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基于云服务现代农业生态园区监控系统的研究与设计

缩略词第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
        1.2.1 国内研究现状第12-13页
        1.2.2 国外研究现状第13页
    1.3 研究思路与研究方法第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第二章 系统总体方案设计第15-22页
    2.1 卧龙谷现代农业生态园区信息化建设现状第15-16页
    2.2 系统功能需求第16页
    2.3 系统功能设计第16-17页
        2.3.1 环境数据实时监测第16-17页
        2.3.2 数据交换第17页
        2.3.3 数据可视化第17页
        2.3.4 数据分析第17页
    2.4 系统技术总体方案第17-19页
        2.4.1 系统总体架构第17-18页
        2.4.2 系统数据流向第18-19页
    2.5 核心技术应用第19-21页
        2.5.1 物联网技术第19页
        2.5.2 云服务技术第19页
        2.5.3 PyQt技术第19-21页
    2.6 本章小结第21-22页
第三章 园区作物生长监测基站设计第22-37页
    3.1 园区作物生长环境监测基站设计第22-23页
    3.2 感知层设计第23-28页
        3.2.1 感知层硬件选择第23-25页
        3.2.2 感知层数据采集第25-27页
        3.2.3 硬件调试第27-28页
    3.3 网络层第28-31页
        3.3.1 有线网络第29页
        3.3.2 无线网络第29-31页
    3.4 应用层第31页
    3.5 开发环境搭建第31-33页
        3.5.1 Python控件第31-32页
        3.5.2 MySQL控件安装第32页
        3.5.3 环境变量设置第32-33页
    3.6 基站数据云端系统功能设计第33-36页
        3.6.1 本地数据库数据获取第34页
        3.6.2 数据在线展示第34-35页
        3.6.3 数据曲线图展示第35-36页
    3.7 本章小结第36-37页
第四章 远程应用平台系统设计第37-53页
    4.1 云端数据获取第37-39页
        4.1.1 设备数据信息获取第37-38页
        4.1.2 历史数据获取第38-39页
    4.2 异构数据聚合第39-44页
        4.2.1 获取云端数据第39-40页
        4.2.2 数据清洗第40-41页
        4.2.3 数据交换——私有云存储第41-43页
        4.2.4 GUI操作MySQL第43-44页
    4.3 系统数据库设计第44-45页
    4.4 数据可视化第45-50页
        4.4.1 异地块空气温度可视化第45-47页
        4.4.2 异地块空气湿度可视化第47页
        4.4.3 异地块土壤温度可视化第47-48页
        4.4.4 异地块土壤湿度可视化第48-49页
        4.4.5 其他传感器可视化第49-50页
    4.5 云端数据可视化第50-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第五章 数据分析第53-60页
    5.1 异构地块单一气象因子差异分析第53-57页
        5.1.1 空气温度分析第53-54页
        5.1.2 空气湿度分析第54-55页
        5.1.3 土壤温度分析第55-56页
        5.1.4 土壤湿度分析第56-57页
    5.2 气象因子相关关系分析第57-59页
        5.2.1 土壤温度与空气温度分析第57-58页
        5.2.2 时间维度分析第58-59页
    5.3 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-62页
    6.1 结论第60-61页
    6.2 展望第61-62页
参考文献第62-64页
发表论文和参加科研情况说明第64-65页
致谢第65页

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