温室黄瓜病虫害监测预警系统研究与实现
| 中文摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第10-19页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 基于传统经验或实验的预测 | 第11页 |
| 1.2.2 基于生物学系统的预测 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于图像处理技术的诊断 | 第12页 |
| 1.2.4 基于数理统计方法的预测 | 第12-13页 |
| 1.2.5 基于叶绿素荧光光谱分析的预测 | 第13页 |
| 1.2.6 基于神经网络的预测 | 第13-14页 |
| 1.2.7 基于 3S技术的预测 | 第14-15页 |
| 1.2.8 存在问题分析 | 第15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第17-19页 |
| 2 系统总体设计 | 第19-28页 |
| 2.1 系统分析 | 第19-20页 |
| 2.1.1 可行性分析 | 第19-20页 |
| 2.1.2 系统开发环境需求 | 第20页 |
| 2.2 系统开发相关技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 ASP.NET相关技术 | 第20-21页 |
| 2.2.2 系统开发模式 | 第21-22页 |
| 2.2.3 异步刷新AJAX | 第22-23页 |
| 2.2.4 Baidu地图API | 第23-24页 |
| 2.3 系统概要设计 | 第24-27页 |
| 2.3.1 系统开发平台选择 | 第24页 |
| 2.3.2 系统结构设计 | 第24页 |
| 2.3.3 系统各功能模块设计 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 系统详细设计 | 第28-44页 |
| 3.1 病虫害预警监测数据库的设计 | 第28-35页 |
| 3.1.1 数据库管理系统的选择 | 第28页 |
| 3.1.2 数据库总体设计 | 第28-29页 |
| 3.1.3 数据表设计 | 第29-35页 |
| 3.2 用户管理模块研究与设计 | 第35-43页 |
| 3.2.1 访问控制技术概述 | 第35-37页 |
| 3.2.2 主要的访问控制模式 | 第37-40页 |
| 3.2.3 用户权限设计与实现 | 第40-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 监测预警系统开发与实现 | 第44-54页 |
| 4.1 系统登录实现 | 第44-45页 |
| 4.2 生产履历模块开发与实现 | 第45-46页 |
| 4.3 环境监测模块开发与实现 | 第46-48页 |
| 4.4 预警防控模块开发与实现 | 第48-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 微信公众平台设计与实现 | 第54-65页 |
| 5.1 微信公众平台功能设计 | 第54-55页 |
| 5.2 微信公众平台接口权限 | 第55-61页 |
| 5.2.1 获取access_token | 第55-56页 |
| 5.2.2 自定义菜单接口 | 第56-59页 |
| 5.2.3 图像接口 | 第59-60页 |
| 5.2.4 获取地理位置接口 | 第60-61页 |
| 5.3 公众平台开发与实现 | 第61-64页 |
| 5.3.1 access_token定时刷新 | 第61-62页 |
| 5.3.2 基本功能实现 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-66页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及其他成果 | 第70页 |
