一、精准农业土壤采样密度研究——以上海精准农业试验示范基地为例（论文文献综述）
王蕾[1]（2021）在《基于环境相似性的小流域土壤有机碳含量制图方法探索》文中研究说明环境相似性方法的理论依据是地理学第三定律,成土环境如果越相似,其土壤属性的特征就越相近。土壤有机碳（SOC）属性图为全球范围或区域尺度的土壤碳含量变化以及土壤质量监测提供了重要的信息支撑。小流域尺度的土壤属性精细预测制图对于模型的尺度扩展研究以及预测制图方法间的比较与适用性研究具有重要的参考价值。本研究利用青海土系库中搜集的土壤样点以及模拟土系采样在环境高频区布设样点作为建模点,基于已有的第二次全国土壤普查的土壤类型图和实验测定的土壤属性等数据,根据建模点的土体发生层厚度、容重、有机质等属性垂直方向计算单个土体的土壤有机碳密度（SOCD）,分别运用土壤类型法和基于土壤类型斑块的环境相似性法水平方向估算东峡小流域土壤有机碳储量;从不同角度对两种方法的预测制图结果来进行对比分析与精度验证,探索该流域土壤有机碳含量的预测精度情况;通过主成分分析以及回归分析方法分析环境因子对流域土壤有机碳密度的影响,讨论各环境因子的相对重要性。本研究的探索结果与主要结论如下:（1）土壤类型法预测制图结果,东峡小流域总SOC储量为11.62 Tg。9种土壤亚类中淋溶灰褐土的SOCD最大为41.41 kg·m-2,钙质石质土的SOCD最小(9.01 kg·m-2),SOC储量最多的亚类是棕黑毡土（2.85 Tg）,最少的是栗钙土（0.005 Tg）。不同生态系统之间的SOC含量存在较大差异,森林生态系统面积最大导致SOC储量占比最大（58.03%）,农田生态系统由于受人类活动影响使其SOCD最大（31.87 Tg）,各生态系统SOC储量为:森林>农田>草地>城镇>水域生态系统。不同土壤深度层次下,表层0～30 cm的SOC储量预测值（3.73Tg）低于30～100 cm的SOC储量估计值（7.18 Tg）,原因可能是东峡流域内SOC受空间异质性和人类活动的影响。环境相似性预测制图结果,流域总SOC储量为11.49 Tg（相似度阈值0.5）。在相似性阈值0、0.3、0.5三种情景下,东峡流域各土壤亚类的SOC储量均是黑毡土>淋溶黑钙土>棕黑毡土（排名前三的亚类）。在相似度阈值为0.5时,流域内不同土壤类型的平均SOCD最高为薄草毡土(46.07 kg·m-2),平均SOCD最低的是棕黑毡土(27.82 kg·m-2),SOC储量最多的亚类是黑毡土（3.08Tg）,最少的是钙质石质土（0.28 Tg）。东峡流域各生态系统的SOC储量比例与面积占比一致:森林>农田>草地>城镇>水域生态系统。不同土壤深度层次下（相似度阈值0.5）,表层0～30 cm与表下层30～100 cm的SOC储量分别为4.10 Tg和6.66 Tg,SOCD均呈现由南向北逐渐递增趋势;1 m以下的SOCD由北向南呈增加趋势,SOC储量为4.87 Tg。（2）从制图不确定性讲,基于环境相似性预测制图的不确定性主要是对现有土壤建模点表示斑块预测点的可靠性进行度量,本文根据斑块预测点与建模点的最大相似度求得预测制图的不确定性（1-Si max）;基于土壤类型法的不确定性主要是对各土壤类型所包含建模点的数量与典型性进行研究,其通过土壤专家经验知识结合土壤属性的实验测定分析来判断。从精度评价结果可知,基于环境相似性的流域SOC含量预测制图精度比基于土壤类型法的预测制图精度高。因此,基于环境相似性的SOC含量预测制图在大尺度流域扩展时具有一定可行性。（3）流域影响SOCD的各环境因子中,海拔与表层（0～30 cm）SOCD的相关性系数为最大,次之为气温（-0.564）和降雨量（0.542）,并且上述因子的变异程度均较小。由于土壤厚度影响,30～100 cm、1 m以下层次以及通体的SOCD与环境因素之间的相关性均不显着。各环境因子对表层0～30 cm SOCD变异的影响程度为:年均气温>海拔>年均降雨量>植被指数>坡度>坡向;年均气温独立解释东峡流域SOCD变异的能力最强。环境因子对流域SOCD的相对影响为:海拔>年均气温>年均降雨量>植被指数>坡度>坡向。
赵海涛[2]（2020）在《基于多源数据的精准农业管理分区划分研究》文中进行了进一步梳理世界人口的快速增长带来了食物短缺的问题,人们通过大量施用化肥来提高粮食产量。由于水、肥的过量施用导致了土地污染和资源浪费。精准农业旨在通过变量施肥改善上述问题,即根据农田的土壤特性或者产量情况,评估不同地块的精确需求并施以正确数量的水、肥。管理分区作为精准农业的主要实现方法,从早期的基于单一变量划分管理区开始向基于多元变量协同发展;管理分区的指标从早期田间网格采样的土壤数据发展到卫星影像数据、航空飞行数据等。土壤数据能够准确地反映出耕地的营养状况,但是收集过程需要耗费大量的人力、物力和时间,因此适用范围有限;卫星影像数据和航空飞行数据可以在不破坏耕地的情况下对更大面积的耕地进行管理分区,且时效性更高。本文以华北地区典型小麦-玉米轮作田块为研究对象,以冬小麦多年产量数据、小麦不同生育期土壤采样数据以及高分辨率卫星影像数据为数据源,拟开展如下研究:（1）基于多年产量数据的管理分区方法及尺度效应研究。综合研究区多年产量数据,对比基于不同聚类方法的管理区划分,并对分区结果进行滤波处理。筛选出一套精准管理尺度效应评价指标包括分区差异显着性指标（方差减少率VR,均值的变化率Mcv,标准差变化率STDv,变异系数变化率CRv）、空间一致性指标（Kappa系数Kc）和空间破碎度指标（斑块密度PD,核心面积TCA,平均核心面积MCA,聚集度指数AI）,用于评价不同窗口大小、不同次数的滤波结果,试图找出最佳滤波尺度。研究结果表明:模糊C均值算法的分区结果要优于迭代自组织数据分析技术算法,对分区结果进行滤波能够有效的去除由随机变异造成的孤立像元或碎片,根据尺度效应评价指标,9×9的滤波窗口和3次滤波为最佳滤波尺度,分区结果可以为下一年对作物产期变量施肥管理提供决策依据。（2）基于多种土壤养分的管理分区划分研究。分别以冬小麦拔节期土壤数据插值结果和拔节期与收获期的差值结果作为数据源进行管理分区,通过FPI和NCE确定最佳分区数。统计分区结果内各分区土壤养分变异系数等指标变化,并利用F检验进行分区间的差异显着性检验。研究结果表明:基于拔节期土壤养分的分区结果各分区变异系数降低了63.81%-88.57%,基于两个生育期土壤养分差值的分区结果分区变异系数降低了30.45%-79.70%;F检验结果表明分区结果中各分区对应的大部分土壤养分的统计数据都存在极显着差异。总体而言,分区后各分区内土壤养分的同质性增加,分区间差异明显。基于拔节期土壤参数的分区结果可以为后期变量追肥提供依据,基于两个生育期土壤养分差值的分区结果可以指导下一年小麦早期的变量施肥。（3）基于高分辨率卫星影像及多源数据的管理分区划分研究。基于模糊C均值聚类算法分别对植被指数影像数据和多数据源综合数据进行管理分区,基于多尺度分割算法对卫星影像进行分割。对比分析分区结果的空间一致性,结果表明:基于植被指数的管理分区结果与基于多尺度分割技术的管理分区结果空间一致性达到73.536%;基于多源数据的分区结果与拔节期土壤养分以及植被指数的分区结果空间一致性分别为77.053%和83.060%。由此证明同一时期的小麦长势与土壤养分含量有较大相关性,同时也证明了基于高分辨率卫星影像进行管理分区的可行性和优越性。
耿霞[3]（2020）在《多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究》文中研究指明本论文依托国家高技术研究发展计划（863计划）课题研究任务“农机精准作业协同系统研发及应用示范（编号:2013AA10230803）”和国家测绘地理信息局项目“基于网格化的村镇土地管理与服务平台研究及应用”,以山东省济宁市兖州区和山东省淄博市临淄区文冠果试验基地作为研究区,基于宏观（行政区域）、中观（农作区）、微观（单株作物）三种不同的视角,对精准农业中农田网格划分及其应用展开了研究。本论文的主要研究内容和结论如下:（1）研究了精准农业中农田网格划分问题,构建了不同视角下农田网格划分方法。在宏观视角下,借鉴城镇社区网格化分的经验,确定了农田网格划分原则和农田网格划分方案。在中观视角下,根据兖州区农田网格划分的现状,研究了最优农田网格大小,最终决策出400亩农田网格大小是兖州区目前最适宜的网格大小。在微观视角下,通过试验,确定了文冠果管理的适宜网格大小为3 m?4 m。（2）宏观视角下,从社会管理和服务的角度研究了精准农业中农田的管理问题,构建了基于网格化的农田管理模型,验证了管理模型的合理性并定量比较了网格化和非网格化农田管理模型。借鉴城镇社区网格化管理的经验,依托兖州区已有的村镇社区网格化管理现状,对现有的农田管理流程进行了再造和优化,构建了一种具有普适性的“七步闭环业务协同法”的农田管理模型。为避免模型中存在的结构错误,为管理模型的后期顺利实施提供理论保障,构建了一种将Petri网化简技术和逻辑表相结合的结构合理性验证方法。基于PIPE进行仿真试验,验证了农田网格化管理模型的合理性以及所提出的验证方法的有效性。使用Arena仿真工具和基于随机Petri网构建的定量测度模型分别对网格化和非网格化农田管理模型进行了定量客观的比较,表明了网格化农田管理模型具有显着的优势,为后期农田网格化管理模型是否能够实施和推广进一步提供了科学的决策依据。（3）中观视角下,基于网格化确定了合理土壤采样点并验证了合理性,得到了优化的多年土壤采样点数据。在兖州区的四个镇得到86个采样点,样点间距大约为1.5km。其中,小孟镇和漕河镇各20个采样点,大安镇和新兖镇各28个和18个采样点;潮褐土、砂姜黑土、潮土区域各68个、12个和6个采样点。从不同角度不同侧重点全面验证了所确定的土壤采样点的合理性。基本描述性统计结果表明:虽然减少了采样点,但各土壤养分的均值、中值、变异系数和变异程度同原始采样数据的统计结果非常接近,标准差也相差不大;根据经典Cochran公式,计算出86个采样点完全可以达到测土施肥的要求;地统计分析结果表明:各土壤养分的变程均大于采样间距;选择普通克里格插值方法进行空间估值,通过交叉验证进行插值精度评价,结果表明:平均误差（ME）和平均标准误差（MSE）值均接近于0,均方根标准误差（RMSSE）均接近于1,均方根误差（RMSE）与平均标准误差（ASE）的值非常接近。在验证采样方案合理的基础上,对已有的土壤采样进行了优化,得到了采样点数量和布设基本一致的多年的土壤采样点数据。（4）基于验证合理的网格土壤采样点数据,构建了土壤肥力变化趋势预测模型。基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,从社会经济角度分析影响土壤肥力变化的主要因素。基于随机Petri网建立了土壤肥力变化趋势预测模型,计算出研究区在未来一年土壤肥力下降的概率大约是0.7852。通过比较2016年和2017年土壤肥力,以及进一步分析2012-2016年土壤肥力变化情况,分析结果验证了所提出的预测土壤肥力变化趋势的方法是有效的。（5）基于验证合理的网格土壤采样点数据,研究了土壤养分空间变异,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统。首先,基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,对土壤养分进行了描述性统计分析,结果表明:有效磷含量一直比较丰富,处于二级水平。有机质、碱解氮、速效钾三种土壤养分在这6年期间具有一定下降的趋势。土壤pH为弱变异,有效磷、有机质、速效钾、碱解氮均为中等变异。然后,与划分的农田网格相结合,基于2017年网格土壤采样数据,对研究区土壤养分空间变异进行了研究,结果表明:有机质含量的空间分布呈条状由西到东逐渐降低,所有农田网格的有机质含量都处于中等偏下的四级水平。碱解氮含量北部和南部区域较高,中部偏北区域较低,绝大多数农田网格的碱解氮含量处于中等的三级水平。有效磷含量由北向南逐渐降低,绝大多数农田网格的有效磷含量处于中等偏上的二级水平。速效钾含量由西南向东北方向逐渐降低,绝大多数农田网格的速效钾含量处于中等的三级水平。四个镇中,小孟镇四种土壤养分含量均较高。在以上研究基础上,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统,可以提供研究区整体和单网格土壤养分与肥力情况查询,为精准施肥提供了决策支持。（6）微观视角下,研究了基于网格识别的田间文冠果精准采摘问题,研发了文冠果图像采集系统,构建了成熟文冠果识别模型。文冠果图像采集系统实现了田间行走、数据的采集、传输和存储、网格识别等功能。系统测试结果表明:根据GPS坐标可以自动得到相应的网格位置和网格编号。为了快速识别成熟文冠果,构建了一种深度学习网络模型。试验结果表明:在原始数据集中,训练出来的最优模型对成熟和未成熟文冠果的正确识别率分别达到81%和82%。借助识别的准确率、精确率、召回率、F1Score四种指标进行评估,结果表明:训练出来的最优模型无论在原始数据集上还是在模拟数据集上,各项指标值最低也能达到80%。说明构建的成熟文冠果识别模型可以作为文冠果是否成熟的识别工具。通过与未使用模拟数据的模型对比试验,结果表明:通过数据模拟技术,可以扩充训练数据集,从而能够提高模型的泛化能力和预测的准确性,能够较好地解决“过拟合”问题。
鞠德明[4]（2014）在《黑龙江垦区精准农业技术应用现状与趋势分析》文中提出精准农业技术是农业科学研究的热点领域，应用精准农业技术能够改造传统农业、加快实现现代化农业。大力发展精准农业技术，不仅有利于经济的发展,而且对推动农业现代化生产起着巨大的作用。精准农业技术应用现状一直是科研人员的关注重点，只有把握精准农业技术的需求，才能确定精准农业技术的发展方向。黑龙江垦区是以农业为主的国营农场群，为了推进现代化农业的发展，黑龙江垦区通过引进和应用国外先进的精准农业技术，并进行消化、吸收和进一步的自主创新。因此，本文以黑龙江垦区北安管理局精准农业技术应用现状为研究目标，通过调查问卷和实地走访的方式，获取了大量精准农业技术应用情况的数据资料。利用精准农业技术应用情况的数据资料，应用统计分析法，对典型精准农业技术在应用中存在的问题进行分析，在此基础上提出精准农业技术的发展趋势，为黑龙江垦区精准农业技术的应用及推广提供参考数据，为研究适用于黑龙江垦区的精准农业技术提供决策依据，这对加快黑龙江垦区现代化进程及推动垦区经济有序、健康、快速的发展，都具有重要的理论和现实意义。本文主要研究的内容如下：⑴通过查阅国内外相关文献资料，针对国内缺乏系统、科学的调查精准农业技术应用现状这一问题，设计了全面系统的调查方案和调查问卷。调查问卷采用的是无记名调查反馈方式，以封闭性选择为主，少量的开放性问题为辅；⑵以调查问卷和实地走访的方式，对黑龙江垦区北安管理局逊克农场、红色边疆农场、赵光农场和红星农场及农户典型精准农业技术应用现状进行了调查，了解了典型精准农业技术的应用现状，掌握了精准农业技术在应用中存在的问题；⑶结合调查数据，应用统计分析法，对典型精准农业技术在农场应用存在的问题进行了分析，在此基础上提出了未来精准农业技术发展的趋势。
张云贵[5]（2014）在《基于土壤养分空间变异的烤烟变量施肥研究》文中研究指明精准施肥是精准农业的标志性技术。本文以烤烟精准施肥作为研究内容,对不同地形条件下烤烟精准养分管理中的土壤取样、施肥指标体系、分散经营条件下养分分区管理与适度规模经营的精准养分管理、变量施肥机设计等关键技术环节进行了研究,为精准农业技术应用提供科学依据。主要结论如下：精准施肥是精准农业的标志性技术。本文以烤烟精准施肥作为研究内容,对不同地形条件下烤烟精准养分管理中的土壤取样、施肥指标体系、分散经营条件下养分分区管理与适度规模经营的精准养分管理、变量施肥机设计等关键技术环节进行了研究,为精准农业技术应用提供科学依据。主要结论如下：1.土壤养分和pH值的块金效应为强到中等,变异来源主要为结构变异,满足地统计和插值分析的基本条件,适合精准养分管理。4种地形的有效变程平均值顺序为pH值>有机质>碱解氮>有效磷>速效钾,该规律和烤烟磷、钾养分过量投入相符合。同一土壤测试指标在不同地形条件数据分布和最优拟合模型不完全相同,同一指标同一地点2010、2013年的数据分布和最优拟合模型也不完全相同,模型的时空稳定性差,时空改变都需要规模采样,限制了其在指导施肥中的应用能力。2.用于养分管理的植烟土壤取样,基于Cochran公式,置信水平设定为90%,允许误差设定为15%时,可以满足施肥推荐的要求,此时,缓坡地、坝子地和平原的土壤样品代表面积分别为0.73hm2、1.01～1.56hm2、1.92hm2。用于精准养分管理的植烟土壤网格取样,根据半方差分析,缓坡地、坝子地和平原烟田的网格取样最大间距分布为58.2m、134.4～177.5m、234.0m。3.田间试验表明：黄壤烤烟养分吸收的主要问题是旺长期前磷钾养分吸收（4%、4%）偏低、成熟期氮素吸收（35.5%）偏高、导致干物质积累偏晚,百公斤商品烟叶的N、P2O5、K2O需求分别为4.51kg、0.29kg、5.31kg。水稻土烤烟氮磷钾养分吸收主要集中在40～80d；旺长期前磷钾养分吸收（6.1%、3.7%）偏低是养分吸收的主要问题,百公斤商品烟叶的N、P2O5、K20需求分别为4.25kg、0.41kg、6.29kg。农户调查表明：习惯施肥的主要问题是氮、磷、钾肥料投入高于烤烟需求量,而有机肥投入不足,N、P2O5、K2O盈余分别为35.7kg/hm2、103.5kg/hm2、169.5kg/hm2,碳亏缺438.0kg/hm2。4.根据贵州省黔北田间试验、农户调查、植烟土壤养分含量的频率分布、养分分级文献建立贵州黔北烟草施肥指标体系。把遵义市植烟土壤养分应用于黔北施肥指标体系,计算遵义市烟草平均养分推荐为：基肥N、P2O5、K2O推荐量分别为64.58kg/hm2、75.1kg/hm2、157.65kg/hm2;追肥N、P2O5、K2O推荐量分别为27.68kg/hm2、Okg/hm2、55.35kg/hm2。提出基肥配方为“10-11-24”,追肥配方保留原有农户习惯施肥的追肥配方“15-0-30”。5.提出无变量机具支持情况下分散经营土壤养分管理分区的基本步骤。即：土壤养分插值、以地块为单元统计土壤养分、依据施肥模型针对地块进行肥料养分推荐、聚类分析地块肥料养分形成针对地块的养分管理分区。规模经营且变量施肥机支持的情况下,以“大配方、小调整”模式进行烤烟养分管理。在一个区域内,使用相同的肥料配方,以氮素养分推荐量调整肥料用量；土壤养分插值用来计算养分推荐量,直接使用变量施肥机执行施肥处方,区别于人工施肥情况下简化操作单元而建立的养分管理分区。6.基于以上研究设计一款基于施肥处方地图的变量施肥机,主要包括处方生成模块和处方执行模块。处方生成模块根据土壤测试数据、边界地图、施肥模型自动计算养分推荐量,生成空间地理数字处方;处方执行模块核心硬件包括集GPS数据采集、科学计算、变量施肥控制的控制器终端,由排肥涡杆、外壳、驱动电机等部件组成的排肥器；处方执行模块软件负责驱动GPS、电机、速度传感器、并监听各部件状态,根据施肥机位置信息执行施肥处方。7.分散经营条件下的精准养分管理可以节约氮、磷肥料分别为10.7%、10.3%,增产增收5454.63元/hm2,扣除因增加钾肥0.5%和土壤测试成本,精准养分管理节本增效5140.9元/hm2。规模经营条件下应用变量施肥机的精准养分管理较农户习惯施肥可节省肥料4.6%,缩小因农田养分变异导致的作物长势差异,使株高的变异系数下降29.6%,提高作物产量和改善农产品品质（中等烟率增加13.05%）,节本增效4310.65元/hm2,具有较好的经济和社会效益。创新点1.设计研制国内首款具有自主知识产权的烟草变量施肥机,针对土壤养分空间变异,在不同管理单元实现变量施肥,在同一管理单元施肥均匀,农田应用表明：该施肥机能够节省肥料、提高作物整齐度、增加产量、改善品质、增加农田收益,具有较好的经济和社会效益。2.通过研究烤烟养分吸收规律、养分推荐分级指标、土壤养分空间分布、农田养分分区管理,建立了以数据采集为基础、以决策平台为中心、以变量施肥机械为手段的精准施肥技术体系和管理平台。
刘阳春[6]（2012）在《变量配肥施肥精准作业装备关键技术研究》文中认为本研究综合应用变量作业、机电一体化控制、传感器信号采集与处理、系统分析集成等技术思想和方法,设计可实现三种不同肥料变量施用的变量配肥施肥机械装置,在此基础上,研究开发变量配肥施肥作业控制系统。通过对系统进行静态标定试验、动态试验和田间试验,进行系统控制精度分析研究。研究土壤采样策略,对土壤进行合理采样并生成处方图,变量配肥施肥作业系统根据处方图进行实际田间作业,并与常规施肥作业结果进行了比较分析。主要研究内容包括：1.提出了氮、磷、钾三种主要肥料的自动配比技术方案,并开发了变量配肥施肥装置。设计安装了三个独立的肥料箱,三个肥箱的排肥轴能够独立控制,使得三个肥箱中不同的肥料能够按照不同配比施肥,达到变量配肥的目的。2.提出了基于称重反馈的伺服电机控制排肥机构方案,达到自动调节施肥量的目的。设计开发了变量配肥施肥控制系统以及机具前进速度检测模块。对伺服电机控制的排肥机构进行性能试验,试验结果表明：控制电机的转速对排肥机构的排肥性能有显着影响。对于尿素、磷酸二铵和硫酸钾等三种颗粒肥料而言,随着排肥轴转速加大,排肥量呈线性增加,说明改变电机转速是调节排肥量的有效措施。对伺服电机的控制精度进行了检测试验,试验结果表明：当肥箱中肥料称量值达到施肥量值时,变量配肥施肥控制器能控制电机自动停止运行,且施肥精度≥95%。3.开发基于X86架构的Atom主板为核心,集成存储、显示、输入输出等外设功能部件,扩展CAN总线通信接口的嵌入式农机机载作业控制终端设备。按照面向对象的设计思想,结合变量配肥施肥作业控制系统的需要,设计开发了变量配肥施肥作业控制软件。构建了远程数据管理平台,实现用户通过网络访问该数据管理平台,了解农田作业机械的作业情况和信息。4.通过分析影响采样密度的因素,结合试验地的地块情况,制定了一个适合本论文研制的变量配肥施肥装置的土壤采样策略,即按照10m*10m间隔进行栅格采样。对土壤养分数据进行常规分析,从均值来看,试验地块碱解氮含量超过了高量指标（150mg/kg）,为1级肥力水平；有效磷为2级肥力水平（20-40mg/kg）；速效钾含量较低,为6级肥力水平（<30mg/kg）.从变异系数看,碱解氮、有效磷和速效钾的变异系数都不高,属于中等变异强度,说明试验地块的养分含量相对稳定。采用Kriging方法对未测点参数值进行最优估值,然后采用ArcGIS进行绘图,获得了各养分含量在田间的空间变化图。根据黑龙江农垦对红星农场的玉米和大豆施肥的指导意见,结合土壤养分分布数据,得出配肥施肥指导处方,生成了变量配肥施肥处方图。5.对变量配肥施肥作业系统进行了田间作业试验,选择9个不同的施肥量等级和不同的N、P、K配肥比,进行了施肥试验。各次施肥误差都比较低,对每个肥箱按配比施肥的控制精度大于90%。对以上施肥试验还进行了重复性试验,每次施肥试验的平均误差都比较低,变异系数也不大,说明施肥试验的可重复性很好。在黑龙江红星农场进行了大豆和玉米的变量配肥施肥试验,按照配方施肥的方法种植玉米面积1.89hm2,种植大豆面积10.23hm2。在同一地号的田地上,按照常规种植模式,种植大豆面积10hm2,剩余面积种植玉米。精准农业测土配方施肥,磷酸二铵和硫酸钾的总体施肥量稍高于常规施肥量,但尿素的施用量基本节省一半。精准农业变量配肥施肥模式大豆总产量20930kg,单产2045.9kg/hm2；常规种植的大豆总产量19440kg,单产1997.9kg/hm2.精准农业玉米总产量24630kg,单产9735.2kg/hm2:常规种植的玉米总产量80770kg,单产8905.2kg/hm2.
先瑜婷[7]（2011）在《基于空间信息的石河子垦区精准农业发展研究》文中进行了进一步梳理石河子垦区是新疆重要的粮棉产地,是全国最大的节水灌溉示范基地,机械化程度高,耕地平坦,并且已经在棉花的播种到收获过程中推行了一定水平的精准农业技术。但是,其精准依然停留在肥、水、药等的平均投入上,不能够根据小田块（米级、亚米级）的需要进行平衡变量施用,造成很大程度上资源的浪费和环境的污染。因此,提高小田块（米级、亚米级）内的资源利用率,进一步提高农民收入,实现农业的可持续发展,是目前石河子农业所面临的重要问题。“精准农业”又称精细农业、精确农业、数字农业或信息农业。它是基于现代信息技术发展起来的一种新型现代农业生产形式和管理模式。基于空间信息的精准农业是利用遥感（RS）、卫星定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）等技术实时获取农田每一平方米或几平方米为一个小区的作物生产环境、生长状况和空间变异的时空变化信息,及时对农业进行管理,并对作物苗情、病虫害、墒情等的发生趋势,进行分析模拟,为资源有效利用提供必要的空间信息。基于空间信息的精准农业是石河子垦区未来农业发展的方向,是实现农业可持续发展的主要途径。
郭武士,易欣,陈云坪,王秀[8]（2010）在《基于WebGIS和条码技术的土壤空间信息管理系统》文中提出针对精准农业土壤肥力诊断的需要,基于条码技术和WebGIS构建了针对土壤样品采集、化验和存储以及分析数据的空间管理与发布的松耦合系统。该系统基于条码技术对土壤样品采集、化验及存储等流程进行管理,基于WebGIS进行空间数据管理和发布,同时,基于Web Service技术实现数据同步,较好地解决了分布式系统中异构数据库数据的同步问题。应用实践表明,系统的设计思想和架构符合精准农业信息获取、信息管理的需要,同时,在大规模土壤调查、土壤监测领域也具有良好应用前景。
聂兵[9]（2009）在《我国精准农业的实施路径及其方向选择》文中研究表明精准农业作为现代农业的新思想,其应用前景已在国际上形成共识,本论文在充分了解精准农业的发展历史、国内研究现状及精准农业的相关理论的基础上,分析了实施精准农业存在的问题,从GPS和GIS技术应用的视角分析了我国精准农业的实施路径及其发展方向,并且提出了其实施路径及其发展方向,从而实现对农业生产的经济、有效、精准管理。本论文研究的内容主要包括以下五个方面的内容:（1）精准农业基础理论。主要提出了精准农业的具体概念及其相关理论,综述了精准农业理论基础和技术基础,指出了精准农业结构及国内外发展的基本模式;（2）实施精准农业的环境条件。包括农业过度分散经营、复种指数高、水资源短缺、化肥农药投入过大、农膜不分解等;（3）我国实施精准农业中存在的问题主要是。从设施简陋、操作难以达到精准、专用品种及肥料的开发滞后、经营管理水平较低以及组织化程度低四个方面的问题进行分析;（4）实施精准农业的技术体系。本部分是由农田信息获取、农田信息管理与分析、农业决策分析及农田决策实施途径四部分研究了精准农业技术。（5）精准农业的方向选择。结合我国国情研究了我国精准农业发展方向,实施方向以及政策导向。
张纯洁[10]（2008）在《基于GIS的精准农业发展模式 ——以江汉平原为例》文中认为狭义的精准农业仅指精准种植业或精准农作物栽培业;广义的精准农业包括精准种植业、精准林业、精准畜牧业、精准副业（采集野生植物、捕猎野兽以及农民家庭手工业生产）和精准渔业。精准农业是一项庞大的农业系统工程,该系统工程涉及的学科包括系统学、信息学、遥感、计算机、农学、工程学科、生物、管理学、决策学等。其基本涵义是根据农产品生长的大环境性状,调节对农产品的投入,即一方面查清农产品周围内部的性状与生产力空间变异,另一方面确定农产品的生产目标,进行定位的“系统诊断、优化配方、技术组装、科学管理”,调动农业生产力,以最少的或最节省的投入达到同等收入或更高的收入,并改善环境,高效地利用各类农业资源,取得经济效益、社会效益和生态效益。本文主要研究了以下四个方面的内容。（1）精准农业理论,详细论述精准农业的概念、理论基础、技术基础。（2）研究了精准农业技术体系,具体研究包括GPS技术、遥感技术、低空遥感、GIS技术、农田网格的划分与采样点的选取、田间实时监测技术、变量投入技术、农业机械导航控制、产量分布图及人工智能技术在精准农业中的应用。（3）基于江汉平原的精准农业模式设计,包括精准种植业模式设计与精准水产业模式设计。种植业模式研究包括环境分析与准备工作、产量数据的获取与成图、农田其它信息获取与成图、决策支持系统生成作物管理处方图、实施变量投入与效果分析。水产业模式研究包括水产环境分析、前期准备工作、水产养殖监控系统、水产养殖分析系统、水产养殖执行系统与水产养殖评价。并作了江汉平原精准农业发展的可行性分析。（4）精准农业存在的问题及今后发展的方向。目前我国的精准农业还停留在示范区研究阶段,因为经济条件和信息技术的制约还达不到大面积推广阶段,但不代表在未来几十年我们实现不了精准农业。江汉平原作为“鱼米之乡”和我国商品粮主产区,农业基础很好,可是近一二十年来农业生产力增长缓慢,大批劳动力弃农进城打工,大量化肥和农药的不科学投入直接导致了局部地区壤质退化与生态破坏,所以在江汉平原进行精准农业研究是很有必要的。
二、精准农业土壤采样密度研究——以上海精准农业试验示范基地为例（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、精准农业土壤采样密度研究——以上海精准农业试验示范基地为例（论文提纲范文）
（1）基于环境相似性的小流域土壤有机碳含量制图方法探索（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 数字土壤制图的理论和方法进展 |
| 1.2.2 土壤采样设计研究进展 |
| 1.2.3 土壤有机碳储量研究现状 |
| 1.2.4 土壤预测制图的不确定性及验证 |
| 1.3 选题依据及研究内容 |
| 1.3.1 选题依据 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 土壤剖面数据 |
| 2.2.1 布设建模点 |
| 2.2.2 布设验证点 |
| 2.2.3 野外采集与实验测定 |
| 2.3 环境协变量 |
| 2.3.1 气候要素 |
| 2.3.2 生物要素 |
| 2.3.3 地形要素 |
| 2.3.4 母质要素 |
| 2.3.5 人类活动要素 |
| 2.4 土壤属性精细制图方法 |
| 2.4.1 单个土体有机碳计算方法 |
| 2.4.2 土壤类型法 |
| 2.4.3 基于土壤多边形图斑的环境相似性方法 |
| 2.5 精度评价指标 |
| 第三章 土壤类型法的土壤有机碳含量预测 |
| 3.1 流域土壤有机碳密度空间分布及碳储量估算 |
| 3.2 不同土壤类型的有机碳密度空间分布及碳储量估算 |
| 3.3 不同生态系统的土壤有机碳密度空间分布及碳储量估算 |
| 3.4 不同深度下土壤有机碳密度空间分布及碳储量估算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于环境相似性的土壤有机碳含量预测 |
| 4.1 环境相似性结果 |
| 4.2 不同土壤类型的有机碳密度空间分布及碳储量估算 |
| 4.3 不同生态系统的土壤有机碳密度空间分布及碳储量估算 |
| 4.4 不同深度下土壤有机碳密度空间分布及碳储量估算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结果分析 |
| 5.1 基于土壤类型法与环境相似性结果比较与评价 |
| 5.2 不确定性分析 |
| 5.3 环境因子对土壤有机碳密度的影响 |
| 5.3.1 土壤有机碳密度与环境因子的相关分析 |
| 5.3.2 各环境因子对土壤有机碳密度变异的重要性 |
| 5.3.3 土壤有机碳密度的主控影响因素分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）基于多源数据的精准农业管理分区划分研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 精准农业的研究进展 |
| 1.2.2 管理分区的研究进展 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构及技术路线 |
| 第二章 基于多年产量数据的管理分区方法研究 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 产量数据的获取 |
| 2.2.1 AFS系统的工作原理 |
| 2.2.2 产量数据的导出 |
| 2.3 产量数据误差分析与处理 |
| 2.3.1 综合误差分析 |
| 2.3.2 产量数据预处理 |
| 2.4 产量数据插值 |
| 2.4.1 半方差函数模型 |
| 2.4.2 克里金插值 |
| 2.5 精准管理分区的划分及分区评价指标确定 |
| 2.5.1 管理分区方法 |
| 2.5.2 适宜分区数的确定 |
| 2.5.3 精准管理分区结果评价指标 |
| 2.6 分区结果及分析 |
| 2.6.1 基于模糊C均值和迭代自组织聚类的管理分区 |
| 2.6.2 最佳分区数的确定 |
| 2.6.3 不同窗口大小的滤波结果分析 |
| 2.6.4 不同滤波次数对分区结果影响 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于多种土壤养分的管理分区划分研究 |
| 3.1 数据获取与处理方法 |
| 3.1.1 研究区概况 |
| 3.1.2 土壤养分数据获取和样品分析 |
| 3.1.3 数据分析方法 |
| 3.1.4 管理分区方法 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 土壤养分常规统计分析 |
| 3.2.2 土壤养分相关性分析 |
| 3.2.3 土壤养分地统计分析 |
| 3.2.4 基于土壤养分的管理分区 |
| 3.2.5 分区结果评价 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于高分辨率卫星影像及多源数据的管理分区划分研究 |
| 4.1 卫星影像的获取与预处理 |
| 4.1.1 卫星影像获取 |
| 4.1.2 卫星影像预处理 |
| 4.2 基于植被指数的管理分区 |
| 4.2.1 植被指数计算 |
| 4.2.2 最小噪声分离变换 |
| 4.2.3 基于模糊C均值聚类的管理分区 |
| 4.3 基于多尺度分割的遥感影像管理分区 |
| 4.3.1 多尺度影像分割算法 |
| 4.3.2 最优分割尺度确定 |
| 4.3.3 分割结果优化 |
| 4.4 基于多源数据的管理分区 |
| 4.4.1 多源数据的融合和最小噪声分离变换 |
| 4.4.2 基于模糊C均值的管理分区 |
| 4.5 分区结果评价 |
| 4.5.1 分区结果变异性分析 |
| 4.5.2 空间一致性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要的科研成果 |
| 致谢 |
（3）多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 精准农业概述 |
| 1.2.2 网格化管理的研究现状 |
| 1.2.3 农田网格划分的研究现状 |
| 1.2.4 农田网格应用的研究现状 |
| 1.2.5 目前存在的主要问题分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究区概况 |
| 1.4.1 研究区地理位置 |
| 1.4.2 自然条件和作物情况 |
| 2 多视角下的农田网格划分研究 |
| 2.1 宏观视角下农田网格的划分 |
| 2.1.1 农田网格划分原则的确定 |
| 2.1.2 农田网格划分方案 |
| 2.2 中观视角下最优农田网格大小的决策 |
| 2.2.1 决策目标体系的建立 |
| 2.2.2 基于灰色决策的最优农田网格大小决策模型的构建 |
| 2.2.3 决策结果与分析 |
| 2.3 微观视角下农田网格的划分 |
| 2.3.1 试验设计 |
| 2.3.2 试验结果与分析 |
| 2.4 三层网格的编码设计 |
| 本章小结 |
| 3 宏观视角下基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.1 基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.2 农田网格化管理模型合理性验证 |
| 3.2.1 基于Petri网的农田网格化管理模型的流程定义 |
| 3.2.2 农田网格化管理模型的合理性验证方法 |
| 3.2.3 模型合理性验证结果 |
| 3.2.4 仿真试验及结果分析 |
| 本章小结 |
| 4 网格化和非网格化农田管理模型的比较研究 |
| 4.1 案例的选取和描述 |
| 4.2 基于Arena的农田管理模型的仿真比较 |
| 4.2.1 仿真模型的构建 |
| 4.2.2 仿真测评指标的确定 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 |
| 4.3 农田管理流程的定量测度 |
| 4.3.1 引入SPN构建信息测度模型的原因分析 |
| 4.3.2 基于SPN的农田管理流程定量测度模型的构建 |
| 4.3.3 基于SPN的信息距离计算方法 |
| 4.3.4 基于SPN测度模型的信息距离测算结果与分析 |
| 本章小结 |
| 5 中观视角下基于网格化的合理土壤采样点的确定 |
| 5.1 相关研究分析 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 土壤养分数据的获取 |
| 5.2.2 土壤肥力指标因素的选取 |
| 5.2.3 样品的室内测定与特异值处理 |
| 5.2.4 合理采样点确定的方法 |
| 5.2.5 采样合理性验证方法 |
| 5.3 合理采样点的确定结果与验证 |
| 5.3.1 基于网格化的合理采样点的确定结果 |
| 5.3.2 采样合理性验证 |
| 5.4 合理采样方案优化往年采样点 |
| 本章小结 |
| 6 土壤肥力变化趋势预测和土壤养分空间变异分析 |
| 6.1 土壤肥力变化趋势预测 |
| 6.1.1 土壤肥力预测研究现状分析 |
| 6.1.2 基于SPN的土壤肥力变化趋势预测模型的构建 |
| 6.1.3 预测结果与分析 |
| 6.2 土壤养分空间变异分析 |
| 6.2.1 土壤养分空间变异研究现状分析 |
| 6.2.2 土壤养分描述性统计分析 |
| 6.2.3 基于网格化的土壤养分空间分布格局 |
| 6.3 土壤养分和肥力时空变异查询“一张图” |
| 本章小结 |
| 7 微观视角下基于网格识别的田间文冠果精准采摘研究 |
| 7.1 网格识别 |
| 7.2 文冠果图像采集系统总体设计 |
| 7.2.1 系统架构设计 |
| 7.2.2 系统选用的开发板和服务器 |
| 7.2.3 系统主体 |
| 7.2.4 软件开发环境 |
| 7.3 数据采集与传输 |
| 7.3.1 数据采集 |
| 7.3.2 数据传输 |
| 7.4 果实成熟度识别方法分析 |
| 7.5 数据预处理和数据模拟 |
| 7.5.1 数据预处理 |
| 7.5.2 数据模拟 |
| 7.6 成熟文冠果果实识别模型构建 |
| 7.7 试验与结果分析 |
| 7.7.1 文冠果图像采集系统测试与结果 |
| 7.7.2 成熟文冠果识别模型试验 |
| 7.7.3 成熟文冠果精准定位的实现 |
| 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 后续研究设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文、专利、软件着作权和参与的科研项目 |
（4）黑龙江垦区精准农业技术应用现状与趋势分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究的主要内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 黑龙江垦区精准农业技术调查方案的设计 |
| 2.1 黑龙江垦区样本点农场的选取 |
| 2.2 调查的典型精准农业技术范围 |
| 2.3 调查问卷的设计 |
| 2.3.1 调查问卷的设计原则 |
| 2.3.2 调查问卷的整体结构 |
| 2.4 调查方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 黑龙江垦区农场精准农业技术应用现状调查 |
| 3.1 样本点农场的整体情况 |
| 3.1.1 样本点农场的基本情况 |
| 3.1.2 样本点农场的农机装备情况 |
| 3.1.3 农户调查实施情况 |
| 3.2 黑龙江垦区农场精准农业技术应用现状 |
| 3.2.1 农田信息获取技术应用现状 |
| 3.2.2 农业决策分析技术应用现状 |
| 3.2.3 智能装备技术应用现状 |
| 3.2.4 农机信息化应用现状 |
| 3.3 黑龙江垦区农户使用精准农业技术现状 |
| 3.3.1 农户的基本情况 |
| 3.3.2 农户对精准农业技术的认知情况 |
| 3.3.3 农户对精准农业技术的需求情况 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 黑龙江垦区应用精准农业技术的发展趋势 |
| 4.1 农田信息获取技术的发展趋势 |
| 4.1.1 GPS 面积仪的发展趋势 |
| 4.1.2 农田无线传感监测技术的发展趋势 |
| 4.2 农业决策分析技术的发展趋势 |
| 4.2.1 施肥信息化管理系统的发展趋势 |
| 4.2.2 作物病虫害采集诊断系统的发展趋势 |
| 4.2.3 农场资源数字化管理系统的发展趋势 |
| 4.3 智能装备技术的发展趋势 |
| 4.3.1 自动导航技术的发展趋势 |
| 4.3.2 播种监控技术的发展趋势 |
| 4.3.3 土地精平技术的发展趋势 |
| 4.3.4 智能产量监测技术的发展趋势 |
| 4.3.5 变量施肥技术的发展趋势 |
| 4.3.6 农药变量喷洒技术的发展趋势 |
| 4.4 农机调度与作业管理系统的发展趋势 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）基于土壤养分空间变异的烤烟变量施肥研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 土壤养分空间变异 |
| 1.3.2 土壤养分的分区管理 |
| 1.3.3 烤烟养分吸收与需求规律 |
| 1.3.4 推荐施肥模型研究进展 |
| 1.3.5 变量施肥机 |
| 1.3.6 发展趋势与存在问题 |
| 第二章 研究内容与研究方法 |
| 2.1 研究思路和技术路线 |
| 2.2 主要研究内容 |
| 2.2.1 土壤养分变异与合理采样密度 |
| 2.2.2 施肥指标体系 |
| 2.2.3 变量施肥机的软硬件设计 |
| 2.2.4 变量施肥应用示范 |
| 2.3 材料与方法 |
| 2.3.1 土壤养分变异 |
| 2.3.2 烤烟养分吸收规律及施肥指标体系 |
| 2.3.3 农户调查 |
| 第三章 精准养分管理的合理土壤取样密度 |
| 3.1 基于COCHRAN公式的取样密度 |
| 3.1.1 取样密度的Cochran公式计算 |
| 3.1.2 决定土壤取样的测试指标 |
| 3.1.3 不同地形条件的土壤取样密度 |
| 3.1.4 基于养分管理的土壤取样密度优化 |
| 3.2 基于半方差分析的取样密度 |
| 3.2.1 土壤指标的半方差分析 |
| 3.2.2 基于半方差分析的土壤取样间距 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 全局离群值对取样密度的影响 |
| 3.3.2 局部离群值对取样密度的影响 |
| 3.3.3 不同取样策略对取样密度的影响 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 烤烟施肥指标体系 |
| 4.1 黄壤烤烟养分吸收规律 |
| 4.1.1 烤烟干物质累积 |
| 4.1.2 烤烟氮磷钾养分吸收过程 |
| 4.1.3 不同养分投入的产质量及养分吸收 |
| 4.1.4 施肥推荐的关键参数 |
| 4.2 水稻土烤烟养分吸收规律 |
| 4.2.1 烤烟干物质累积 |
| 4.2.2 烤烟氮磷钾养分吸收过程 |
| 4.2.3 不同养分投入的产质量及养分吸收 |
| 4.2.4 施肥推荐的关键参数 |
| 4.3 烟农施肥习惯 |
| 4.3.1 受访农户概况 |
| 4.3.2 肥料种类及使用频率 |
| 4.3.3 养分投入量 |
| 4.4 习惯施肥合理性评价 |
| 4.4.1 土壤养分的常规统计 |
| 4.4.2 土壤养分的地统计分析 |
| 4.4.3 土壤养分的空间插值分析 |
| 4.4.4 农田养分和碳的收支平衡 |
| 4.5 贵州省黔北烤烟施肥指标体系建议 |
| 4.5.1 土壤氮、磷、钾养分分级 |
| 4.5.2 肥料试验关键参数及养分推荐 |
| 4.5.3 基肥和追肥分配 |
| 4.5.4 烟草专用肥配方 |
| 4.5.5 推荐施肥指标体系 |
| 4.6 讨论与结论 |
| 4.6.1 讨论 |
| 4.6.2 小结 |
| 第五章 基于分散经营的精准养分管理 |
| 5.1 土壤养分和pH值的变异分析 |
| 5.1.1 土壤养分和pH值的基本统计量 |
| 5.1.2 土壤养分和pH值的地统计分析 |
| 5.1.3 高程对土壤有机质变异的预测 |
| 5.2 土壤管理分区 |
| 5.2.1 土壤管理分区概念模型 |
| 5.2.2 土壤养分空间插值 |
| 5.2.3 基于地块的精准养分管理策略 |
| 5.2.4 聚类分析与分区养分管理 |
| 5.3 分散经营条件精准施肥的应用效果 |
| 5.3.1 分区管理的烟叶化学成分 |
| 5.3.2 分区管理的烟叶产质量分析 |
| 5.3.3 分散经营条件精准养分管理的效益分析 |
| 5.4 讨论与结论 |
| 5.4.1 讨论 |
| 5.4.2 小结 |
| 第六章 规模经营精准养分管理--变量施肥机研制与应用 |
| 6.1 烤烟变量施肥机研制 |
| 6.1.1 烤烟变量施肥机概念模型 |
| 6.1.2 变量施肥处方生成模型 |
| 6.1.3 变量施肥机控制系统软件概念模型 |
| 6.1.4 变量施肥机的核心部件和关键参数 |
| 6.2 土壤养分变异及施肥处方 |
| 6.3 施肥机实施的变量施肥效果 |
| 6.3.1 变量施肥的烤烟生育性状 |
| 6.3.2 变量施肥的烤烟产量和质量 |
| 6.4 讨论与结论 |
| 6.4.1 讨论 |
| 6.4.2 小结 |
| 第七章 全文结论与研究展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）变量配肥施肥精准作业装备关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关于精准农业发展现状 |
| 1.2.2 关于变量施肥技术 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 第二章 机械结构简介及作业系统总体设计 |
| 2.1 施肥机类型及构造 |
| 2.2 化肥排肥器主要类型及性能特点 |
| 2.3 变量配肥施肥试验装置的机械结构简介 |
| 2.3.1 机架与悬挂部分 |
| 2.3.2 肥箱和排肥器 |
| 2.3.3 开沟器总成 |
| 2.4 变量配肥施肥作业控制系统总体设计 |
| 2.4.1 CAN总线技术 |
| 2.4.2 CAN总线技术在农业机械中的应用 |
| 2.4.3 基于CAN总线的变量配肥施肥作业系统构成 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于CAN总线的变量配肥施肥控制系统研究 |
| 3.1 变量配肥施肥控制系统功能需求分析 |
| 3.2 排肥驱动机构控制系统设计 |
| 3.2.1 伺服电机控制方案选择 |
| 3.2.2 伺服电机控制系统设计及主要元件选型 |
| 3.3 称重测量系统设计 |
| 3.3.1 动态称量技术 |
| 3.3.2 称重传感器的选用 |
| 3.3.3 称重传感器的并联技术 |
| 3.3.4 并联称重静态试验 |
| 3.4 变量配肥施肥控制器硬件设计 |
| 3.4.1 伺服电机控制电路 |
| 3.4.2 称重信号采集电路 |
| 3.4.3 CAN总线通信电路 |
| 3.5 变量配肥施肥控制器软件设计 |
| 3.5.1 AD信号采集模块 |
| 3.5.2 信号分析与滤波算法 |
| 3.5.3 DA输出控制模块 |
| 3.5.4 动态PID控制算法 |
| 3.5.5 CAN通信模块 |
| 3.6 农田作业机械测速模块设计 |
| 3.6.1 轮速传感器测速方法 |
| 3.6.2 基于CAN总线的轮速检测模块硬件设计 |
| 3.6.3 轮速检测模块软件设计 |
| 3.7 排肥性能试验及控制效果试验 |
| 3.7.1 排肥性能试验 |
| 3.7.2 控制效果试验 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 机载作业控制终端系统及远程数据管理平台设计 |
| 4.1 嵌入式作业控制终端硬件设计 |
| 4.1.1 总体结构设计 |
| 4.1.2 主板选型设计 |
| 4.1.3 显示与输入设计 |
| 4.1.4 存储及I/O接口设计 |
| 4.1.5 CAN适配卡 |
| 4.1.6 电源设计 |
| 4.2 变量配肥施肥作业控制软件系统设计 |
| 4.2.1 VB软件设计 |
| 4.2.2 变量配肥施肥作业软件设计 |
| 4.3 远程数据传输系统 |
| 4.3.1 3G的发展与现状 |
| 4.3.2 WCDMA的基本概念 |
| 4.3.3 无线数据传输模块 |
| 4.4 远程数据管理平台软件设计 |
| 4.4.1 远程数据管理平台技术架构概述 |
| 4.4.2 远程数据管理平台功能概述 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 农田土壤采样与养分空间分布图生成 |
| 5.1 土壤采样策略研究 |
| 5.1.1 传统土壤采样 |
| 5.1.2 影响采样密度因素分析 |
| 5.1.3 土壤采样策略 |
| 5.2 土壤养分数据的获取与分析方法 |
| 5.2.1 土壤养分的测定 |
| 5.2.2 土壤养分数据的地统计学分析方法 |
| 5.3 土壤养分数据分析 |
| 5.3.1 常规统计分析 |
| 5.3.2 土壤养分分布均匀度 |
| 5.3.3 土壤养分分布图 |
| 5.4 施肥处方图的生成 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 变量配肥施肥系统试验与研究 |
| 6.1 田间作业试验研究 |
| 6.1.1 材料与方法 |
| 6.1.2 数据处理与分析 |
| 6.2 实际施肥作业研究 |
| 6.2.1 试验方法 |
| 6.2.2 试验结果分析 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 进一步研究建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（7）基于空间信息的石河子垦区精准农业发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究的方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究的内容 |
| 1.6 创新与不足 |
| 2. 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 农业信息管理 |
| 2.1.2 空间信息 |
| 2.1.3 精准农业 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 可持续发展理论 |
| 2.2.2 价值链理论 |
| 3. 基于空间信息的精准农业模式的实现 |
| 3.1 农田信息的获取 |
| 3.1.1 传统的田间采样技术 |
| 3.1.2 GPS采集田间信息技术 |
| 3.1.3 多平台遥感获取农田信息技术 |
| 3.2 农田信息的管理与分析 |
| 3.2.1 农田信息数据库的建立方法研究 |
| 3.2.2 地理信息系统技术在农田信息分析中的应用 |
| 3.3 农田决策实施的途径 |
| 3.3.1 决策指令执行系统 |
| 3.3.2 决策实施过程 |
| 3.3.3 实施效果评价 |
| 4. 石河子垦区精准农业的发展现状 |
| 4.1 石河子垦区概况 |
| 4.1.1 自然地理概况 |
| 4.1.2 社会经济概况 |
| 4.2 石河子垦区精准农业发展现状 |
| 4.2.1 石河子垦区精准农业发展规模 |
| 4.2.2 石河子垦区精准农业技术应用情况 |
| 4.3 石河子垦区发展基于空间信息的精准农业面临的问题 |
| 4.3.1 发展石河子垦区基于空间信息的精准农业成本很高 |
| 4.3.2 农业从业人员素质较低 |
| 4.3.3 农业体制问题 |
| 4.3.4 经营管理水平较低 |
| 5. 石河子垦区基于空间信息的精准农业发展的模式设计 |
| 5.1 石河子垦区发展基于空间信息的精准农业的条件 |
| 5.2 石河子垦区精准农业发展模式设计 |
| 5.2.1 环境分析与准备工作 |
| 5.2.2 产量数据的获取与成图 |
| 5.2.3 农田其他数据获取与成图 |
| 5.2.4 决策支持系统生成作物管理处方图 |
| 5.2.5 实施变量投入 |
| 5.2.6 预计效果分析 |
| 6. 石河子垦区基于空间信息的精准农业实施对策 |
| 6.1 人才培训 |
| 6.2 农业信息化 |
| 6.3 自主研发基于空间信息的精准农业技术 |
| 6.4 "精准管理"的理念 |
| 7. 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 导师评阅表 |
（9）我国精准农业的实施路径及其方向选择（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究的目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 精准农业的相关理论概述 |
| 2.1 精准农业的概念 |
| 2.1.1 精准农业概念的提出 |
| 2.1.2 精准农业的目标 |
| 2.1.3 精准农业综合集成的思想 |
| 2.1.4 精准农业的技术体系 |
| 2.2 精准农业的相关理论 |
| 2.2.1 农业与农业生态理论 |
| 2.2.2 农业工程技术理论 |
| 2.2.3 农业经济与农业管理理论 |
| 2.3 精准农业在国外的发展 |
| 2.4 精准农业在我国的发展 |
| 2.4.1 我国精准农业的发展 |
| 2.4.2 精准农业在我国的发展应用过程 |
| 2.4.3 精准农业在我国的发展应用模式 |
| 3 我国实施精准农业的环境条件及存在的问题 |
| 3.1 我国实施精准农业的环境条件 |
| 3.1.1 农业过度分散经营，生产方式落后，自然灾害频繁 |
| 3.1.2 复种指数高 |
| 3.1.3 水资源短缺 |
| 3.1.4 化肥、农药投入过大，农膜不分解 |
| 3.1.5 农业机械化水平低 |
| 3.1.6 农村基础教育落后，农业科研人才短缺 |
| 3.2 我国实施精准农业存在的问题 |
| 3.2.1 设施简陋，操作难以达到精准 |
| 3.2.2 专用肥料及品种的开发滞后 |
| 3.2.3 经营管理水平较低 |
| 3.2.4 组织化程度低 |
| 4 我国精准农业的实施路径 |
| 4.1 实施精准农业的物质、人力支撑 |
| 4.1.1 加强精准农业人才的培养 |
| 4.1.2 制定精准农业发展规划 |
| 4.1.3 开展精准农业技术攻关协作 |
| 4.1.4 资金投入机制 |
| 4.2 实施精准农业的技术路径 |
| 4.2.1 信息获取 |
| 4.2.2 信息处理与分析 |
| 4.2.3 田间实施 |
| 4.3 精准农业的实施的步骤 |
| 4.3.1 信息采集 |
| 4.3.2 信息处理 |
| 4.3.3 作业实施 |
| 5 实施精准农业的方向选择 |
| 5.1 我国精准农业技术发展方向 |
| 5.1.1 发展节水精准灌溉 |
| 5.1.2 实施精准施肥，提高化肥资源利用率 |
| 5.1.3 开发管理决策支持系统 |
| 5.2 我国精准农业实施方向 |
| 5.2.1 经济效益兼顾生态效益 |
| 5.2.2 发挥我国现有的优势 |
| 5.2.3 先示范后推广 |
| 5.2.4 实施精准农业要有所为，有所不为 |
| 5.3 精准农业实施过程中政策导向 |
| 5.3.1 精准农业的投资导向 |
| 5.3.2 实施精准农业的规划导向 |
| 5.3.3 实施精准农业的组织导向 |
| 5.3.4 加强精准农业基础建设 |
| 5.4 精准农业与设施农业结合 |
| 5.4.1 将精准农业技术与设施农业进行嫁接—智能设施农业 |
| 5.4.2 企业和科研单位共同参与智能设施农业 |
| 5.4.3 智能设施农业的组织形式 |
| 5.5 精准农业与高效农业的结合 |
| 5.6 精准农业与规模化农业开发相结合 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表论文和获奖情况 |
（10）基于GIS的精准农业发展模式 ——以江汉平原为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外精准农业现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.4 技术路线及文章结构 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 文章结构 |
| 2 基础理论 |
| 2.1 精准农业的概念体系 |
| 2.1.1 精准农业具体实施步骤 |
| 2.1.2 精准农业实施原则 |
| 2.2 精准农业理论基础 |
| 2.3 精准农业的技术基础 |
| 3 精准农业技术支撑系统 |
| 3.1 "3S"技术在精准农业中的应用 |
| 3.1.1 GPS在导航和农田信息获取中的作用 |
| 3.1.2 RS在精准农业中的应用 |
| 3.1.3 GIS在农田信息数据库和决策支持中的应用 |
| 3.2 农田网格划分和采样点的选取 |
| 3.2.1 传统的综合抽样 |
| 3.2.2 细分土壤取样 |
| 3.2.3 网格土壤取样 |
| 3.2.4 景观导向土壤采样 |
| 3.3 田间实时监测技术 |
| 3.4 变量技术 |
| 3.4.1 变量施肥 |
| 3.4.2 变量灌溉 |
| 3.4.3 变量施药 |
| 3.5 农业机械导航与控制 |
| 3.6 产量分布成图 |
| 3.7 人工智能 |
| 3.7.1 专家系统 |
| 3.7.2 决策支持系统 |
| 3.7.3 人工神经网络 |
| 4 精准农业集成模式 |
| 4.1 农业基本信息采集与管理 |
| 4.2 农业生产条件分析 |
| 4.3 农业决策 |
| 4.4 农事操作 |
| 4.5 农业评价 |
| 5 江汉平原精准农业的发展模式 |
| 5.1 江汉平原概况 |
| 5.2 江汉平原精准种植业发展模式设计 |
| 5.3.1 环境分析与准备工作 |
| 5.3.2 产量数据的获取与成图 |
| 5.3.3 农田其它信息获取与成图 |
| 5.3.4 决策支持系统生成作物管理处方图 |
| 5.3.5 实施变量投入 |
| 5.3.6 效果分析 |
| 5.3 江汉平原地区精准水产业的模式研究 |
| 5.3.1 水产环境分析 |
| 5.3.2 前期准备工作 |
| 5.3.3 水产养殖监控系统的建立 |
| 5.3.4 水产养殖分析系统的建立 |
| 5.3.5 水产养殖执行系统的建立 |
| 5.3.6 水产养殖评价 |
| 5.4 江汉平原地区发展精准农业的可行性分析 |
| 6 精准农业发展中存在的问题及今后的发展方向 |
| 6.1 江汉平原发展精准农业存在的问题 |
| 6.1.1 发展精准农业成本很高 |
| 6.1.2 农业从业人员素质偏低 |
| 6.1.3 农业体制的问题 |
| 6.1.4 经营管理水平较低 |
| 6.2 今后的发展方向 |
| 6.2.1 人才培训 |
| 6.2.2 农业信息化 |
| 6.2.3 自主研发精准农业技术 |
| 6.2.4 "精准管理"的理念 |
| 7 结论 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 本论文的研究特色 |
| 7.3 进一步研究建议 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的论文、科研成果 |
| 致谢 |
四、精准农业土壤采样密度研究——以上海精准农业试验示范基地为例（论文参考文献）
- [1]基于环境相似性的小流域土壤有机碳含量制图方法探索[D]. 王蕾. 青海师范大学, 2021(09)
- [2]基于多源数据的精准农业管理分区划分研究[D]. 赵海涛. 安徽大学, 2020(07)
- [3]多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究[D]. 耿霞. 山东农业大学, 2020(08)
- [4]黑龙江垦区精准农业技术应用现状与趋势分析[D]. 鞠德明. 黑龙江八一农垦大学, 2014(08)
- [5]基于土壤养分空间变异的烤烟变量施肥研究[D]. 张云贵. 中国农业科学院, 2014(11)
- [6]变量配肥施肥精准作业装备关键技术研究[D]. 刘阳春. 中国农业机械化科学研究院, 2012(11)
- [7]基于空间信息的石河子垦区精准农业发展研究[D]. 先瑜婷. 石河子大学, 2011(05)
- [8]基于WebGIS和条码技术的土壤空间信息管理系统[J]. 郭武士,易欣,陈云坪,王秀. 农业工程学报, 2010(09)
- [9]我国精准农业的实施路径及其方向选择[D]. 聂兵. 山东农业大学, 2009(03)
- [10]基于GIS的精准农业发展模式 ——以江汉平原为例[D]. 张纯洁. 华中师范大学, 2008(10)