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基于WebGIS与RS理论的农业病虫害预测预报

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第1章 引言第8-14页
    1.1 研究背景第8-10页
    1.2 课题来源第10页
    1.3 国内外研究现状第10-12页
    1.4 本人主要工作第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
第2章 RS 理论概述第14-18页
    2.1 RS 理论的基本概念第14-16页
    2.2 RS 理论的特点第16页
    2.3 RS 理论的研究现状第16-17页
    2.4 数据预处理的意义第17页
    2.5 本章小结第17-18页
第3章 数据预处理第18-34页
    3.1 连续数据的离散化第18-23页
        3.1.1 等距离划分算法第19页
        3.1.2 Naive Scaler 算法第19页
        3.1.3 基于属性重要性的离散化算法第19-20页
        3.1.4 改进的基于属性重要性的离散化算法第20-23页
    3.2 决策表补齐第23-28页
        3.2.1 Mean Completer 算法第23页
        3.2.2 Combinatorial Completer 算法第23-24页
        3.2.3 基于 RS 理论的不完备数据分析方法(ROUSTIDA 算法)第24-25页
        3.2.4 改进的不完备数据填补算法(ROUSTIDA)第25-28页
    3.3 属性约简第28-33页
        3.3.1 一般属性约简算法第29页
        3.3.2 基于信息熵的属性约简算法第29-30页
        3.3.3 基于可辨识矩阵属性频率的约简算法第30页
        3.3.4 改进的基于可辨识矩阵的属性约简算法第30-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第4章 WebGIS 实现技术及平台第34-48页
    4.1 WebGIS 简介及其发展现状第34页
    4.2 WebGIS 实现原理第34-36页
    4.3 WebGIS 开发方式及平台第36-41页
    4.4 ArcGIS Server第41-43页
        4.4.1 ArcGIS Server 简介第41-42页
        4.4.2 ArcGIS Server 的框架第42-43页
        4.4.3 ArcGIS Server 的特点第43页
    4.5 优化技术第43-47页
        4.5.1 Ajax 技术第43-45页
        4.5.2 缓存技术第45-47页
    4.6 本章小结第47-48页
第5章 预测预报模型的建立第48-55页
    5.1 静态预测模型第48-50页
        5.1.1 有效积温预测法第48页
        5.1.2 发育进度预测法第48-50页
    5.2 动态预测模型第50-52页
        5.2.1 多元线性回归预测模型第50-51页
        5.2.2 非线性预测模型第51-52页
    5.3 基于 RS 理论的预测模型第52-54页
    5.4 本章小结第54-55页
第6章 系统设计与实现第55-70页
    6.1 系统总体设计第55-57页
        6.1.1 系统的开发环境第55页
        6.1.2 系统的设计思想第55-57页
        6.1.3 系统的设计原则第57页
    6.2 系统的数据库设计第57-62页
        6.2.1 Geodatabase 数据模型第57-58页
        6.2.2 空间数据引擎 ArcSDE第58页
        6.2.3 空间数据库的建立第58-60页
        6.2.4 属性数据库的建立第60-62页
    6.3 系统的模块设计与实现第62-69页
        6.3.1 系统管理模块第62-63页
        6.3.2 数据预处理模块第63-65页
        6.3.3 地图基本操作模块第65-66页
        6.3.4 信息录入、查询及诊断第66-67页
        6.3.5 数据库管理模块第67-68页
        6.3.6 信息发布模块第68页
        6.3.7 病虫害预测预报模块第68-69页
    6.4 本章小结第69-70页
第7章 总结与展望第70-72页
    7.1 总结第70-71页
    7.2 展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-76页
攻读学位期间的研究成果第76页

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