基于改進OPTICS算法的玉米精準施肥決策系統(tǒng)研究
發(fā)布時間:2023-03-22 21:10
隨著信息技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用,主要包括人工智能、模式識別和生物等領(lǐng)域。精準施肥與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用相結(jié)合也目前的熱點問題。在玉米種植過程中,合理的施肥可有效促進玉米生長,然而,沒有依據(jù)和針對性的施肥可能導(dǎo)致低肥力土壤施肥不足,高肥力土壤施肥過量。針對這一點,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對土壤肥力進行分級,根據(jù)分級的結(jié)果,農(nóng)民就可根據(jù)土壤肥力的具體情況有針對性地進行施肥。本文采用聚類分析中基于密度的OPTICS算法,并應(yīng)用了采用網(wǎng)格和信息熵改進的OPTICS算法,實現(xiàn)了根據(jù)土壤中取樣本點的N、P、K和有機質(zhì)含量,計算每個土壤樣本點的核心距離和可達距離,并不是產(chǎn)生聚類結(jié)果,而是形成個簇排序,形成的排序代表了樣本點的分類結(jié)果,清晰地對土壤進行分級,農(nóng)民就可以依照分級的結(jié)果進行科學(xué)施肥。通過對吉林省長春市農(nóng)安縣合隆鎮(zhèn)陳家店村三個試驗田的土壤肥力進行分級,表明分級結(jié)果符合土壤肥力的實際情況,利用養(yǎng)分平衡法形成施肥模型,根據(jù)模型計算不同級別土壤對應(yīng)的N、P、K等有機質(zhì)的施肥量,進行科學(xué)施肥。最后形成精準施肥決策系統(tǒng),系統(tǒng)設(shè)計主要采用C#語言,形成施用化肥處方圖,將該處方圖導(dǎo)入變量施肥機內(nèi),...
【文章頁數(shù)】:52 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
緒論
第一章 研究背景和意義以及國內(nèi)外現(xiàn)狀
1.1 精準農(nóng)業(yè)的研究現(xiàn)狀和意義
1.2 精準施肥的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 土壤肥力分級的研究現(xiàn)狀和意義
第二章 相關(guān)技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的背景
2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義
2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域
2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的一般過程
2.2 聚類分析方法
2.2.1 主要的聚類分析方法
2.3 數(shù)理統(tǒng)計軟件
2.3.1 MATLAB軟件簡介
2.3.2 MATLAB具體應(yīng)用
2.3.3 MATLAB特點
2.4 GIS相關(guān)技術(shù)應(yīng)用
2.4.1 GIS的基本定義
2.4.2 GIS的主要功能
2.4.3 GIS的工作原理
2.4.4 GIS主要應(yīng)用
2.4.5 GIS在精準農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用
第三章 OPTICS算法及改進方法
3.1 OPTICS算法相關(guān)概念
3.2 OPTICS算法實現(xiàn)步驟
3.3 改進的OPTICS算法
3.3.1 改進的主要思想
3.3.2 密度閾值
3.3.3 質(zhì)心及數(shù)據(jù)集合處理
3.3.4 實驗結(jié)果分析
第四章 數(shù)據(jù)采集和處理
4.1 GIS和GPS數(shù)據(jù)采集
4.1.1 GIS采集
4.1.2 GPS采集
4.2 數(shù)據(jù)采樣
4.3 數(shù)據(jù)處理
第五章 改進OPTICS算法應(yīng)用
5.1 改進OPTICS算法應(yīng)用
5.2 改進OPTICS算法應(yīng)用步驟
5.2.1 結(jié)果分析
5.3 OPTICS算法在玉米精準施肥中的應(yīng)用
5.3.1 應(yīng)用算法進行土壤分級
5.3.2 施肥決策
第六章 基于改進OPTICS玉米精準施肥決策系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
6.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境和平臺
6.2 系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)
6.2.1 系統(tǒng)設(shè)計
6.2.2 系統(tǒng)的實現(xiàn)
結(jié)論
參考文獻
作者簡介
致謝
本文編號:3767586
【文章頁數(shù)】:52 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
緒論
第一章 研究背景和意義以及國內(nèi)外現(xiàn)狀
1.1 精準農(nóng)業(yè)的研究現(xiàn)狀和意義
1.2 精準施肥的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 土壤肥力分級的研究現(xiàn)狀和意義
第二章 相關(guān)技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的背景
2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義
2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域
2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘的一般過程
2.2 聚類分析方法
2.2.1 主要的聚類分析方法
2.3 數(shù)理統(tǒng)計軟件
2.3.1 MATLAB軟件簡介
2.3.2 MATLAB具體應(yīng)用
2.3.3 MATLAB特點
2.4 GIS相關(guān)技術(shù)應(yīng)用
2.4.1 GIS的基本定義
2.4.2 GIS的主要功能
2.4.3 GIS的工作原理
2.4.4 GIS主要應(yīng)用
2.4.5 GIS在精準農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用
第三章 OPTICS算法及改進方法
3.1 OPTICS算法相關(guān)概念
3.2 OPTICS算法實現(xiàn)步驟
3.3 改進的OPTICS算法
3.3.1 改進的主要思想
3.3.2 密度閾值
3.3.3 質(zhì)心及數(shù)據(jù)集合處理
3.3.4 實驗結(jié)果分析
第四章 數(shù)據(jù)采集和處理
4.1 GIS和GPS數(shù)據(jù)采集
4.1.1 GIS采集
4.1.2 GPS采集
4.2 數(shù)據(jù)采樣
4.3 數(shù)據(jù)處理
第五章 改進OPTICS算法應(yīng)用
5.1 改進OPTICS算法應(yīng)用
5.2 改進OPTICS算法應(yīng)用步驟
5.2.1 結(jié)果分析
5.3 OPTICS算法在玉米精準施肥中的應(yīng)用
5.3.1 應(yīng)用算法進行土壤分級
5.3.2 施肥決策
第六章 基于改進OPTICS玉米精準施肥決策系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
6.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境和平臺
6.2 系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)
6.2.1 系統(tǒng)設(shè)計
6.2.2 系統(tǒng)的實現(xiàn)
結(jié)論
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致謝
本文編號:3767586
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