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智能种植管理智能化提升策略

TOC\o1-2\h\u16513第1章智能种植管理概述 4

104481.1种植业发展现状与挑战 4

209461.1.1种植业发展现状 4

108611.1.2种植业面临的挑战 5

310821.2智能种植管理的意义与价值 5

181731.3国内外智能种植管理研究进展 5

81481.3.1国内研究进展 5

156291.3.2国外研究进展 6

26836第2章智能种植管理的关键技术 6

110302.1数据采集与传输技术 6

255352.1.1传感器技术 6

27962.1.2无线传感器网络技术 6

295932.1.3远程数据传输技术 6

271052.2数据处理与分析技术 6

218402.2.1数据预处理技术 7

191062.2.2数据挖掘技术 7

72952.2.3机器学习与深度学习技术 7

182662.3智能决策支持技术 7

9322.3.1决策树算法 7

321662.3.2神经网络算法 7

47832.3.3专家系统 7

233822.3.4多模型融合技术 7

30542第3章植物生长模型与仿真 7

230593.1植物生长模型构建 7

11293.1.1生物量分配模型 8

269823.1.2生长发育模型 8

150153.1.3光合作用模型 8

4283.2植物生长过程仿真 8

25493.2.1仿真平台构建 8

286703.2.2仿真参数设置 8

154613.2.3仿真结果分析 8

107813.3生长模型参数优化 8

155813.3.1优化方法选择 8

130143.3.2优化目标确定 9

164953.3.3优化结果验证 9

6788第4章环境因子监测与调控 9

203134.1环境因子对植物生长的影响 9

175534.1.1气候因子 9

212324.1.2土壤因子 9

87514.1.3其他环境因子 9

143474.2环境因子监测技术 9

214054.2.1气象监测技术 9

290984.2.2土壤监测技术 9

278154.2.3空气质量监测技术 10

179004.2.4无线传感器网络技术 10

159624.3环境因子调控策略 10

244624.3.1气候因子调控策略 10

222544.3.2土壤因子调控策略 10

124234.3.3空气质量调控策略 10

129264.3.4智能化调控系统构建 10

22153第5章智能灌溉与施肥 10

107585.1水肥一体化技术 10

308215.1.1概述 10

234805.1.2技术原理 11

29765.1.3技术优势 11

242425.2智能灌溉系统设计 11

112085.2.1系统构成 11

260035.2.2系统功能 11

146555.2.3设计要点 11

200975.3智能施肥策略制定 11

255005.3.1施肥原则 11

216625.3.2施肥策略 11

91665.3.3关键技术 11

30215第6章病虫害智能监测与防治 12

32426.1病虫害发生规律与影响因素 12

314346.1.1病虫害种类及分布特点 12

195906.1.2病虫害发生的主要影响因素 12

113746.1.3病虫害发生的时空变化规律 12

207516.2病虫害智能监测技术 12

28356.2.1数据采集技术 12

180516.2.1.1视觉监测技术 12

297426.2.1.2遥感技术 12

138046.2.1.3无人机监测技术 12

41946.2.2数据处理与分析技术 12

251146.2.2.1机器学习与模式识别 12

187126.2.2.2云计算与大数据分析 12

167366.2.2.3神经网络与深度学习 12

193786.2.3智能监测系统构建与优化 12

88126.2.3.1系统架构设计 12

39936.2.3.2系统功能模块划分 12

155396.2.3.3系统功能评估与优化 12

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