基于GIS的苹果病虫害管理信息系统的研究与开发

基于GIS的苹果病虫害管理信息系统的研究与开发

论文题目: 基于GIS的苹果病虫害管理信息系统的研究与开发

论文类型: 硕士论文

论文专业: 农业电气化与自动化

作者: 赵朋

导师: 李民赞,刘刚

关键词: 地理信息系统,网络,农业病虫害,空间分析

文献来源: 中国农业大学

发表年度: 2005

论文摘要: 我国是一个人口众多的农业大国,受经济相对落后,受灾承受能力较弱、生态基础脆弱等因素的综合影响,使得我国农业易遭受灾害的侵扰。农业灾害发生的频率和造成的损失也逐渐加大 目前我国农业病虫害预报工作中存在着很多问题,总体来说科技含量偏低。提高灾害预报水平,特别是运用信息技术,逐步建立健全的农业病虫害管理信息系统势在必行。 本研究从苹果病虫害管理工作的特点和实际要求出发,设计了一套基于GIS技术、人工神经网络技术和Internet技术的苹果病虫害管理信息系统,包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发布子系统。 在基础数据处理子系统中,系统具有获取外部数据和将处理之后的数据以图片、新的shape文件和Pdf格式文件导出的功能、属性查询、空间查询、数据统计分析、图层编辑、插值分析等功能。测试与应用结果表明:该系统界面友好,功能设置合理,系统运行稳定,能够作为一种工具软件为农业病虫害管理、田间数据分析与精细农业研究提供支持。 在苹果虫害预测预报子系统中,系统具有病虫害图片库维护、病虫害诊断、虫害预测预报功能。将GIS技术和人工神经网络技术很好的应用在苹果虫害的预测预报工作中,使得虫害的灾害程度以不同的颜色在电子地图中显示出来,形象直观。并且系统还提供了1—8周的短期预测功能。 在病虫害网络发布系统中,系统提供了苹果病害信息查询、苹果虫害信息查询、专题图查询、预测预报结果查询等功能。用户只需通过网络即可查询相关的苹果病虫害的发病症状以及防治方法、各种统计结果和预测预报结果,为用户提供了方便。 在系统的设计开发过程中,使用灵活方便的螺旋式模型便于对系统进行评估、修改与完善。采用通用高级编程语言结合地理信息系统组件即集成二次开发方式,是进行地理信息系统开发的一种比较好的开发方式。 系统中提供的IDW插值方法,对落入每一栅格中的采样点数据采取取平均值、最大值和最小值三种处理方法,测试结果表明这一方法的运算结果与ArcInfo软件中的IDW插值方法十分接近,相关系数为0.9987,可以满足系统的要求。 人工神经网络具有非线性函数动态处理能力,自组织、自适应和自学习功能,可用作建模处理。运用BP网络模型对苹果虫害的发生量进行预测预报,与现有的判别方法相比,具有通用性、客观性和科学性的特点。 运用MATLAB神经网络工具箱不需要进行繁琐的编程,它可以高效、准确、快速的建立BP网络模型对农作物的病虫害进行预测,同时利用高级编程语言(Vb)设计人机交互界面,完成对Matlab的调用,这对农业生产的指导具有很高的应用价值。同时,神经网络模型的建立,提供了一种新的通用性的方法,可应用于不同条件下的预测预报。利用A邝IMS作为地理信息的网络发布平台,系统的提出了平台搭建的步骤与W匕b应用程序的开发步骤。 对苹果病害的预测预报功能本文由于时间的原因并没有做深入的研究,可以借鉴利用的BP网络模型对苹果虫害的预测预报方法做进一步的研究。系统在山东省烟台市苹果病虫害管理工作中使用验证。关键词:地理信息系统,BP网络,农业病虫害,空间分析侮乍,哆厂6

论文目录:

第一章 研究概述

1.1 研究意义与研究背景

1.1.1 研究的意义

1.1.2 研究背景

1.1.3 研究目标、内容和功能结构图

1.2 研究综述

1.2.1 地理信息系统的发展状况

1.2.2 GIS在农业病虫害信息管理中的应用概述

1.2.3 人工神经网络在农业中的应用

第二章 GIS系统设计基础

2.1 应用型GIS系统开发方式

2.1.1 独立开发方式

2.1.2 纯二次开发方式

2.1.3 集成二次开发方式

2.1.4三种实现方式的分析与比较

2.2 WebGIS实现技术方案

2.2.1 CGI(Common Gateway Interface)技术

2.2.2 服务器应用程序接口(Server API)技术

2.2.3 动态服务器网页(Active Server Pages,ASP)技术

2.2.4 插件(Plug-ins)技术和客户端控件(ActiveX Control)技术

2.2.5 Java技术

2.3 本研究所涉及到的GIS软件

2.3.1 ArcObjects组件

2.3.2 ArcIMS

2.3.3 ArcSDE

2.4 小结

第三章 基础数据处理子系统分析与设计

3.1 需求分析

3.2 系统结构图

3.3 系统配置方案

3.4 功能模块划分

3.5 模块功能介绍

3.6 关键技术研究

3.6.1 空间插值分析

3.6.2 缓冲区分析

3.6.3 叠加分析

3.7 系统测试

3.7.1 子系统主界面

3.7.2 空间信息管理

3.7.3 插值分析

3.7.4 图层操作

3.7.5 专题图制作和曲线图统计

3.8 小结

第四章 苹果病虫害预测预报子系统分析与设计

4.1 苹果虫害预测预报的方法

4.1.1 基本的测报方法

4.1.2 专家系统

4.1.3 人工神经网络

4.1.4 人工神经网络与专家系统比较

4.1.5 苹果虫害与气候因子间的相关性分析

4.2 反向传播(BP)神经网络

4.2.1 BP网络结构

4.2.2 BP网络结构的确定

4.2.3 BP网络的学习过程及训练步骤

4.3 基于BP网络的虫害预测预报子系统的分析与设计

4.3.1 MATLAB神经网络工具箱

4.3.2 样本数据的处理

4.3.3 BP网络程序设计的MATLAB实现

4.3.4 Matlab与应用程序的接口

4.4 苹果虫害预测预报子系统的应用

4.4.1 Bp网络用于苹果虫害预测

4.4.2 系统实现

4.4.3 系统预测结果分析

4.5 小结

第五章 苹果病虫害信息网络发布子系统分析与设计

5.1 系统需求分析

5.2 系统开发方案

5.3 系统开发平台的搭建

5.4 Web应用程序开发步骤

5.5 系统功能测试

5.6 小结

第六章 烟台市苹果病虫害管理信息系统应用实现

6.1 系统结构

6.2 数据库结构设计

6.3 烟台市苹果病虫害信息管理系统实现界面及功能介绍

6.3.1 基础数据处理系统

6.3.2 网络发布系统

6.4 小结

第七章 结论与展望

7.1 研究结论

7.2 展望

第八章 参考文献

致谢

作者简介

发布时间: 2005-06-13

参考文献

  • [1].基于机器视觉的苹果分级方法研究[D]. 刘新庭.湖南农业大学2015
  • [2].基于GIS的九景高速公路绿化管理信息系统[D]. 胡阔雷.南京林业大学2010
  • [3].基于GIS的军粮供应管理信息系统的研究与实现[D]. 邵小兵.河南工业大学2016
  • [4].重叠及遮挡影响下的苹果目标识别与定位方法研究[D]. 王丹丹.西北农林科技大学2016
  • [5].基于机器视觉苹果检测算法的研究[D]. 薄丽丽.河南科技大学2009
  • [6].基于GIS的基本农田管理信息系统的设计与实现[D]. 王丹.电子科技大学2012
  • [7].苹果图像特征提取与分类算法的研究与应用[D]. 郭永豪.重庆大学2010
  • [8].基于组件GIS的数字社区管理信息系统的研究与实现[D]. 刘梅.昆明理工大学2007
  • [9].基于计算机视觉的苹果自动分级方法研究[D]. 谢静.安徽农业大学2011
  • [10].自然场景下苹果检测系统的研究与实现[D]. 覃香.西北农林科技大学2011

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