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利用大数据分析推广智能种植技术

TOC\o1-2\h\u10876第1章引言 3

83071.1智能种植技术的发展背景 3

120581.2大数据分析在智能种植中的应用 4

223161.3研究目的与意义 4

12753第2章智能种植技术概述 4

318732.1智能种植技术的概念与特点 4

212532.2国内外智能种植技术发展现状 5

62552.3智能种植技术的发展趋势 5

26432第3章大数据分析基础 6

286253.1大数据的概念与特征 6

165153.1.1数据体量巨大（Volume） 6

294223.1.2数据类型多样（Variety） 6

7953.1.3数据处理速度快（Velocity） 6

239283.1.4数据价值密度低（Value） 6

271733.2大数据处理技术 6

316193.2.1数据采集与存储 7

166763.2.2数据处理与分析 7

254103.2.3数据挖掘与机器学习 7

172383.3大数据分析在农业领域的应用 7

126753.3.1精准农业 7

221893.3.2病虫害防治 7

18653.3.3农业资源管理 7

19453.3.4农产品市场预测 7

14577第4章智能种植数据采集与处理 7

51184.1数据采集技术 7

255424.1.1传感器技术 8

18104.1.2图像识别技术 8

12664.1.3遥感技术 8

135594.2数据预处理方法 8

177044.2.1数据清洗 8

72404.2.2数据归一化 8

16654.2.3特征提取与选择 8

94634.3数据存储与管理 8

282594.3.1数据仓库 9

120734.3.2数据库技术 9

131564.3.3云计算与大数据技术 9

14844第5章植物生长模型与数据分析 9

306035.1植物生长模型构建 9

269595.1.1生物物理模型 9

310715.1.2机器学习模型 9

110195.1.3深度学习模型 9

313935.2植物生长数据分析方法 9

326415.2.1描述性统计分析 10

290955.2.2时空数据分析 10

178745.2.3关联规则分析 10

6855.3基于大数据的植物生长预测 10

134375.3.1数据预处理 10

267775.3.2模型训练与优化 10

101245.3.3生长预测与决策支持 10

289405.3.4模型评估与更新 10

30964第6章土壤环境监测与数据分析 10

35006.1土壤环境监测技术 10

320376.1.1传统土壤环境监测技术 10

197246.1.2现代土壤环境监测技术 11

196716.2土壤数据分析方法 11

244856.2.1数据预处理 11

37426.2.2土壤属性预测与分析 11

127266.2.3数据可视化 11

178736.3基于大数据的土壤环境优化调控 11

105066.3.1土壤环境大数据平台构建 11

65806.3.2土壤环境预测与风险评估 11

199476.3.3智能调控策略制定 11

243416.3.4应用案例 11

8408第7章智能灌溉技术 11

163167.1智能灌溉系统设计 11

109317.1.1系统架构 12

302977.1.2关键技术 12

8887.1.3实施步骤 12

27707.2灌溉决策支持系统 12

112177.2.1灌溉决策模型 12

66907.2.2数据库和知识库 12

143207.2.3用户界面 13

200187.3基于大数据的灌溉优化策略 13

324117.3.1数据挖掘 13

33957.3.2模型优化 13

218477.3.3灌溉策略调整 13

26086第8章智能施肥技术 13

274008.1智能施肥系统设计 13

91208.1.1系统架构 13

73078.1.2硬件设备 14

65628.1.3软件平台 14

151158.2施肥决策支