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基于GIS的水稻施肥决策研究与应用

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
1 绪论第12-23页
   ·研究的目的与意义第12页
   ·国内外研究进展第12-19页
     ·施肥科学发展概述第12-15页
     ·施肥模型研究第15-16页
     ·精准农业研究第16-17页
     ·精准养分管理研究现状第17-18页
     ·GIS与农学模型的集成研究第18-19页
   ·研究技术路线与方法第19-21页
     ·研究技术路线第19-21页
     ·研究的技术方法第21页
   ·研究主要内容第21-23页
2 传统水稻施肥模型分析第23-30页
   ·施肥模型的分类第23-24页
   ·目标产量法第24-27页
     ·地力差减法第24-26页
     ·土壤有效养分校正系数法第26-27页
     ·目标产量法的适用范围分析第27页
   ·肥料效应函数模型第27-30页
     ·肥料效应的函数模型第28-29页
     ·肥料效应函数模型的适用范围分析第29-30页
3 不同条件下水稻肥料利用率及其对产量的影响第30-51页
   ·试验设计第30-33页
     ·试验目的第30页
     ·试验点选择第30-31页
     ·试验设计与方法第31-33页
   ·试验点土壤背景值分析第33-34页
   ·试验结果第34-35页
   ·结果分析第35-49页
     ·肥料利用率第35-37页
     ·不同土壤类型对当季肥料利用率的影响研究第37-40页
     ·不同土壤类型对作物产量的影响研究第40-42页
     ·不同地貌类型对肥料利用率的影响研究第42-43页
     ·不同地貌类型对产量的影响研究第43-44页
     ·不同施肥水平对当季肥料利用率的影响第44-45页
     ·不同施肥水平对产量的影响第45-47页
     ·不同水稻类型的当季肥料利用率分析第47-49页
   ·小结第49-51页
4 改进型养分平衡法水稻施肥模型应用研究第51-61页
   ·改进型养分平衡法水稻施肥模型第51-54页
     ·基本思想第51-52页
     ·参数的确定第52-54页
   ·实证研究第54-59页
     ·试验设计第54-57页
     ·试验结果分析第57-59页
   ·小结第59-61页
5 基于人工神经网络的水稻施肥模型研究第61-75页
   ·神经网络技术概述第61-66页
     ·人工神经网络理论的发展第61-62页
     ·人工神经网络模型及其原理第62页
     ·人工神经网络的特点第62页
     ·人工神经网络的分类第62-63页
     ·BP神经网络模型第63-66页
   ·基于BP神经网络技术的施肥模型第66-71页
     ·建立模型的一般步骤第66-67页
     ·水稻施肥模型的构建第67-71页
   ·实证研究第71-74页
     ·试验设计第71-72页
     ·试验结果分析第72-74页
   ·小结第74-75页
6 基于GIS的县域水稻分区施肥模型研究第75-93页
   ·研究区域概况与试验方案第75-77页
     ·研究区概况第75-76页
     ·数据来源第76页
     ·土壤检测样点数据分析第76-77页
     ·试验方案的设计第77页
   ·土壤养分数据库的建立与综合养分分区第77-86页
     ·土壤养分数据库与插值图件的生成第77-83页
     ·农田养分综合分区第83-86页
   ·模型的建立第86-89页
     ·逐步回归分析的向后淘汰模型第86-87页
     ·模型的建立第87-89页
     ·结果与分析第89-91页
   ·小结第91-93页
7 基于C#和ArcEngine的农田养分管理信息系统研究第93-111页
   ·系统总体设计第93-98页
     ·系统分析第93-94页
     ·系统设计第94-95页
     ·系统功能模块设计第95-97页
     ·系统开发设计路线第97-98页
   ·系统数据库设计与构建第98-101页
     ·系统数据设计与构建原则与方法第98-99页
     ·施肥数据库对象关系(E-R)模型的构建第99-101页
   ·系统开发与功能实现第101-109页
     ·系统开发模式第101-102页
     ·系统开发平台与工具第102-103页
     ·系统界面设计第103-104页
     ·系统功能模块实现第104-109页
   ·小结第109-111页
8 结论与讨论第111-116页
   ·结论第111-114页
   ·讨论第114-116页
参考文献第116-124页
致谢第124-125页
读博期间发表的主要相关论文第125页

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