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棉蚜发生量信息快速获取方法与监测模型的建立研究

中文摘要第5-7页
Abstract第7-8页
符号列表第12-13页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 研究目的与意义第14页
    1.3 国内外研究现状第14-18页
        1.3.1 蚜虫信息获取方法的研究进展第14-15页
        1.3.2 蚜虫识别计数技术的研究进展第15-16页
        1.3.3 棉蚜测报预警技术的研究现状第16-17页
        1.3.4 棉蚜预警决策系统的研究进展第17-18页
    1.4 研究问题的提出第18-20页
第二章 研究思路与方法第20-23页
    2.1 研究目标第20页
    2.2 研究内容第20-21页
        2.2.1 基于棉蚜趋黄性棉蚜信息最佳监测条件的研究第20页
        2.2.2 棉蚜发生量信息快速获取方法的研究第20页
        2.2.3 棉蚜发生量快速监测模型的建立第20-21页
        2.2.4 棉蚜信息监测预警系统的开发第21页
    2.3 技术路线第21-22页
    2.4 拟解决的关键问题第22-23页
第三章 基于棉蚜趋黄性棉蚜信息最佳监测条件的研究第23-33页
    3.1 材料与方法第23-25页
        3.1.1 研究区概况第23-24页
        3.1.2 试验材料第24页
        3.1.3 试验设计第24-25页
        3.1.4 数据统计与调查方法第25页
    3.2 结果与分析第25-31页
        3.2.1 棉田不同类型棉蚜发生量关系分析第25-26页
        3.2.2 不同方向和高度的黄板对诱蚜量的影响第26-28页
        3.2.3 基于黄板诱蚜量对实际棉蚜发生量估测方程的建立第28-29页
        3.2.4 模型的验证与最佳监测条件的研究第29-31页
    3.3 小结第31-33页
第四章 棉蚜信息快速获取装置的研发第33-42页
    4.1 快速监测方法与原理第33-34页
    4.2 监测装置整体结构与工作原理第34-35页
    4.3 监测装置主要结构设计第35-36页
        4.3.1 监测窗口的构造第35页
        4.3.2 高清无线网络摄像头第35-36页
        4.3.3 气象传感器第36页
        4.3.4 控制箱第36页
        4.3.5 装置整体支架第36页
    4.4 田间测试试验第36-40页
        4.4.1 试验材料与条件第36-37页
        4.4.2 测试内容与方法第37-38页
        4.4.3 结果与分析第38-40页
    4.5 小结第40-42页
第五章 基于图像识别的棉蚜识别计数研究第42-52页
    5.1 系统开发目的与意义第42-43页
    5.2 设计思路与原则第43-44页
    5.3 系统设计框架与流程第44-47页
    5.4 系统运行环境第47-48页
    5.5 系统功能实现第48-50页
    5.6 对比分析与小结第50-52页
        5.6.1 不同计数方式对比分析第50-51页
        5.6.2 小结第51-52页
第六章 棉蚜发生量快速监测模型的建立第52-62页
    6.1 材料与方法第52-54页
        6.1.1 研究区概况第52-53页
        6.1.2 数据采集方法第53-54页
    6.2 结果与分析第54-60页
        6.2.1 装置诱蚜量与棉田实际发生量对比分析第54-55页
        6.2.2 基于装置诱蚜量对棉田百株蚜估测模型的建立研究第55-58页
        6.2.3 模型验证评价第58-59页
        6.2.4 棉蚜发生程度预测评价第59-60页
    6.3 小结第60-62页
第七章 棉蚜信息监测预警系统的开发第62-76页
    7.1 系统需求分析与机构设计第62-66页
        7.1.1 系统功能需求分析第62-63页
        7.1.2 系统功能框架图第63-64页
        7.1.3 数据库逻辑设计第64-66页
    7.2 系统简介第66-68页
        7.2.1 系统工作流程与原理第66-67页
        7.2.2 系统运行环境第67页
        7.2.3 开发工具介绍第67-68页
    7.3 系统功能展示与测试评价第68-71页
        7.3.1 系统功能展示第68-70页
        7.3.2 系统测试性能评价第70-71页
    7.4 系统核心代码简介第71-76页
        7.4.1 虫情数据核心代码第71-73页
        7.4.2 气象数据核心代码第73-76页
第八章 主要结论、创新与展望第76-79页
    8.1 主要结论第76-77页
    8.2 创新点第77-78页
    8.3 研究展望第78-79页
参考文献第79-86页
作者简介第86-88页
致谢第88-89页
石河子大学博士研究生学位论文导师评阅表第89页

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