隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)也正逐漸走向現(xiàn)代化。在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)時(shí)代,農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)預(yù)警工作發(fā)生了根本性變化,它所研究和分析的對(duì)象更加細(xì)化。中央連續(xù)多年一號(hào)文件都與農(nóng)業(yè)相關(guān),但在以農(nóng)業(yè)為主的一些貧困山區(qū)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)預(yù)警方面還較為落后,在管理種植方面還一直沿用依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的做法。在恩施土家族苗族自治州,當(dāng)?shù)氐奶厣鲐毊a(chǎn)業(yè)茶業(yè)正處于上述的落后狀態(tài)。在此背景下,我們急需為當(dāng)?shù)貥?gòu)建起一個(gè)現(xiàn)代化的監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)平臺(tái),推動(dòng)少數(shù)民族地區(qū)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化發(fā)展。本文利用單片機(jī)技術(shù)和各類(lèi)傳感器來(lái)采集農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立智能分析模型,最后基于前后端分離開(kāi)發(fā)技術(shù)構(gòu)建起一個(gè)可視化的茶葉監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)平臺(tái)。從具體實(shí)現(xiàn)的角度出發(fā),茶葉監(jiān)測(cè)預(yù)警數(shù)據(jù)平臺(tái)主要分為三個(gè)工作環(huán)節(jié):數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用。本文的主要工作圍繞這三個(gè)環(huán)節(jié)展開(kāi),具體工作有:1)數(shù)據(jù)獲取:本平臺(tái)利用各類(lèi)傳感器進(jìn)行茶葉種植基地環(huán)境數(shù)據(jù)的采集,利用Arduino處理器來(lái)進(jìn)行初步處理和傳輸;2)數(shù)據(jù)處理:對(duì)于采集到的各類(lèi)環(huán)境數(shù)據(jù),一方面基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行線(xiàn)性回歸模型的訓(xùn)練,得出適用的預(yù)警模型;另一方面基于MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)... 

【文章來(lái)源】：中南民族大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

箱線(xiàn)圖

同時(shí)為了用更為直觀的方式來(lái)驗(yàn)證和評(píng)估相關(guān)性，我們繪制線(xiàn)性關(guān)系圖來(lái)觀看，以需要預(yù)測(cè)的溫度 avg_temp 為 y 軸，特征因子為 x 軸。在這里使用 matplotlib的 pyplot 模塊來(lái)繪制圖形，由于圖形較多，這里選取特征因子 avg_temp1 和avg_humidity_1 為例。具體如圖 3.2 所示。

圖 4.3 DHT22 傳感器感器套件：此傳感器能夠應(yīng)用于各類(lèi)天。它壽命長(zhǎng)，抗氧化性和導(dǎo)電性能優(yōu)越。據(jù)的采集。傳感器如圖 4.4 所示。圖 4.4APRS 氣象傳感器套件感器：此傳感器可以寬范圍控制土壤的濕度低于設(shè)定值時(shí)，DO 輸出高電平，高如圖 4.5 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]農(nóng)業(yè)主要病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)通用平臺(tái)的開(kāi)發(fā)及初步應(yīng)用[D]. 籍延寶.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014

碩士論文
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本文編號(hào)：3095556