给大家推荐5篇关于精准施肥的计算机专业论文

今天分享的是关于精准施肥的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到精准施肥等主题,本文能够帮助到你 大数据精准施肥微应用开发研究 这是一篇关于微应用,精准施肥,大数据

今天分享的是关于精准施肥的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到精准施肥等主题,本文能够帮助到你

大数据精准施肥微应用开发研究

这是一篇关于微应用,精准施肥,大数据,农业,广东省的论文, 主要内容为自从我国开展测土配方施肥工作以来,精准施肥技术的发展也逐渐成熟,不断融入全球定位系统,地理信息系统,互联网技术,传感器技术等前沿技术。当前正处于决胜小康关键时期,一系列人地矛盾凸显,如农业务农人口老龄化、耕地数量有限、人均耕地面积不足,耕地破碎化等,通过农业精准施肥技术应用,可以增加作物产量,并减轻环境污染,切实保障我国粮食安全,促进农业可持续发展。然而精准施肥在实际研究中存在重研究、轻应用,重理论、轻技术,可实用的产品应用较少的问题。本文在总结国内外精准施肥应用发展过程和现状基础上,开发研究一款大数据精准施肥微应用进行精准施肥技术的迅速推广,通过本研究成果解决精准施肥应用推广难的问题。用户可以跨平台扫码即用,无需下载安装,操作简便,在大范围推广能最大程度地降低推广成本,提高精准施肥技术的采纳率。本研究以广东省作为研究区域,结合地理信息系统、大数据技术、Springboot微服务框架进行微应用开发,研究内容如下:(1)基于E-R数据模型利用mdb型地理数据库对广东省千万级土地土壤数据、土地利用数据及采样点数据等进行存储,经过空间插值等空间分析标准化处理后生成县级至省级的精准施肥专题地图,继而发布为WMS地图切片服务。利用Arc GIS API For Java Script进行Web GIS二次开发形成GIS服务模块。(2)明确目标用户及业务需求,使用SQl Server完成业务数据库构建。利用Spring Boot微服务框架设计开发“高内聚,低耦合”服务模块开发,并提供Restful风格访问接口。同时将地理数据库与施肥模型进行耦合,实现GIS模块的WEB转发功能。此外利用Hadoop平台对全省养分数据进行大数据可视化分析,为精准施肥决策提供支撑。(3)引入第三方百度地图API以及和风天气API,通过微信小程序开发平台完成微应用开发,实现农户基于地块位置的GPS实时实地精准施肥、农业资讯、施肥问答、农业知识库以及个性化服务等功能模块。本应用得到农业领域多位专家认可,经过“3414”测土配方施肥数据抽样验证基本能够满足广东省精准施肥实际需求。通过前期准备和积累获得2019全国微信小程序应用开发赛全国三等奖,将其在广东省进行推广,预计节约化肥施用量超过20%,增产超过10%,产生巨大的经济效益以及社会效益,目前本研究成果将通过“粤省事”官方小程序民生服务板块进行上线推广。

基于WebGIS的耕地养分管理与精准施肥系统构建——以庐江县为例

这是一篇关于耕地养分,精准施肥,WebGIS,新型经营主体,庐江的论文, 主要内容为随着国家对于土地流转的支持和推进,规模化经营已成为农业生产主流趋势。对于农户特别新型经营主体利用精准养分管理来提髙单位面积的生产力和单位肥料的利用效率需求日益迫切,近年来信息和装备技术的进步带动了耕地农业生产精准施肥项目的前行。耕地养分管理无论是时间上还是空间上都能做到最佳肥料投入,将有效提高肥料的利用效率,减少土壤养分残留,降低有害物质流失到地下水的风险,减轻土壤排放温室气体的风险,是提效、增产、降低富营养化程度等环境风险的有力措施之一。本次研究以合肥市庐江县为研究区域,基于研究区耕地土壤养分分析数据和相应地理空间数据,运用反距离加权插值(IDW)和克里格(Kriging)插值方法,进行耕地养分数据空间变异分析。利用WebGIS技术,采用B/S架构,结合系统可行性和用户需求,基于SuperMap控件进行二次开发,使用SQL Server 2005软件,构建以庐江县新型经营主体地块为单位的耕地养分信息数据库,并结合配方施肥算法建立施肥模型;针对不同农户层次需求,细化系统功能分区,实现耕地资源电子化管理、土壤养分空间查询、专题分析和推荐施肥等功能,以县域为区域特征,构建了以新型经营主体为服务对象的土耕地养分管理和精准施肥系统。(1)选用Windows Server2008+SQL2005作为系统基础平台,使用Tomcat7.0 web应用服务器作为WebGIS系统的软件基础。系统实现遥感影像与空间实体图层相融合;满足用户进行空间定位查询、地图缩放、图层标注、属性信息获取等需求;利用数据库对于空间和属性数据进行科学管理和建立各种连接,并建立耕地养分管理与精准施肥后台信息管理系统,实现数据录入、删除、修改和发布等功能。(2)基于系统功能模块及总体架构,建立了系统数据库。按照内容划分为两类,空间数据库是对于空间实体信息包括权属范围、地类图斑、采样点位、土壤类别和栅格影像,并且实现一定时间跨度的存储和提取功能,以区县到乡镇再到村/新型经营主体层层递进组织数据;属性数据库是针对空间实体属性表格字段名称类型,长度、小数位等属性定性和定量描述。(3)生成了以新型经营主体为服务对象的管理单元,在耕地养分管理单元的基础上以新型经营主体相应编号地块的指定边界限定范围的管理单元,在保留行政区划同时包含明确的新型经营主体地块编码属性。同一单元的耕地权属一致,新型经营主体管理单元与新型经营主体呈多对一的集合关系,一个新型经营主体可以有多个管理单元,每一单元只对一个新型经营主体,将耕地养分肥力属性逐一附属于单元内。依据研究区域的耕地养分空间变异情况,参照规范的养分分级标准进行划等分级。运用系统提供的回归分析功能,利用研究区内水稻的“3414”试验结果,建立了相应的施肥模型。(4)以新型经营主体为管理单元,基于WebGIS空间信息管理平台,构建了服务新型经营主体的耕地养分管理与精准施肥系统。系统实现了土壤养分查询,并且根据研究区土壤养分含量数据,通过土壤养分分区管理进行推荐施肥,针对不同区域、不同作物进行差异化管理,推荐不同的肥料配方。本研究系统构建和应用将满足新型经营主体田间生产所需精准施肥信息,对于推动精准施肥,提升作物产量和品质、降低施肥率、提高肥料利用率和改善农田生态环境等方面具有重要的意义。

面向家庭农场的移动精准施肥辅助决策系统研究与应用

这是一篇关于精准施肥,移动系统,家庭农场,遥感反演的论文, 主要内容为发展家庭经营模式是我国目前转变农业生产模式的一个主要努力的方向,同时也是我国农业信息化建设的要求。通过发展家庭经营可以整合农村耕地资源,促进农业生产模式的转变,加快农民致富。传统的精准施肥推荐系统多应用于大型农场,然而由于家庭农场规模相对较小,且不同家庭农场之间其规模也存在较大差异,因此对精准施肥的精度要求较高。在测土方法选择上,现有施肥推荐系统多单一的采用传统的田间测土方法获取土壤理化数据,此类方法耗时耗力,难以满足施肥决策的实时性要求。此外在系统架构设计上,现有系统多采用B/S或者是C/S架构,使其在数据采集上缺乏灵活性,因此现有的精准施肥推荐系统往往无法直接应用到家庭农场的施肥过程中。本文通过研究我国家庭农场的特点,结合农业遥感技术、移动通信技术、3S技术,解决了传统施肥决策系统中存在的一些问题,发展面向家庭农场移动精准施肥推荐系统。本系统依托“多平台高光谱遥感信息融合的作物养分精准诊断决策”项目,项目提供了大量的技术和数据支持,本文主要研究和解决了如下几个问题。(1)通过研究选用基于移动端/服务端的系统架构,研发面向家庭农场的施肥推荐系统,由于移动设备系统可方便获取设备传感器数据。在实际田间采样过程中可以配合传感器进行数据的实时采集和录入,有效提升数据采集的时效性以及准确性,解决了传统施肥系统的数据采集时效性不足的问题。(2)本文充分结合传统测土方法和遥感反演方法的各自优势,在不同的施肥时期,选择不同的数据提取方法来获取土壤理化数据并进行施肥决策。使用遥感数据反演的方法可直接获取其养分空间的变异性,操作简单,也不会影响作物生长。由于遥感平台数据较多,针对不同规模的家庭农场可以采用不同的影像数据,保证其家庭农场在数据提取上的精度要求,同时在后台进行施肥决策的过程中,也可以动态的调整决策分区大小,确保施肥作用能满足用户需求。(3)本文在精准施肥的决策过程中,通过集成DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer,农业技术转移决策支持系统),利用其中的作物生长模型来模拟作物生长发育过程,并提取作物LAI(Leaf Area Index,叶面积指数),产量累计数据,氮素等数据,来对施肥决策结果进行精度校验,从而能更好的提升施肥决策精度。

基于WebGIS的耕地养分管理与精准施肥系统构建——以庐江县为例

这是一篇关于耕地养分,精准施肥,WebGIS,新型经营主体,庐江的论文, 主要内容为随着国家对于土地流转的支持和推进,规模化经营已成为农业生产主流趋势。对于农户特别新型经营主体利用精准养分管理来提髙单位面积的生产力和单位肥料的利用效率需求日益迫切,近年来信息和装备技术的进步带动了耕地农业生产精准施肥项目的前行。耕地养分管理无论是时间上还是空间上都能做到最佳肥料投入,将有效提高肥料的利用效率,减少土壤养分残留,降低有害物质流失到地下水的风险,减轻土壤排放温室气体的风险,是提效、增产、降低富营养化程度等环境风险的有力措施之一。本次研究以合肥市庐江县为研究区域,基于研究区耕地土壤养分分析数据和相应地理空间数据,运用反距离加权插值(IDW)和克里格(Kriging)插值方法,进行耕地养分数据空间变异分析。利用WebGIS技术,采用B/S架构,结合系统可行性和用户需求,基于SuperMap控件进行二次开发,使用SQL Server 2005软件,构建以庐江县新型经营主体地块为单位的耕地养分信息数据库,并结合配方施肥算法建立施肥模型;针对不同农户层次需求,细化系统功能分区,实现耕地资源电子化管理、土壤养分空间查询、专题分析和推荐施肥等功能,以县域为区域特征,构建了以新型经营主体为服务对象的土耕地养分管理和精准施肥系统。(1)选用Windows Server2008+SQL2005作为系统基础平台,使用Tomcat7.0 web应用服务器作为WebGIS系统的软件基础。系统实现遥感影像与空间实体图层相融合;满足用户进行空间定位查询、地图缩放、图层标注、属性信息获取等需求;利用数据库对于空间和属性数据进行科学管理和建立各种连接,并建立耕地养分管理与精准施肥后台信息管理系统,实现数据录入、删除、修改和发布等功能。(2)基于系统功能模块及总体架构,建立了系统数据库。按照内容划分为两类,空间数据库是对于空间实体信息包括权属范围、地类图斑、采样点位、土壤类别和栅格影像,并且实现一定时间跨度的存储和提取功能,以区县到乡镇再到村/新型经营主体层层递进组织数据;属性数据库是针对空间实体属性表格字段名称类型,长度、小数位等属性定性和定量描述。(3)生成了以新型经营主体为服务对象的管理单元,在耕地养分管理单元的基础上以新型经营主体相应编号地块的指定边界限定范围的管理单元,在保留行政区划同时包含明确的新型经营主体地块编码属性。同一单元的耕地权属一致,新型经营主体管理单元与新型经营主体呈多对一的集合关系,一个新型经营主体可以有多个管理单元,每一单元只对一个新型经营主体,将耕地养分肥力属性逐一附属于单元内。依据研究区域的耕地养分空间变异情况,参照规范的养分分级标准进行划等分级。运用系统提供的回归分析功能,利用研究区内水稻的“3414”试验结果,建立了相应的施肥模型。(4)以新型经营主体为管理单元,基于WebGIS空间信息管理平台,构建了服务新型经营主体的耕地养分管理与精准施肥系统。系统实现了土壤养分查询,并且根据研究区土壤养分含量数据,通过土壤养分分区管理进行推荐施肥,针对不同区域、不同作物进行差异化管理,推荐不同的肥料配方。本研究系统构建和应用将满足新型经营主体田间生产所需精准施肥信息,对于推动精准施肥,提升作物产量和品质、降低施肥率、提高肥料利用率和改善农田生态环境等方面具有重要的意义。

面向家庭农场的移动精准施肥辅助决策系统研究与应用

这是一篇关于精准施肥,移动系统,家庭农场,遥感反演的论文, 主要内容为发展家庭经营模式是我国目前转变农业生产模式的一个主要努力的方向,同时也是我国农业信息化建设的要求。通过发展家庭经营可以整合农村耕地资源,促进农业生产模式的转变,加快农民致富。传统的精准施肥推荐系统多应用于大型农场,然而由于家庭农场规模相对较小,且不同家庭农场之间其规模也存在较大差异,因此对精准施肥的精度要求较高。在测土方法选择上,现有施肥推荐系统多单一的采用传统的田间测土方法获取土壤理化数据,此类方法耗时耗力,难以满足施肥决策的实时性要求。此外在系统架构设计上,现有系统多采用B/S或者是C/S架构,使其在数据采集上缺乏灵活性,因此现有的精准施肥推荐系统往往无法直接应用到家庭农场的施肥过程中。本文通过研究我国家庭农场的特点,结合农业遥感技术、移动通信技术、3S技术,解决了传统施肥决策系统中存在的一些问题,发展面向家庭农场移动精准施肥推荐系统。本系统依托“多平台高光谱遥感信息融合的作物养分精准诊断决策”项目,项目提供了大量的技术和数据支持,本文主要研究和解决了如下几个问题。(1)通过研究选用基于移动端/服务端的系统架构,研发面向家庭农场的施肥推荐系统,由于移动设备系统可方便获取设备传感器数据。在实际田间采样过程中可以配合传感器进行数据的实时采集和录入,有效提升数据采集的时效性以及准确性,解决了传统施肥系统的数据采集时效性不足的问题。(2)本文充分结合传统测土方法和遥感反演方法的各自优势,在不同的施肥时期,选择不同的数据提取方法来获取土壤理化数据并进行施肥决策。使用遥感数据反演的方法可直接获取其养分空间的变异性,操作简单,也不会影响作物生长。由于遥感平台数据较多,针对不同规模的家庭农场可以采用不同的影像数据,保证其家庭农场在数据提取上的精度要求,同时在后台进行施肥决策的过程中,也可以动态的调整决策分区大小,确保施肥作用能满足用户需求。(3)本文在精准施肥的决策过程中,通过集成DSSAT(Decision Support System for Agrotechnology Transfer,农业技术转移决策支持系统),利用其中的作物生长模型来模拟作物生长发育过程,并提取作物LAI(Leaf Area Index,叶面积指数),产量累计数据,氮素等数据,来对施肥决策结果进行精度校验,从而能更好的提升施肥决策精度。

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