精准农业论文范文参考关于精准农业的优秀论文范文【10篇】

精准农业论文范文参考关于精准农业的优秀论文范文【10篇】 农业是国民经济的基础产业.精准农业是现代农业发展的必然趋势,其有效实施对提高我国农业的现代化水平具有重大意义.作为精准农业实施基础性环节田间信息获取主要实现方式的无线传感器网络,其关键技术的研究和解决对于精准农业的推广应用具有重要意义.本文从系统架构模型、网络通信协议、网络内数据融合处理方法和采样调度机制四个方面对精准农业无线传感器网络的节能实现方法进行了研究,并阐述了面向温室集群监测和航空施药雾滴沉积监测两个传感器网络应用系统的具体设计和实现方案.论文的主要研究内容包括： (1)从应用环境、样点部署、数据需求、传感器及监测方式、网络结构、网络容错性及实时性需求等角度分析了精准农业无线传感器网络的特殊性,确定了精准农业无线传感器网络的应用需求,定义了精准农业无线传感器网络的网络模型.针对大田和温室集群两种典型无线传感器网络应用场景,从系统服务架构、系统实现架构、网络拓扑结构角度具体阐述了精准农业无线传感器网络架构的节能型设计,重点描述了精准农业无线传感器网络的分层、异构架构实现形式. (2)研究分析了分层、异构精准农业无线传感器网络通信协议的节能方法.对MAC协议的能量消耗进行了分析,设计了一种能够负载流量自适应的节能AS-MAC协议；针对精准农业传感器网络分布范围较大难于实现传感节点到汇聚节点的直接通信、网络异构造成的节点剩余能量差异较大等问题,设计了一种支持簇内多跳、具有节点剩余能量意识的EA-LEACH协议.综合AS-MAC、EA-LEACH及Zigbee分析了异构、分层精准农业无线传感器网络节能通信协议A-Stack的实现方式,并利用实验分析了该协议体系的能耗指标和节能效果. (3)针对被监测数据特征,从减少网内数据传输量的角度,研究了精准农业无线传感器网络的节能实现方法.针对被监测参数具有较强的内在相关性和变化周期性的特点,研究提出了基于分段线性回归的传感器网络数据压缩传输方法,利用田间样本数据对算法的有效性进行了评估,结果表明：对于空气相对湿度和土壤温度,整体数据压缩率可达51.9%.针对一定区域范围和时间段内,同一参数、不同传感器网络节点的感知数据具有相似性的特点,研究提出了基于网络节点四叉树编码的数据聚合方法,利用田间样本数据对其进行了验证,结果表明：算法对环境温度、空气相对湿度、土壤温度、土壤湿度的数据无损聚合率分别达11.7%、19.5%、12.64%和33.34%. (4)针对精准农业采样需求,研究分析了变周期采样调度的实现方式,从减少无效采样次数角度研究了精准农业无线传感器网络的节能实现方法.通过建立传感器网络节点采样、数据计算、无线通信等环节的能耗计算模型,分析了采样功耗的控制方法.设计了基于自回归模型和虚拟簇划分的采样调度机制,并利用田间样本数据对两种机制的节能效果进行了验证评估.结果表明,在满足一定误差精度时,温度参数的采样次数减少30%,土壤湿度参数的采样次数减少80%,能耗较连续采样减少79.8%. (5)具体阐述了温室集群监测和航空施药沉积监测两个典型精准农业传感器网络应用系统的系统结构组成、传感器节点设计和应用效果. 我国是一个农业大国,“农业丰则基础强,农民富则国家盛”,农业、农村和农民问题始终是关系现代化建设全局的重大问题.是否选择精准农业发展模式无疑具有战略意义.本文基于可持续发展观,从技术经济角度,分析了选择精准农业发展模式的层级性、阶段性与选择的国情适宜性,给出我国目前处于传统农业范式、市场农业范式和生态农业范式三元共存的基本判定,提出发展县域精准农业完全可行的理性判断.本文主要创新点如下: (1)用历史现状比较法,对发达国家和发展中国家的精准农业实践进行分析研究,突破精准农业高技术观的旧认识,建构了高技术精准农业、特色技术精准农业和初级技术精准农业的分层级的新认识观.据此,提出我国发展精准农业应符合国情和实际,要从技术、价值和战略规划角度统筹考虑,分三个层级,分三个阶段,循序渐进,稳步发展. (2)建构了精准农业矩阵模型,应用价值链理论,对农业生产经营过程从价值形成角度进行分析研究,针对我国不同地区地理区位差异和经济水平分层的现实,提出整体推进、局部优先、单项突破三种精准农业发展模式.依据发展精准农业的时序,强调了必须要夯实的基础工程. (3)论证了我国县域经济走精准农业之路的重要性、必要性和可行性,建构了国家层面和市场层面的精准农业技术体系,创构了县域精准农业运行主体,设计了相应的运行机制和支撑体系. (4)依据技术经济学原理与方法,辩识国内重要研究成果的疏忽,给出精准农业绩效评价的基本原理与方法.首先建构精准农业绩效评价体系,然后针对不同发展模式设计权变的评价方法,即:用*流量贴现分析法(如NPV指标)评价单项(如精准施肥技术)突破发展精准农业的绩效,用网络层次分析法(ANP)评价局部(如县域)优先发展精准农业的绩效,用数据包络分析法(DEA)评价整体(如西部大区域,甚至全国)推进发展精准农业的绩效.最后论证了精准农业绩效评价建模与应用,即:基于实物期权定价方法建立精准农业项目评价的实用模型,引进了精准农业局部优先发展模式的绩效评价,建构评价整体推进发展精准农业模式绩效的指标体系. 传统的粗放型农业生产模式效率低下且对生态环境的污染严重,已经不适应新世纪农业发展的需求.现代农业逐渐摆脱原始农业、传统农业和工业化农业的束缚,进入以知识高度密集为主要特点的知识农业发展新阶段.将现代信息技术、生物技术和工程装备技术应用于农业生产的“精准农业(Precision Agriculture),已经成为现代农业的重要生产形式. 将图像处理和机器视觉等技术的应用是精准农业实施中的主要特色之一.通过对光学图像或者高光谱图像的智能分析,有效提高作业效率.但是光学图像数据提供的信息有限,在很多应用中存在局限性.而高光谱遥感图像因为波段众多,光谱分辨率和空间分辨率都很高,因此对地物的分辨更加准确,在精准农业的应用中具有其他数据无法比拟的优势,已经成为未来精准农业应用中的主要数据形式. 这些新的数据分析手段虽然给农业生产带来了革命性的变化,但是另一方面也因为其数据量巨大,不仅给存储和传输带来了困难,同时也给数据的分析和处理带来了巨大的挑战.因此如何有效降低数据的维数,减少数据量是精准农业图像分析中的一个重要课题.本文主要研究局部线性嵌入算法在精准农业数据降维问题中的应用.结合精准农业实施中如杂草识别等问题的需要,主要围绕局部线性嵌入算法监督性的实现、近邻参数自适应选择、适当的分类算法的设计等问题进行了深入研究.主要的研究工作与创新成果如下： (1)信息技术、模式识别技术在精准农业中的主要应用之一就是依据图像和光谱数据完成对作物属性的自动识别.而常规的局部线性嵌入算法是一种非监督算法,直接应用于分类识别中往往效果不佳.针对这个缺陷,提出一种基于Fisher准则的监督局部线性嵌入算法.算法首先对训练样本进行Fisher投影变换,寻找最佳投影方向.在此方向上各类样本具有最大可分性.利用训练样本在该投影轴上的投影距离来构造邻域结构,则可以最大程度得利用训练样本的监督信息指导降维,从而有效提高识别率.实验结果表明,基于Fisher准则的监督局部线性嵌入算法比常规局部线性嵌入算法具有更优异的降维效果,用简单的分类算法就可以实现较高的识别率. (2)局部线性嵌入算法应用于分类识别问题时,其精度还受到另外一个因素的影响,即局部线性嵌入算法主要参数之一的近邻参数.该参数选择的恰当与否将严重影响识别结果.但是目前还没有特别成熟的选择算法出现,多数情况下是根据实验结果进行多次反复人工尝试.这也成为局部线性嵌入算法发展中的瓶颈.针对精准农业中所处理数据的特点以及局部线性嵌入算法邻域构造对识别效果的影响,设计一种基于监督局部线性嵌入方法的近邻参数自适应调整的算法.实验结果表明,该方法可以根据所采集数据的分布特点自动确定近邻参数,在保证高识别率的前提下又增强了算法的稳定性和实用性. (3)降维算法只是数据处理的第一步,确保高识别率的另外一个重要环节是分类算法的选择.而局部线性嵌入算法对于新增测试样本必须和训练样本重新训练完成降维后才能进行分类,计算量大,效率低下.根据局部线性嵌入算法利用重构误差构造邻域结构的特点,将测试样本与正负类流形重构误差的大小作为判断训练样本类别属性的根据.这种分类方法是直接基于数据流形本身的特点构造的,又不需要引入新的参数,具有应用方便的特点.实验结果证实监督局部线性嵌入和这种分类算法的结合可以保证较高的识别精度. (4)杂草识别是精准农业应用中的主要问题之一.因为自然界生物的多样性,即使同种植物形态颜色上也具有一定的差异,而异类植物却又可能具有相似性.利用传统的机器视觉方法,通过颜色,形态等特征识别精度不高,而且容易受到自然环境的影响.本文主要面向玉米田间实地采集的图像数据完成杂草识别任务.该组图像中环境很复杂,玉米和多种杂草共生.设计了根据形态学方法自动分割杂草和玉米的方法,然后利用监督局部线性嵌入对分割后的图像进行降维,并用支持向量机完成分类识别,最终取得了理想的实验结果.证明了基于Fisher准则的局部线性嵌入算法在非实验室环境下也具有很好的适应性. (5)高光谱数据结合了光谱分析和图像处理的优势,在精准农业中的病虫害监测,品质检测等多个问题中都取得了成功的应用.针对实验室采集的患有条锈病的小麦叶片成像高光谱数据,根据“图谱合一”的思想,将一种图像纹理特征分析手段灰度共生矩阵和光谱信息进行联合分析,充分利用了成像光谱数据的优势.实验结果表明,这种将传统图像分析手段和光谱数据结合的方法能够更好地发现作物受病害影响的程度,尤其是作物受病害影响初期或者称为隐性病时期,识别效果更优于传统的光谱分析方法. 本研究针对精准农业技术体系*量施肥这一关键环节,围绕变量施肥处方生成技术及应用系统开发,探讨了土壤养分空间分布图生成技术,提出了产量数据的误差处理方法,模拟研究了变量施肥的尺度效应问题,设计并开发了具有田间导航采样、产量数据处理和决策支持功能的变量施肥处方生成系统.通过初步的实践验证和应用效果分析,本研究成果有较好的实用价值.主要研究结果包括： 1围绕土壤养分空间分布图生成,研究了土壤采样策略制定方法,探讨了采用Cokriging方法降低采样密度和采用电导率综合评价土壤生产潜力的可能性.结果表明,在进行土壤养分采样和插值,必须同时考虑养分的空间变异性和数值变异性,而NS值和变异系数是比较好的指标；产量与0-30.5.cm、0-91.5cm、30.5-91.5cm三层土壤电导率之间都存在极显著的负相关关系,二次多项式较好地拟合了产量与电导率的关系,电导率图可以参与进行土壤生产潜力区的划分. 随着“3S”技术在农业领域的不断普及,农业数据增长迅速,农业已成为空间数据挖掘最富有机遇与挑战性的应用领域之一.本文是在实施国家“863”项目“玉米精准作业系统研究与应用”的过程中,基于土壤肥力数据库和玉米精准作业的要求,利用空间数据挖掘技术,提出了解决玉米精准施肥、土壤肥力评价、地力等级分类和产量预测等问题的新方法,研究成果已成功应用于玉米精准作业智能决策系统中.主要工作和创新点: 1.进行了基于空间模糊聚类算法的玉米精准施肥的研究.使用模糊聚类分析方法,建立土壤养分分类模型,利用八连通法进行空间聚类分析,并将模糊聚类结果应用于空间聚类.这种两阶段聚类方法优于传统的单阶段聚类,其分类结果对玉米精准施肥具有重要的指导意义. 2.提出了基于加权的空间模糊动态聚类算法及在土壤肥力评价中的应用.该算法与基于模糊等价关系的传递闭包方法进行比较表明,其聚类准确率要明显高于未加权的模糊聚类算法.将其改进的算法运用到精准农业的土壤肥力评价中,与实际情况相符. 3.研究了基于粗糙集-决策树的优化算法及在地力评价中的应用.研究结果表明基于聚类的样本优选方法去除了大量冗余样本,基于粗糙集的属性约简方法去除了部分冗余属性,使用决策树方法构建决策树,节省了时间和空间,降低了模型的复杂度.因而,本文提出的聚类和粗糙集约简相结合的方法在时间、空间和准确性方面均优于其他方法,该算法能有效提高土壤地力等级分类的准确性和客