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农业大数据驱动智能种植决策支持系统

TOC\o1-2\h\u28162第1章引言 3

43531.1研究背景 3

233011.2研究意义 3

35541.3国内外研究现状 4

1212第2章农业大数据概述 4

274712.1农业大数据概念 4

107232.2农业大数据来源 4

236012.3农业大数据特点 4

277342.4农业大数据技术框架 5

13094第3章智能种植决策支持系统需求分析 5

296103.1农业生产过程 5

172053.2农业生产中的决策需求 5

290583.3系统功能需求 6

243883.4系统功能需求 6

32179第4章农业大数据预处理技术 7

138744.1数据清洗 7

124114.1.1数据缺失处理：分析农业大数据中缺失值的特点，采用均值填充、最近邻填充、回归分析等方法进行缺失值处理。 7

309124.1.2异常值检测与处理：通过箱线图、3σ原则等方法检测异常值，结合实际情况对异常值进行去除、修正或保留。 7

213184.1.3冗余数据消除：采用相关系数、主成分分析等方法识别冗余数据，降低数据维度，提高数据处理效率。 7

244864.2数据融合 7

12484.2.1空间数据融合：将不同来源的农业空间数据进行坐标转换、尺度变换等处理，实现多尺度、多分辨率的空间数据融合。 7

70584.2.2多时相数据融合：针对不同时间点的农业遥感数据，采用线性变换、小波变换等方法进行时相融合，提高数据的时间分辨率。 7

215144.2.3多源数据融合：结合农业领域知识，采用聚类、关联规则挖掘等方法，将不同来源的农业数据融合为一致的数据集。 7

178924.3数据转换 7

112024.3.1数据标准化：采用最小最大标准化、Z分数标准化等方法，将不同量纲的数据转换为具有相同尺度的数据。 7

246624.3.2数据归一化：利用对数变换、反正切变换等方法，将数据压缩到[0,1]区间内，便于后续分析。 8

17284.3.3数据离散化：将连续型数据转换为离散型数据，以便于进行分类、聚类等操作。 8

89594.4数据存储与管理 8

194524.4.1关系型数据库：采用关系型数据库（如MySQL、Oracle等）存储结构化农业数据，便于查询、更新和管理。 8

49414.4.2非关系型数据库：利用非关系型数据库（如MongoDB、HBase等）存储半结构化和非结构化农业数据，提高数据存储的灵活性。 8

10734.4.3分布式存储：采用分布式存储技术（如HDFS、Cassandra等）解决农业大数据存储容量和访问速度的问题，提高系统功能。 8

296734.4.4数据仓库：构建农业数据仓库，实现对多源、异构数据的集成、存储和分析，为智能种植决策提供数据支持。 8

22722第5章农业大数据分析与挖掘 8

237175.1数据分析方法概述 8

36855.2农业数据关联规则挖掘 8

7325.3农业数据聚类分析 8

6375.4农业数据分类与预测 9

15866第6章智能种植决策模型构建 9

102626.1决策模型概述 9

289216.2基于机器学习的决策模型 9

107106.2.1支持向量机（SVM） 9

23326.2.2决策树（DT） 9

164846.2.3随机森林（RF） 9

8166.3基于深度学习的决策模型 9

23216.3.1卷积神经网络（CNN） 9

133316.3.2循环神经网络（RNN） 10

181236.3.3长短期记忆网络（LSTM） 10

139196.4模型评估与优化 10

19496.4.1评估指标 10

118726.4.2模型调优 10

151856.4.3模型融合 10

242546.4.4模型解释性 10

27625第7章智能种植决策支持系统设计与实现 10

70467.1系统架构设计 10

38447.2模块设计与功能划分 10

221387.3系统开发环境与工具 11

244417.4系统实现与测试 11

5833第8章农业大数据驱动的智能种植应用案例 11

267878.1作物生长监测与诊断 12

326728.2病虫害预测与防治 12

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