| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 基于高光谱的作物氮素快速检测技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 施肥决策技术 | 第15页 |
| 1.2.3 施肥控制技术 | 第15-17页 |
| 1.2.4 施肥物联网技术应用 | 第17页 |
| 1.3 存在的问题 | 第17-19页 |
| 第二章 研究目的、研究内容与技术路线 | 第19-23页 |
| 2.1 研究内容 | 第19-21页 |
| 2.1.1 滴灌棉田现场感知系统研究 | 第19-20页 |
| 2.1.2 棉田信息传输系统研究 | 第20-21页 |
| 2.1.3 棉田智能应用系统研究 | 第21页 |
| 2.2 技术路线 | 第21-23页 |
| 第三章 基于高光谱植被指数的棉花叶绿素含量估算 | 第23-30页 |
| 3.1 实验设计 | 第23-24页 |
| 3.1.1 研究区介绍 | 第23页 |
| 3.1.2 高光谱数据获取与校正 | 第23-24页 |
| 3.1.3 叶片叶绿素含量测定 | 第24页 |
| 3.1.4 数据处理分析 | 第24页 |
| 3.2 叶片叶绿素含量分析 | 第24-25页 |
| 3.2.1 叶片叶绿素含量统计分析 | 第24页 |
| 3.2.2 不同水氮处理间叶片叶绿素含量分析 | 第24-25页 |
| 3.3 不同水氮处理间“三边参数”与叶片叶绿素含量估算模型 | 第25-27页 |
| 3.4 叶绿素含量与光谱值数的相关估算模型 | 第27-29页 |
| 3.5 小结 | 第29-30页 |
| 第四章 棉花叶片氮素的高光谱估测与施肥模型研究 | 第30-40页 |
| 4.1 材料与方法 | 第30-31页 |
| 4.1.1 试验设计 | 第30-31页 |
| 4.1.2 光谱及叶片氮素含量测定 | 第31页 |
| 4.1.3 数据处理与分析 | 第31页 |
| 4.2 结果与分析 | 第31-38页 |
| 4.2.1 不同水、不同氮处理下棉花叶片氮素含量差异性分析 | 第31页 |
| 4.2.2 不同水、氮处理下棉花冠层光谱反射率 | 第31-32页 |
| 4.2.3 棉花冠层光谱反射率与叶片氮素含量的相关性 | 第32-33页 |
| 4.2.4 不同生育时期棉花叶片氮素含量遥感监测模型 | 第33-35页 |
| 4.2.5 棉花氮素施肥总量推荐 | 第35-36页 |
| 4.2.6 基于mND705的最佳产量及最佳推荐施肥量 | 第36-37页 |
| 4.2.7 基于mND705施肥模型的田间验证 | 第37-38页 |
| 4.3 小结 | 第38-40页 |
| 第五章 无线传感器网络覆盖及低能耗算法研究 | 第40-55页 |
| 5.1 无线传感网络传输设计 | 第40-44页 |
| 5.1.1 节点硬件设计 | 第41-42页 |
| 5.1.2 节点软件设计 | 第42-43页 |
| 5.1.3 GPRS数据传输 | 第43-44页 |
| 5.2 基于遗传算法的网络覆盖及低能耗算法研究 | 第44-54页 |
| 5.2.1 遗传算法简介 | 第44-46页 |
| 5.2.2 初始种群的生成 | 第46页 |
| 5.2.3 选择运算 | 第46-48页 |
| 5.2.4 交叉运算 | 第48-49页 |
| 5.2.5 变异运算 | 第49页 |
| 5.2.6 适应度计算 | 第49-50页 |
| 5.2.7 改进的小生境算法 | 第50页 |
| 5.2.8 仿真结果分析 | 第50-54页 |
| 5.3 小结 | 第54-55页 |
| 第六章 基于模糊PID和PWM方式的智能控制方法研究 | 第55-69页 |
| 6.1 PID控制算法 | 第56-58页 |
| 6.1.1 模拟PID | 第56-57页 |
| 6.1.2 数字PID | 第57-58页 |
| 6.2 模糊自适应PID | 第58-62页 |
| 6.2.1 模糊控制器设计 | 第58-60页 |
| 6.2.2 模糊自适应PID原理 | 第60-61页 |
| 6.2.3 模糊自适应PID控制器设计 | 第61-62页 |
| 6.3 控制系统的建模 | 第62-65页 |
| 6.3.1 伺服电动机模型 | 第62-64页 |
| 6.3.2 脉冲调制环节建模 | 第64-65页 |
| 6.4 仿真分析与实验 | 第65-68页 |
| 6.4.1 基于模糊PID的精量施肥控制系统仿真 | 第65-67页 |
| 6.4.2 自适应模糊PID控制的PLC实现 | 第67-68页 |
| 6.4.3 配肥试验 | 第68页 |
| 6.5 小结 | 第68-69页 |
| 第七章 精量施肥控制装置研究 | 第69-88页 |
| 7.1 系统的组成 | 第69-70页 |
| 7.2 精量施肥装置原理及设备组成 | 第70-73页 |
| 7.2.1 精量施肥装置原理 | 第70-71页 |
| 7.2.2 精量施肥控制装置组成 | 第71-73页 |
| 7.3 精量施肥控制装置软件设计 | 第73-81页 |
| 7.3.1 控制系统功能 | 第73-74页 |
| 7.3.2 现场控制流程 | 第74页 |
| 7.3.3 远程控制流程 | 第74-76页 |
| 7.3.4 PLCS7-200软硬件设计 | 第76-78页 |
| 7.3.5 HMI模块程序设计 | 第78-80页 |
| 7.3.6 GPRS模块程序设计 | 第80-81页 |
| 7.4 配肥电机转速和施肥量关系 | 第81-87页 |
| 7.4.1 配肥评价指标 | 第81-82页 |
| 7.4.2 装置施肥时间研究 | 第82-85页 |
| 7.4.3 滴灌施肥装置配肥误差分析 | 第85-87页 |
| 7.4.4 不同施肥装置棉花器官氮素含量分析 | 第87页 |
| 7.5 小结 | 第87-88页 |
| 第八章 精量施肥云平台设计 | 第88-109页 |
| 8.1 需求分析 | 第88-92页 |
| 8.1.1 系统功能需求分析 | 第88-91页 |
| 8.1.2 系统业务流程分析 | 第91-92页 |
| 8.1.3 性能需求分析 | 第92页 |
| 8.2 总体设计 | 第92-97页 |
| 8.2.1 设计原则 | 第92-93页 |
| 8.2.2 系统架构设计 | 第93-95页 |
| 8.2.3 系统功能模块设计 | 第95-96页 |
| 8.2.4 数据库设计 | 第96-97页 |
| 8.3 前台管理主要功能模块设计及实现 | 第97-108页 |
| 8.3.1 前台管理首页的设计及实现 | 第98-100页 |
| 8.3.2 在线监测模块的设计及实现 | 第100-103页 |
| 8.3.3 施肥推荐模块的设计及实现 | 第103-105页 |
| 8.3.4 施肥控制模块的设计及实现 | 第105-108页 |
| 8.4 小结 | 第108-109页 |
| 第九章 结论与展望 | 第109-113页 |
| 9.1 主要结论与成果 | 第109-110页 |
| 9.2 本研究创新点 | 第110页 |
| 9.3 研究展望 | 第110-113页 |
| 参考文献 | 第113-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 作者简介 | 第121-123页 |
| 附件 | 第123页 |
