因素，评估数据的可靠性。 8

112第4章数据分析方法 8

197064.1数据挖掘技术 8

192254.2机器学习与人工智能算法 9

61984.3决策树与随机森林 9

169954.4深度学习应用 9

6015第5章作物生长模型构建 9

175855.1模型构建方法 9

3115.1.1确定模型类型 9

251535.1.2数据收集与处理 10

47355.1.3变量筛选与模型建立 10

5465.2模型参数优化 10

7235.2.1参数优化方法 10

245445.2.2优化结果分析 10

3935.3作物生长模型验证 10

121745.3.1验证方法 10

297495.3.2验证结果分析 10

253595.4模型应用与优化 10

95375.4.1模型在农业生产中的应用 10

89215.4.2模型优化策略 10

195175.4.3模型拓展与应用场景 10

23930第6章智能决策支持系统 10

260346.1决策支持系统概述 11

114396.1.1决策支持系统定义 11

159936.1.2决策支持系统在智慧农业中的应用 11

9746.2农业知识图谱构建 11

304386.2.1农业知识图谱概念 11

314326.2.2农业知识图谱构建方法 11

92976.3决策支持