一、精准农业农田地理信息系统设计（论文文献综述）
王海博[1]（2021）在《育种试验田规划系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理农业是我国传统的基础行业,在传统农业中试验田规划是农业育种环节中的重要一环,科学合理的试验田规划有利于减少农业耕地的浪费、提高农作物生产量、促进经济的可持续发展,如何将传统农业规划与计算机信息技术相结合,以此推动传统行业的发展是当前我国建设社会主义的重要问题。传统的农田规划大多采用人工现场操作,在纸上进行作业,工作人员需要亲自到农田中,根据试验田实际情况,在纸上完成本年度的种植规划工作。此外,对于规划的结果无法进行修改和调整,只能重新规划,进而导致规划工作的效率低下。本文从计算机辅助规划、管理农田的角度出发,将计算机信息技术手段应用于农田规划领域,运用软件工程的相关知识设计并实现了育种试验田规划系统。首先,系统采取分层规划的方式对试验田进行育种种植规划,先将农田划分成若干试验田,再逐一将试验田划分为若干种植区,构建了适合大规模区域种植以株为单位农作物的基本农田规划理论体系;其次,本设计在种植图中使用二维的网格工具建立界面模型,在网格布局中,系统结合农田实际的属性和参数来生成网格元素,用户可以获取农作物在种植图中的相对位置,实现了精准农业;另外,系统通过一些规划策略,辅助帮助用户完成农田规划作业。根据育种试验田规划系统的实际需求,本文遵循面向对象的软件开发流程,采用MVC的设计模式,在VUE框架上进行实现,系统数据主要使用了 MySQL关系型数据库,对于图片等资源的存储,系统使用了第三方提供的对象存储服务。该系统目前已应用于某马铃薯育种科研机构的日常工作中,为马铃薯育种工作提供了信息化支持。
周俊池[2]（2021）在《精准农业技术体系分析与展望》文中进行了进一步梳理将农业建设与多种高新技术联合使用并贯穿到精准农业实施的各个环节,可以有效提升现阶段我国农业的生产水平,实现我国农业现代化的发展目标。本文通过对精准农业的研究现状和技术类别进行综述,提出了立足于精准农业实施的数据采集、分析与决策的三个主要环节,详细论述了精准农业所使用到的地理信息系统等技术在精准农业中的使用情况,分析了精准农业的发展现状,给出了完善精准农业的对策,同时探讨了未来发展趋势。旨在为后继学者进入该领域学习提供方法或其他有利条件。
朱悦[3]（2020）在《农田土壤采样布局优化算法研究》文中进行了进一步梳理精准施肥通过获取土壤养分含量,针对不同土壤不同作物进行平衡施肥。但是,大量的土壤养分采集和化验会增加农作物的种植成本,因此,合理划分采样网格,减少采样数量是十分必要的。科技的进步带动着各行各业的技术发展,而数据挖掘技术在各个行业领域的应用也日益风靡,主要的应用领域有各个传统行业、金融业、IT业等。数据挖掘与精准施肥技术相结合目前是本论文研究的重点内容。在农田作业施肥这一重要工作时,若可以根据作物以及土壤的实际情况来合理使用养料,可以更有效的促进作物的成长,同时有可能在节约养料和环境保护的问题上做出较大贡献。针对精准施肥这一个问题,数据挖掘技术可以根据土壤养分的采样样本对土壤单元进行重新聚类划分,根据划分的结果,务农人员就可以根据新的土壤分块进行重新采样,再进行针对性的施肥。这样可以大大减少了采样的个数,从而使采样以及化验成本降低,可以促使这一精准施肥的方案能够普及到各个地方。本文首先采用灰色模型对土壤养分含量进行了预测,并考虑到实际空间中各个对象之间的影响,针对模型缺少空间信息的特点,增加了空间自相关系数,对灰色模型进行了改进,改进后预测平均准确率达到87.2%,然后运用数据挖掘聚类算法中的K-means算法,以土壤中采样点的氮、磷、钾含量为数量依据,对各个采样点进行聚类,相邻的采样单元融为一个新的单元,这样将原有的采样布局进行了重新划分,并有效的减少了采样点个数,再次进行采样的时候就可以根据新的布局进行采样,即可达到效果。预测后的数据和实际数据聚类结果相似程度达到了87.6%,因此,此方法可应用到实际中去。本研究的数据采集是通过GIS技术的支持来获取土壤中养分含量信息,对吉林省榆树市弓棚镇十三号村试验田进行了四年的采样结果进行了预测和采样的优化布局,然后根据新的采样结果形成新的采样布局地形分布图,最后大大降低了采样成本,对农田进行精准施肥。试验过程中,主要利用R语言的数据挖掘统计功能,将预测结果的采样点布局优化后,再与实际值的采样点布局优化进行对比分析。通过对比分析可知,预测结果准确率高,预测后结果与实际值的聚类布局优化结果相差较小,因此,该算法对实际参考具有很高的价值,可以为相关部门提供参考依据。
耿霞[4]（2020）在《多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究》文中研究表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。
刘子文[5]（2019）在《水稻变量施药信息处理系统设计》文中研究表明水稻作为我国一种主要粮食作物,其生长期内的各个发育阶段都有病虫害发生,且农田中不同区域病虫害严重程度不同。传统施药机用较大施药量,对整个地块进行均匀施药。农药的使用过量、利用率低引发的环境污染、资源压力、生态破环等方面的问题愈加严重。为解决以上问题,本文对精准变量施药技术进行了研究,以ArcGIS Engine嵌入式GIS开发组件和GNSS-RTK技术为基础,研制出了精准化、智能化变量施药信息处理系统。该系统能够根据田间病虫害采样数据生成空间差异性分布图,在田间作业时能根据病虫害空间差异性分布与施药机行驶速度进行变量施药,实现了农田中不同区域“按需施药”。对提高农药有效利用率、增强病虫害防治效果、促进我国农业的可持续发展具有重要意义。本文主要研究工作及结论如下:（1）根据精准农业和变量施药技术的国内外研究现状,分析和设计了水稻变量施药信息处理系统的总体方案,主要包括空间数据处理、病虫害空间差异性分布图解译、施药决策和施药控制。（2）建立了田块坐标表示体系,使作业过程的位置显示更加直观,并能根据作业幅宽规划出作业路径,便于作业人员对行。系统能够依据设计的田块边界算法,计算得出田块边框顶点坐标,将其投影到高斯平面后,建立以田块起始作业边为坐标轴的田块坐标系。（3）运用反距离权重法实现了对田间病虫害数据的插值。使用高精度GIS数据采集器采集田间水稻病虫害数据,以原始采样数据为基础,通过坐标转换公式将原始数据转换到自定义田块坐标系中,在田块边框内插值生成病虫害空间差异性分布图,并将其进行栅格重分类和栅格转面,最后生成SHP格式的矢量图。（4）完成了变量施药控制算法的设计。算法基于模糊控制理论,以施药作业机组的行驶速度和当前位置病虫害严重程度值为输入,利用专家经验和mamdani推理法计算出施药量。（5）系统采用CAN总线通信。主控制器通过CAN总线,将施药量发送给单片机执行喷施指令,并将作业状态参数通过数据远传模块发送到远程监控中心进行施药作业状态监控。下位机解译施药量,通过脉冲宽度调制方法,设定PWM方波周期不变,改变其占空比来改变喷头电磁阀通断时间,实现变量施药。（6）在施药机上安装了变量施药信息处理系统进行调试与试验。试验结果表明变量施药信息处理系统能够正常运行,通信稳定。同时为减小计算量、降低系统延时,对高斯投影转换公式进行了裁剪优化,优化后的公式平均计算精度约为0.020m,计算时间平均下降了约0.114ms。
唐贝贝[6]（2019）在《基于WebGIS的砀山保护区土壤重金属污染评价与数字管理研究》文中提出土壤重金属污染不但破坏生态环境、影响生产生活,还会威胁人类健康,对土壤环境进行及时科学的评价有利于污染防治工作的有效展开。砀山酥梨种质资源省级自然保护区拥有丰富梨树种质资源、珍贵古树名木、完善的黄河故道湿地生态系统以及多样性生物物种,因此对于保护区内的土壤环境质量的要求非常高,而传统的管理方法耗费大量的时间、人力与物力,效果并不理想。为了有效保护砀山酥梨种质资源,维护生态系统的完整性,达到生物多样性与资源可持续利用,提高经济产业的效益,本文开展了基于WebGIS的砀山保护区土壤重金属污染评价与数字管理的研究。本文主要工作内容如下:（1）确定了土壤重金属的评价标准与研究方法。以最新颁布的农用地土壤污染风险管控标准中的风险筛选值作为研究标准,通过综合单因子指数法、内梅罗综合污染指数法、地累积指数评价法与潜在生态危害指数法四种评价方法从不同层次评价土壤污染情况,确保了评价结果的科学性、合理性与有效性。（2）开展了对研究区域土壤重金属含量评价分析工作。确定研究区域pH均值为7.8,各重金属元素含量均未超过国家标准,保护区土壤质量良好不受污染,变异系数均处在10%～100%间,属于中等变异,表明研究区域受外界干扰比较明显,需要注意人为活动的影响。通过单因子指数法、内梅罗综合污染指数法、地累积指数评价法与潜在生态危害指数法4种方法对研究区域土壤重金属污染情况进行综合分析评价,所得评价结果均属于无污染等级,综合评判确定研究区域内的土壤质量良好无污染,生态环境稳定。（3）建立了基于WebGIS的土壤重金属污染评价与数字化管理系统。根据需求分析明确系统架构与功能模块,同时对数据库进行合理设计,确立了数字管理子系统与土壤重金属污染评价子系统。数字管理子系统是方便保护区的日常管理、支持果树的单株识别操作、为珍贵古树建立图谱数据库、实时采集数据进行上传、修改等操作,包含地图基本操作功能、图层控制功能、测量功能、资源管理功能、空间查询功能、图表分析功能以及地图打印功能等;土壤重金属污染评价子系统结合ECharts图表可视化功能与反距离权重空间插值法,实现各评价方法的评价结果展示与分析,为用户带来良好的交互体验,同时对相关决策的制定与措施的开展提供参考依据。本文针对保护区的土壤重金属污染情况采用多种评价方法进行分析,确定了污染等级,为防治工作提供决策参考与实施依据,并构建了基于WebGIS的土壤重金属污染评价与数字管理系统,将评价结果结合图表在网页端进行可视化,实现了高效、准确且直观的分析评价展示,将信息数字化技术参与到保护区的日常管理工作中,提高了保护区的监管水平、增强了辅助决策力度,对保护区的土壤重金属污染的防治工作具有指导性意义。
李淑慧[7]（2019）在《《粮食生产系统中的精准农业》（第四至六章）翻译实践报告》文中提出精准农业是一种将高新技术与农业生产相结合的一种新型农业模式,旨在在增加产量、提高效益的同时尽量减少对野生生物和环境的影响。在作物生产系统压力日益增大的情况下,精准农业成为当今世界农业发展的新潮流。为学习更多关于精准农业的知识、积累翻译经验、拓宽知识面,译者选择《粮食生产系统中的精准农业》（Precision Agriculture for Grain Production Systems）一书,并选取其中的第四章（精准农业软件）、第五章（精准农业数据管理）和第六章（精准农业制图与图像解译）作为此次翻译项目源语材料。本翻译实践报告共有四章。第一章主要包括项目背景、原文简介和项目意义。第二章讲述翻译过程,包括译前准备、翻译过程中计划的执行及译后审校与修订。第三章结合具体翻译实例,以彼得·纽马克的交际翻译理论为指导,对翻译过程中所遇到的问题进行分析,并提出相应的解决办法;此外,还根据此次翻译实践总结了精准农业相关术语、被动语态和定语从句的翻译方法。最后一章总结了译者在本次翻译实践中的经验与收获,以及未来的努力方向。
王旭[8]（2018）在《精准农业葡萄示范园地理信息系统的构建与实现》文中进行了进一步梳理我国是传统的农业大国,农业生产已经有上千年的历史,劳动人民具有丰富的农业生产经验,但是存在人多地少、土地资源利用率低、农业生产效率低、生产成本高而且对环境的污染严重等问题。农业生产力和农业现代化水平的高低关系到我国经济社会发展,如何发展我国农业值得长期探索和研究。精准农业是集全球定位系统、农田信息采集系统、农田遥感监测系统、农田地理信息系统,农业专家系统等一体的综合体系。其核心是建立一个完善的农田地理信息系统,作为农作物精准管理空间信息数据库的有力工具,将田间信息通过GIS系统予以表达和管理,是精准农业实施的重要组成部分。将Web技术、互联网技术、数据库技术和WebGIS技术结合,构建精准农业葡萄示范园地理信息系统对精准农业的实施和实现有着重大意义。本文以山东省蓬莱市葡萄园为研究区域,将OpenLayers、地理信息系统、ASP.NET MVC、GIS服务器、管理信息系统等技术相结合,构建该研究区的精准农业管理系统。系统采用B/S模式,使用微软的ASP.NET MVC作为系统框架。使用超图公司的iServer作为地图服务器发布地图服务。在.NET开发环境进行实现。GIS服务器提供地图数据服务,通过浏览器调用天气、土壤、葡萄品系、地块信息等用户属性数据。该系统具备数据共享、地图发布、地块管理。同时根据天气的情况,现有的葡萄产量数据以及葡萄的递增率给出目标产量的施肥建议决策。通过对葡萄理化信息的统计,及时掌握各个地块葡萄的生长情况及其变化,实现对葡萄园的精细化管理。本文主要工作和成果如下:（1）在研究传统农业生产过程中遇到的问题和当前形势下推广精准农业的现实意义背景下,以山东省蓬莱市葡萄园为例,分析该精准葡萄农业管理信息系统的用户界面、数据及功能需求,完成系统分析与设计;（2）分析了葡萄园管理信息系统涉及到的关键技术,选择AJAX无刷新技术提高用户的网页浏览体验、采用瓦片地图提高影像地图的加载速度、利用MVC高内聚低耦合的思想完成了葡萄园管理信息系统的整体架构设计;（3）根据用户的业务需求完成系统属性数据库和地理空间数据库的构建,解决系统属性数据和空间数据的存储问题。通过iDesktop 7C制作地块的矢量地图,利用iServer地图服务器把矢量地图发布到网络上,实现地图的资源的发布,供系统访问;（4）选择容易推广和计算精确的目标产量法,根据现有的葡萄基础产量数据、葡萄递增率,给出目标产量的施肥决策数据。（5）利用百度的ECharts数据可视化类库,通过对葡萄理化信息的统计,及时掌握各个地块葡萄的生长情况及其变化,实现葡萄园的精细化管理。把气象数据、土壤的PH值、藤龄、葡萄的含糖量等信息进行多角度可视化展示,克服传统单一图表数据展示模式,为该系统使用者提供更直观丰富的信息。
王建波[9]（2016）在《拖拉机作业路径规划与辅助导航系统的研究》文中研究说明河南省及中原地区的农业机械化生产多以中小型农机装备为主,农田作业面积较小,因此广泛应用由中小型拖拉机和作业机具构成作业机组。在机组的作业过程中,拖拉机的行驶路径是否符合农机作业规范和要求直接影响到农业机械化生产整体的质量和效率。本文根据河南地区农业生产特点并以提高田间作业的信息化水平为切入点,围绕拖拉机的田间作业路径的规划方法和辅助导航驾驶技术两个关键问题展开研究试验,开发了“拖拉机作业路径规划与辅助导航系统”,并进行了田间的应用试验。本研究主要包括以下几个方面:（1）根据拖拉机的运动学模型将其抽象为刚体,确定了拖拉机的定位基准点和随体坐标系,从而得到其最小转弯半径与通过空间等的计算方法;建立大地固定坐标系表示拖拉机的位置和姿态信息,得到了使用姿态参数对位置参数进行补偿以及降低姿态传感器系统安装误差的计算方法;应用高斯投影原理及其正算公式获得拖拉机平面坐标,阐明了RTK和ARHS设备的通信协议内容和信息格式。（2）根据拖拉机典型转弯方式,建立了转弯路径的数学解析模型,从而得到转路径所必需的地头转弯区域宽度和时间成本等参数的计算方法;阐述了使用农田边界形状以及自定义等多种方式确定直线作业路径的方法和流程;提出使用全排列算法确定直线路径在路径规划方案中的先后顺序,通过数值计算试验总结和归纳出直线路径遍历顺序的规律。（3）设计开发了“拖拉机作业路径规划与辅助导航系统”应用软件,其功能涵盖了从采集农田地理信息数据到规划作业路径,再到拖拉机辅助导航驾驶等田间作业的主要环节;建立了RTK和ARHS与计算机系统之间的串口通信,根据通讯协议解析实现了两者之间的双向数据通信;设计开发了电子地图和辅助导航交互界面,为驾驶员提供作业机组的实时位置姿态和导航驾驶指示参考信息。（4）采用拖拉机作业路径规划与辅助导航系统软件在试验田进行了作业路径规划试验和小麦玉米的播种试验,路径规划试验数据表明软件系统所生成的路径规划方案中转弯路径消耗的时间较其他行走方式至少降低50%;小麦玉米的播种试验数据表明:在辅助导航和光靶导航时拖拉机行驶轨迹相对于直线路径的最大横向偏差要小于自动导航,而自动导航时的行驶轨迹相对于自身拟合直线的最大横向偏差远小于辅助导航和光靶导航。
陈恋,周卫军,余德,曾花雨,王凡荣,樊滕芳[10]（2015）在《GIS在精准农业中的应用进展及展望》文中研究指明精准农业是近年来国际上农业科学研究的热点领域,是现有农业生产措施与新近发展的高新技术的有机结合,其核心技术是地理信息系统（GIS）、全球卫星定位系统（GPS）、遥感技术（RS）和计算机自动控制系统。该研究通过文献梳理,介绍了GIS在农田环境要素信息采集、农田空间数据库的建立、农田空间数据分析与专题制图和管理决策支持系统建立等方面的应用概况,指出了当前GIS应用于精准农业时存在的问题和不足,并提出了GIS在精准农业中应用的发展趋势和方向。
二、精准农业农田地理信息系统设计（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、精准农业农田地理信息系统设计（论文提纲范文）
（1）育种试验田规划系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题任务 |
| 1.2.1 课题内容 |
| 1.2.2 本人承担任务 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 国内外研究现状及相关技术介绍 |
| 2.1 国内外研究现状 |
| 2.2 相关技术介绍 |
| 2.2.1 VUE |
| 2.2.2 J2EE |
| 2.2.3 Spring |
| 2.2.4 MySQL |
| 2.2.5 JWT |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 育种试验田规划系统与数据采集系统的周境与数据流分析 |
| 3.1.1 育种试验田规划系统与数据采集系统的周境 |
| 3.1.2 育种试验田规划系统与数据采集系统的数据流分析 |
| 3.1.3 育种试验田规划系统与数据采集系统用户角色分析 |
| 3.1.4 功能概述 |
| 3.2 育种试验田规划系统系统的功能性需求分析 |
| 3.3 育种试验田规划系统与数据采集系统的接口分析 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 育种试验田规划模型与方法 |
| 4.1 育种试验田模型 |
| 4.1.1 农田特征描述 |
| 4.1.2 试验田特征描述 |
| 4.2 试验田规划方法 |
| 4.2.1 随机排列 |
| 4.2.2 拉丁方排列 |
| 4.2.3 “S”形排列 |
| 4.2.4 “I”形排列 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统总体设计 |
| 5.1 软件架构设计 |
| 5. 1.1总体架构设计 |
| 5.1.2 层次架构设计 |
| 5.2 模块与分层组织 |
| 5.2.1 视图层 |
| 5.2.2 业务逻辑层 |
| 5.2.3 数据访问层 |
| 5.3 功能设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.4.1 E-R设计 |
| 5.4.2 数据库表设计 |
| 5.4.3 规划与数据采集的接口设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 主要功能模块的详细设计与实现 |
| 6.1 农田管理 |
| 6.1.1 类设计 |
| 6.1.2 时序设计和代码实现 |
| 6.2 农田规划 |
| 6.2.1 类设计 |
| 6.2.2 界面设计 |
| 6.2.3 时序设计和代码实现 |
| 6.3 试验田管理 |
| 6.3.1 类设计 |
| 6.3.2 时序设计和代码实现 |
| 6.4 试验田规划 |
| 6.4.1 类设计 |
| 6.4.2 界面设计 |
| 6.4.3 规划方法 |
| 6.4.4 时序设计和代码实现 |
| 6.5 种植图编辑 |
| 6.5.1 类设计 |
| 6.5.2 界面设计 |
| 6.5.3 时序设计和代码实现 |
| 6.6 移动APP端规划 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 系统测试与应用效果 |
| 7.1 测试环境 |
| 7.2 功能测试 |
| 7.3 应用界面和效果展示 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结束语 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
（2）精准农业技术体系分析与展望（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 精准农业的内涵 |
| 2 精准农业的意义 |
| 3 精准农业技术的研究现状 |
| 3.1 数据采集技术 |
| 3.1.1 全球卫星定位系统（Global Positioning System,GPS) |
| 3.1.2 遥感（Remote Sensing,RS) |
| 3.1.3 产量监控（Yield Monitor,YM) |
| 3.2 数据分析技术 |
| 3.3 精准决策技术 |
| 4 完善精准农业的对策与展望 |
| 5 结论 |
（3）农田土壤采样布局优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 第一章 研究背景以及意义 |
| 1.1 精准农业的研究现状和意义 |
| 1.2 精准施肥的国内外研究现状 |
| 1.3 土壤采样布局优化的研究现状和意义 |
| 第二章 相关算法及技术 |
| 2.1 数据挖掘技术 |
| 2.1.1 数据挖掘的背景 |
| 2.1.2 数据挖掘的定义 |
| 2.1.3 数据挖掘的对象 |
| 2.1.4 数据挖掘的一般过程 |
| 2.1.5 数据挖掘的一般方法 |
| 2.2 灰色模型 |
| 2.2.1 灰色模型定义 |
| 2.2.2 灰色模型的特点 |
| 2.3 聚类算法 |
| 2.3.1 聚类算法的定义 |
| 2.3.2 主要的聚类算法 |
| 2.4 数据分析环境 |
| 2.4.1 R语言简介 |
| 2.4.2 R语言具体应用 |
| 2.4.3 R语言特点 |
| 2.5 地理信息系统(GIS)相关技术应用 |
| 2.5.1 定义以及发展状况 |
| 2.5.4 在精准农业上的应用 |
| 第三章 数据采集和预处理 |
| 3.1 GIS和 GPS数据采集 |
| 3.1.1 数据采集中GIS的应用 |
| 3.1.2 数据采集中GPS的应用 |
| 3.2 数据采样 |
| 3.3 数据预处理 |
| 第四章 土壤养分含量预测与分析 |
| 4.1 土壤的空间自相关分析 |
| 4.1.1 空间邻接矩阵 |
| 4.1.2 单位地块之间空间自相关显着性检验 |
| 4.2 养分含量的预测模型建立 |
| 4.2.1 模型建立的主要思想 |
| 4.2.2 改进的灰色模型 |
| 4.3 养分含量的预测与实验结果分析 |
| 第五章 采样点布局优化 |
| 5.1 K-Means算法应用背景及概念 |
| 5.2 K-Means算法实现步骤 |
| 5.3 土壤采样优化布局步骤 |
| 5.4 聚类结果与分析 |
| 5.5 采样布局优化结果分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）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 |
（5）水稻变量施药信息处理系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.1.1 精准农业 |
| 1.1.2 精准农业主要技术 |
| 1.2 研究目的及研究意义 |
| 1.3 变量施药技术发展现状 |
| 1.3.1 基于地理信息技术的变量施药研究 |
| 1.3.2 基于实时传感器的变量施药研究 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 系统总体方案与硬件设计 |
| 2.1 总体方案设计 |
| 2.2 系统数据流程 |
| 2.3 系统硬件设计 |
| 2.3.1 系统硬件功能分析与选型 |
| 2.3.2 系统硬件集成 |
| 2.4 实验平台搭建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 田间数据处理 |
| 3.1 田块边框提取算法 |
| 3.2 高斯投影变换 |
| 3.3 自定义田块坐标表示 |
| 3.3.1 建立自定义坐标系 |
| 3.3.2 自定义田块坐标系坐标转换 |
| 3.4 反距离权重插值方法 |
| 3.5 路径规划 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 施药决策算法设计与仿真 |
| 4.1 施药决策总体设计 |
| 4.2 模糊控制 |
| 4.2.1 模糊控制基本原理 |
| 4.2.2 模糊控制特点 |
| 4.3 模糊施药决策的实现 |
| 4.3.1 隶属度函数设计 |
| 4.3.2 模糊规则的建立 |
| 4.3.3 模糊推理与解模糊 |
| 4.4 模糊控制器仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 软件实现 |
| 5.1 软件总体设计方案 |
| 5.2 ArcGIS Engine技术 |
| 5.2.1 ArcGIS Engine介绍 |
| 5.2.2 ArcGIS Engine组件结构 |
| 5.2.3 ArcGIS Engine常用类库 |
| 5.2.4 ArcGIS Engine常用对象 |
| 5.2.5 ArcGIS Engine地图控件 |
| 5.3 GIS系统基本功能实现 |
| 5.4 定位信息的获取与解译 |
| 5.5 空间数据分析软件实现 |
| 5.5.1 田块边界生成与坐标转换 |
| 5.5.2 插值 |
| 5.5.3 路径规划 |
| 5.6 病虫害空间差异性分布图解译 |
| 5.7 施药控制实现 |
| 5.8 远程作业状态监控 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 系统调试与测试 |
| 6.1 变量施药信息处理系统调试 |
| 6.1.1 系统平台搭建 |
| 6.1.2 GNSS-RTK定位系统配置 |
| 6.2 高斯投影转换公式优化与测试 |
| 6.3 系统整体运行测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的主要论文和专利 |
（6）基于WebGIS的砀山保护区土壤重金属污染评价与数字管理研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 土壤重金属污染现状研究 |
| 1.2 WebGIS的研究现状 |
| 1.3 精准农业数字化管理研究现状 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 引言 |
| 2.1 研究背景与意义 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 论文整体思路与技术路线 |
| 2.4 论文组织结构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 土壤重金属污染评价标准与方法 |
| 3.1 土壤质量评价标准 |
| 3.2 土壤重金属污染评价方法 |
| 3.2.1 单因子指数法 |
| 3.2.2 内梅罗综合污染指数法 |
| 3.2.3 地累积指数评价法 |
| 3.2.4 潜在生态危害指数法 |
| 3.2.5 评价方法比较 |
| 3.3 基于反距离权重法的空间插值分析 |
| 3.3.1 空间插值常用方法 |
| 3.3.2 基于反距离权重法的空间插值分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 研究区域土壤重金属污染评价与分析 |
| 4.1 研究区域概况 |
| 4.2 研究区域重金属含量的描述性统计分析 |
| 4.3 研究区域土壤重金属污染评价与分析 |
| 4.3.1 基于单因子指数评价 |
| 4.3.2 内梅罗综合污染指数评价 |
| 4.3.3 地累积指数评价 |
| 4.3.4 潜在生态危害指数评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于WebGIS的土壤重金属污染评价与数字管理系统设计 |
| 5.1 系统需求与分析 |
| 5.1.1 业务需求 |
| 5.1.2 功能需求 |
| 5.2 系统架构 |
| 5.3 系统开发基础 |
| 5.3.1 ArcGIS Server |
| 5.3.2 ArcGIS API for JavaScript |
| 5.3.3 Web前端架构 |
| 5.4 系统开发环境 |
| 5.5 数据库设计 |
| 5.5.1 数据库架构 |
| 5.5.2 数据库表的设计 |
| 5.5.3 空间数据服务发布 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于WbGIS的土壤重金属污染评价与数字管理系统功能实现 |
| 6.1 数字管理子系统 |
| 6.1.1 图层控制 |
| 6.1.2 资源管理 |
| 6.1.3 空间查询 |
| 6.1.4 图表分析 |
| 6.1.5 地图输出 |
| 6.2 土壤重金属污染评价子系统 |
| 6.2.1 图表可视化 |
| 6.2.2 评价结果可视化 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）《粮食生产系统中的精准农业》（第四至六章）翻译实践报告（论文提纲范文）
| Acknowledgements |
| Abstract |
| 摘要 |
| Chapter One Project Deseription |
| 1.1 The Background |
| 1.2 The Introduction of the Original |
| 1.2.1 About the Authors |
| 1.2.2 About the Book |
| 1.3 The Significance of the Project |
| Chapter Two Translation Process |
| 2.1 Pre-Translation Preparation |
| 2.1.1 Collection of Relevant Materials |
| 2.1.2 Collection of Terms |
| 2.1.3 Analysis of the Source Text |
| 2.1.4 Theoretical Basis |
| 2.2 Major Difficulties |
| 2.2.1 Lack of Professional Knowledge |
| 2.2.2 Translation of Special Terms |
| 2.2.3 Coherence of the Chinese Version |
| 2.3 Proofreading and Revising |
| Chapter Three Case Study |
| 3.1 Lexical Level |
| 3.1.1 Conversion of Part-of-Speech |
| 3.1.2 Selection of Word Meaning |
| 3.1.3 Translation Method of Precision Agricultural Terms |
| 3.2 Translation of Passive Voice |
| 3.3 Translation of Attributive Clause |
| Chapter Four Summary |
| 4.1 Translation Experiences |
| 4.2 Directions of Further Efforts |
| Bibliography |
| Appendix Ⅰ |
| Appendix Ⅱ |
（8）精准农业葡萄示范园地理信息系统的构建与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 系统涉及到的概念与关键技术 |
| 2.1 精准农业概述 |
| 2.2 Web关键技术 |
| 2.2.1 B/S模式 |
| 2.2.2 AJAX技术 |
| 2.2.3 JavaScript语言 |
| 2.3 数据可视化技术 |
| 2.4 WebGIS及涉其到的关键技术 |
| 2.4.1 WebGIS概述 |
| 2.4.2 iServer地图服务发布 |
| 2.4.3 OpenLayers |
| 2.4.4 瓦片地图 |
| 2.4.5 SQL Server2008 |
| 2.4.6 第三方地图 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统分析与功能设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 设计目标 |
| 3.1.2 数据需求分析 |
| 3.1.3 安全需求分析 |
| 3.1.4 性能需求分析 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 经济可行性分析 |
| 3.2.2 技术可行性分析 |
| 3.3 系统总体结构设计 |
| 3.4 系统详细功能模块设计 |
| 3.4.1 地图功能 |
| 3.4.2 葡萄理化信息录入功能 |
| 3.4.3 气象数据可视化功能 |
| 3.4.4 施肥辅助决策功能 |
| 3.5 系统数据库设计 |
| 3.5.1 属性数据库设计 |
| 3.5.2 空间数据库设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 精准农业葡萄示范园地理信息系统的实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.2 iServer地图服务发布 |
| 4.3 气象数据存储管理和显示分析 |
| 4.4 地图底图功能的实现 |
| 4.5 系统功能实现 |
| 4.5.1 用户登录界面 |
| 4.5.2 葡萄园地图页 |
| 4.5.3 葡萄园详情模块 |
| 4.5.4 葡萄理化指标记录模块 |
| 4.5.5 施肥建议模型模块 |
| 4.5.6 配置菜单模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
（9）拖拉机作业路径规划与辅助导航系统的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.2 课题来源和研究目标 |
| 1.3 精准农业的技术发展 |
| 1.3.1 精准农业的内涵 |
| 1.3.2 精准农业的国外发展和应用 |
| 1.3.3 精准农业的国内发展和应用 |
| 1.4 农机作业路径规划方法的研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 拖拉机导航技术的发展现状 |
| 1.5.1 拖拉机自动导航技术发展现状 |
| 1.5.2 拖拉机辅助导航技术的发展现状 |
| 1.6 研究内容和技术路线 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 拖拉机作业路径规划与辅助导航系统总体方案 |
| 2.1 系统总体方案设计 |
| 2.1.1 拖拉机作业路径规划系统方案设计 |
| 2.1.2 拖拉机辅助导航系统方案设计 |
| 2.2 系统开发平台 |
| 2.2.1 硬件部分 |
| 2.2.2 软件部分 |
| 2.3 系统功能 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 拖拉机定位测姿方法的研究 |
| 3.1 拖拉机平面运动学模型 |
| 3.2 拖拉机的定位姿态参数 |
| 3.3 定位补偿与姿态校准 |
| 3.3.1 RTK天线的定位补偿 |
| 3.3.2 ARHS的姿态校准 |
| 3.4 高斯投影的应用 |
| 3.4.1 高斯投影原理 |
| 3.4.2 高斯投影正算公式 |
| 3.5 传感器系统的数据通信 |
| 3.5.1 NMEA-0183 通信协议 |
| 3.5.2 ARHS系统的通信协议 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 拖拉机田间作业路径规划方法的研究 |
| 4.1 转弯路径的规划方法 |
| 4.1.1 转弯路径的解析与表示 |
| 4.1.2 转弯路径耗时成本 |
| 4.1.3 转弯路径的地头区域最小宽度 |
| 4.2 直线路径的规划方法 |
| 4.2.1 作业方向的确定 |
| 4.2.2 直线路径的解析与表达 |
| 4.3 直线路径跟踪偏差的计算 |
| 4.4 路径规划方案 |
| 4.4.1 全排列算法 |
| 4.4.2 直线路径的遍历顺序 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 拖拉机作业路径规划与辅助导航系统软件的设计开发 |
| 5.1 系统软件总体设计思路 |
| 5.1.1 系统结构 |
| 5.1.2 标准模块 |
| 5.1.3 主界面设计 |
| 5.2 串口通信子系统的设计开发 |
| 5.2.1 通信参数设置对话框的设计 |
| 5.2.2 MSComm控件及其属性设置 |
| 5.2.3 定位姿态数据的解析 |
| 5.3 路径规划子系统的设计开发 |
| 5.3.1 农田作业信息和设备参数设置对话框的设计 |
| 5.3.2 作业路径规划计算 |
| 5.4 电子地图子系统的设计开发 |
| 5.4.1 电子地图的初始化 |
| 5.4.2 显示静态元素 |
| 5.4.3 显示动态元素 |
| 5.5 辅助导航子系统的设计开发 |
| 5.5.1 计算跟踪偏差 |
| 5.5.2 人机交互界面的设计开发 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 田间试验与数据处理 |
| 6.1 作业路径规划试验 |
| 6.2 导航系统田间试验 |
| 6.2.1 拖拉机辅助导航田间试验 |
| 6.2.2 拖拉机自动导航田间试验 |
| 6.2.3 拖拉机光靶辅助导航田间试验 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A：程序代码（部分） |
| 附录B 攻读硕士期间完成的科研工作 |
| 英文摘要 |
（10）GIS在精准农业中的应用进展及展望（论文提纲范文）
| 1 GIS 在精准农业中的应用现状 |
| 2 GIS 在精准农业发展中存在的主要问题 |
| 3 GIS 应用于精准农业的发展趋势 |
| 4 结语 |
四、精准农业农田地理信息系统设计（论文参考文献）
- [1]育种试验田规划系统的设计与实现[D]. 王海博. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]精准农业技术体系分析与展望[J]. 周俊池. 南方农机, 2021(05)
- [3]农田土壤采样布局优化算法研究[D]. 朱悦. 吉林农业大学, 2020(03)
- [4]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)
- [5]水稻变量施药信息处理系统设计[D]. 刘子文. 江苏大学, 2019(03)
- [6]基于WebGIS的砀山保护区土壤重金属污染评价与数字管理研究[D]. 唐贝贝. 安徽农业大学, 2019(05)
- [7]《粮食生产系统中的精准农业》（第四至六章）翻译实践报告[D]. 李淑慧. 河南农业大学, 2019(04)
- [8]精准农业葡萄示范园地理信息系统的构建与实现[D]. 王旭. 成都理工大学, 2018(02)
- [9]拖拉机作业路径规划与辅助导航系统的研究[D]. 王建波. 河南农业大学, 2016(05)
- [10]GIS在精准农业中的应用进展及展望[J]. 陈恋,周卫军,余德,曾花雨,王凡荣,樊滕芳. 安徽农业科学, 2015(22)