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苹果信息化管理数学模型及专业信息服务系统构建

中文摘要第8-11页
ABSTRACT第11-14页
第一章 绪论第15-30页
    1.1 研究的目的意义第15-17页
    1.2 农业信息化第17-20页
    1.3 苹果数学模型第20-25页
        1.3.1 器官生长模型第21-22页
        1.3.2 生理模型第22-23页
        1.3.3 预测模型第23-24页
        1.3.4 形态模拟模型第24-25页
    1.4 选题来源第25页
    1.5 数据来源第25-27页
        1.5.1 收集数据第25-26页
        1.5.2 采集数据第26-27页
    1.6 研究内容与章节安排第27-29页
    1.7 小结第29-30页
第二章 苹果产量预测模型的研究第30-60页
    2.1 基于树势结构的苹果产量预测模型研究第30-37页
        2.1.1 材料与方法第30-32页
        2.1.2 苹果产量模糊综合预测第32-37页
    2.2 基于气象因子的苹果产量预测模型研究第37-58页
        2.2.1 山东省17地市苹果聚类分析第38-43页
        2.2.2 各产区苹果平均产量与气候因子关系研究第43-58页
    2.3 小结第58-60页
第三章 土壤元素含量与植株、树势结构与产量品质的相关性分析第60-73页
    3.1 枝条、叶片、果实中矿质元素和土壤中元素含量的相关关系分析第60-63页
        3.1.1 材料与方法第60页
        3.1.2 全体样本的相关性分析第60-63页
    3.2 苹果树势结构与果实品质的相关性研究第63-70页
        3.2.1 苹果树冠径、冠高和干周与果肉硬度的相关性研究第63-67页
        3.2.2 干周与果实中可溶性糖的相关性研究第67-69页
        3.2.3 树势结构与果实中可溶性固形物的相关性研究第69-70页
    3.3 叶量与产量的相关关系分析第70-71页
    3.4 小结第71-73页
第四章 无效光合区表面方程及冠层光强衰减规律研究第73-87页
    4.1 苹果树无效光合区表面方程的研究第73-82页
        4.1.1 数据采集第75-78页
        4.1.2 数据处理第78-79页
        4.1.3 试验结果第79-82页
    4.2 冠层光强衰减规律研究第82-84页
    4.3 光照分布与产量分布第84-85页
    4.4 小结第85-87页
第五章 苹果病虫害图像识别研究第87-100页
    5.1 图像检索技术第87-90页
        5.1.1 基于原始数据的查询第87-88页
        5.1.2 基于颜色特征的检索第88页
        5.1.3 基于形状特征的检索第88-89页
        5.1.4 基于纹理的图像检索第89页
        5.1.5 基于内容的多特征结合的图像检索第89-90页
    5.2 图像检索技术在病虫害防治中的应用现状第90页
    5.3 苹果病虫害图像检测步骤第90-91页
    5.4 归一化积相关图像匹配算法第91-98页
        5.4.1 图像预处理第92-94页
        5.4.2 对比试验第94-98页
    5.5 小结第98-100页
第六章 山东省苹果专业信息服务系统第100-123页
    6.1 系统需求分析第100-103页
        6.1.1 建设内容需求分析第100-103页
        6.1.2 开发技术需求分析第103页
        6.1.3 系统性能需求分析第103页
    6.2 系统总体设计第103-117页
        6.2.1 设计原则第103-105页
        6.2.2 系统总体结构第105页
        6.2.3 数据库设计第105-117页
    6.3 苹果专业信息服务系统的功能实现第117-122页
        6.3.1 苹果系统门户网站第117-118页
        6.3.2 系统栏目设计第118-119页
        6.3.3 后台维护第119-122页
    6.4 小结第122-123页
第七章 总结与展望第123-128页
    7.1 本文总结第123-126页
    7.2 展望第126-128页
        7.2.1 综合产量预测模型的构建第126页
        7.2.2 苹果模型库系统的研发第126页
        7.2.3 与农业大数据的结合第126-128页
参考文献第128-138页
致谢第138-139页
攻读博士学位期间发表论文情况第139-140页
攻读博士学位期间参加科研项目情况第140页

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