一、温室大棚灌溉新技术（论文文献综述）
郝雪飞[1]（2019）在《温室大棚智能传感系统的设计与实现》文中研究说明在传统的农业中,对农作物进行浇水、施肥、打药等,全凭农民的经验和感觉,而智能农业可以根据数据进行分析,更加准确地计算并判断此时是否应该对温室大棚内的农作物进行浇水、施肥、打药等操作。智能农业技术显着提高了传统农业的管理水平,它在农作物生长的各个阶段都能有效、准确作出相应的反应。信息传感器设备可以实现温室大棚内环境的实时监测及采集,利用智能物联网技术对采集的数据进行远程传输,因此可为农业生产提供科学化的基础。本系统底层采用了无线传感网对环境进行感知,低层中由具备无线通信能力的若干通信节点组成一张网络,节点采用ESP8266芯片,该芯片中内嵌的传感器可以实现对温度、土壤湿度、光照等检测。这些通信节点部署在温室大棚内的各个角落,其主要功能是对大棚中的环境参数信息进行实时测量,并将测量结果传输到单片机中进行处理。协调器的主要功能是实现传感器信息的统一处理,包含储存节点信息、建立通信网络等等。路由节点的主要功能是将申请加入无线通信网络中的节点纳入无线通信网络,并实现对纳入通信网络节点的管理以及维护。本文的温室大棚智能传感器系统主要解决关键的智能农业业务处理流程,实现了系统灌溉、遮阳、CO2等主要功能模块,具有鲜明的特点和优势。本系统采用ESP8266传感器实现对温湿度、CO2、光照强度、自动排风等方面的感应。本文创新之处在于传感器获得的数据传入程序中,并将测量值与程序中设定值进行比较,作出相应的判断,来控制大棚内冷风机、热风机、通风扇、遮阳板、CO2发生器、灌溉等设备,使得大棚内这些因素达到适合作物生长的条件。通过对系统的需求分析,底层将ESP8266芯片作为核心技术,详细设计了一套适用于温室大棚的智能传感器系统,通过嵌入式语言开发技术与前端、后端开发相结合,实现了一个功能健全的智能农业系统。
王晓文[2]（2020）在《无线可视化智慧农业管理系统设计与实现》文中进行了进一步梳理农业是人类衣食之源,生存之本,是一切生产的基础。我国作为一个传统农业大国,温室大棚的出现解决了农作物受时间及地域的限制,实实在在改善了亿万百姓的生活。随着社会的发展,生产生活方式发生了翻天覆地的改变,传统农业生产方式难以满足社会发展的需求。2016年,中央一号文件指出大力推进“互联网+”现代农业;2020年,中央一号文件提出深化农业供给侧结构性改革。然而,目前温室大棚生产管理大多依靠人工经验进行,耗时耗力且科学性低。因此,为响应国家号召,顺应国家政策,设计开发一套智能化、精准化的温室大棚智慧农业管理系统具有很强的现实意义。本文设计开发了一套无线可视化智慧农业管理系统,系统通过布置于农业现场的各传感器采集空气温度、空气湿度、光照强度、土壤湿度等环境参数。一方面,农户通过电脑客户端、手机APP实时监测农作物生长环境,并远程控制温室大棚进行灌溉、通风、遮光、采光等。另一方面,根据农作物与季节的改变,合理设置农业现场设备的工作阈值,以提高温室大棚智能决策模式下的控制精度,实现农业生产的精准管理。本文设计开发的无线可视化智慧农业管理系统以低功耗、低成本、高精度、高智能化为目标,运用Zig Bee无线传感网络技术、智能控制技术,对温室大棚环境参数进行采集。采集层利用温湿度传感器、光照强度传感器、土壤湿度传感器采集相关环境参数,并将采集到的各环境参数通过节点,汇集到以STM32主控制器、CC2530芯片构成的无线网关。网络层是连接采集层和应用层的纽带,将采集到的环境参数上传至云计算管理系统,由云计算管理系统进行数据的管理与存储。根据实际需求,应用层设计开发电脑上位机、手机APP等监控平台。实现实时观测温室大棚环境参数、查询历史环境参数变化曲线、获取天气状况、设置农业现场设备工作阈值、远程控制终端设备工作状态等功能。温室大棚环境参数采集基于卡尔曼滤波算法,剔除受传感器掉电、天气骤变等外界因素影响而采集到的异常数据,实现对农作物的精准化管理。此外,本系统遵循能源利用绿色环保可持续理念,WSN单节点采用光伏供电。同时,为提高光伏电池能量效率及解决WSN单节点电源能量不足等缺陷,更好地确保光伏电源工作在最大功率点。系统以BBPSO算法为基础,提出了一种基于改进BBPSO算法的光伏电源最大功率点跟踪（MPPT）控制策略。本文设计开发的无线可视化智慧农业管理系统信息化便捷、绿色环保可持续,通过硬件电路设计、实验模型搭建、软件程序编写得以实现,并进行系统功能实验验证。实验结果表明,本系统能够实现温室大棚的无线可视化管理,且成本低、稳定性高、易于操作,具有一定的推广价值。
熊力霄[3]（2020）在《基于云服务的温室远程智能控制系统》文中研究指明针对我国传统温室监控系统在终端访问和远程管理方面存在的不足,以及在智能控制系统性能上还存在的局限性,本文结合移动通信技术和云服务器平台研究一种基于云服务的嵌入式智能控制系统。该系统实现对温室内主要环境因子的智能控制、实时观测、远程调控和用户分级管理,不仅可以提高灌溉及栽培效率,还能促使农业种植、经营和管理过程的融合,推动现代农业物联网产业的发展。本系统由现场控制器端、云服务器端和客户端三大部分组成,主要研究工作如下:首先,完成了对现场控制器端的软硬件研发。在设备硬件方面,主要对基于STM32的主控制器模块、电源模块、数据采集模块和4G通讯模块等进行了电路设计,并对数据采集单元和灌溉管网进行了最优布局设计;在软件方面,根据不同功能单元进行了软件设计,并针对土壤灌溉控制部分进行了模糊PID算法研究及仿真。其次,完成了基于物联网云平台的服务端设计及部署。在对当前比较流行的物联网云平台比较分析后,确定了在基于MQTT通讯协议的阿里云平台上部署服务端的设计方案。然后从数据结构和API封装等方面分别介绍了设备管理服务、数据开发服务、业务逻辑开发服务以及规则引擎数据流转服务的搭建设计。接着,完成了Web客户端和手机APP的设计和实现。其中Web客户端根据不同的用户层级分别设计了子系统,并可通过扫描二维码的方式进入页面。最后,在实验基地完成系统搭建,在阿里云平台上部署服务端,并在此基础上对各项系统监测、网络传输、Web及手机App运行和控制功能进行了测试分析,证明了各模块功能和控制策略的可行性。
张泉[4]（2020）在《基于大棚固碳的太阳能智能灌溉调控系统的研究》文中认为随着我国人口数量的增加和工业化进程的加快,二氧化碳过度排放增加对全球变暖的影响受到了人类的普遍关注,控制或减少二氧化碳排放是人类保护生态环境的重要举措。尽管二氧化碳排放总量的增加为人类带来了诸多不利影响,但二氧化碳又是一种有用的资源,特别是在农业生产上有着许多良好的用途,对促进农业生产可持续发展起到了十分重要的推动作用。本文着重利用温室大棚固碳技术提高CO2在农业应用领域的利用率。大棚固碳即植物通过光合作用可以将大气中的二氧化碳转化为碳水化合物,并以有机碳的形式固定在植物体内,提高农作物的碳吸收和储存能力,从而提高CO2气肥的利用率,减少温室气体的排放。本文主要研究内容包括:（1）搭建气肥灌溉决策模型以番茄为研究对象,根据大棚内种植环境,确立了以光照强度及温度为变量的模糊控制策略。Lab VIEW面板作为上位机,负责对番茄生长的各种参数（大棚内温度、光照强度和二氧化碳浓度）进行设定,下达采集的指令,接收传感器上传的数据,并传入模糊控制系统,然后根据所建立的模糊规则对当前状态下的作物光合作用速率进行极大值寻优,自动输出对应的二氧化碳浓度。将模型值与理论值对比,二者的相对误差小于3.5%,证明搭建的气肥灌溉决策模型的调控精度较高。（2）建立大棚固碳灌溉调控系统根据功能分析与性能分析之间的要求,调控系统分为登录,液位/土壤湿度监控、温度监控、光照监控、CO2浓度监控等5个模块。系统硬件主要包括太阳能电池、电路控制箱、水管、滴灌喷头、温室大棚、CO2气罐、传感器、PLC通信电路等,完成对大棚内各种参数信息的采集、传输以及人机交互,从而搭建大棚固碳调控灌溉平台;调控界面的设计与开发基于Lab VIEW的G语言程序软件,实现基于传感器网络的大棚环境的监控、操作提示、二氧化碳浓度的输出与控制等功能。（3）番茄种植验证实验搭建基于大棚固碳的模糊控制灌溉实验平台,利用Labview/PLC实现了模糊控制。设计两组施肥灌溉实验组与一组自然生长对照组,利用研究所得气肥灌溉决策模型进行施肥灌溉。分别将传统自然生长组、三角函数组与高斯函数组气肥施肥量进行对比,通过对番茄苗检测光合速率,株高,及其变化率获得最终结果。结果表明实验组较对照组番茄株高增长最大超过43.41%,光合作用速率最大超过53.67%;上述指标,高斯函数组又较三角函数组超过13.86%。二氧化碳浓度、土壤含水率、温度、光照强度等参数的调控误差均小于4%。通过对照试验,证实了大棚固碳调控系统有益于农作物的生长,相对提升了作物光合作用速率和产量。实验表明大棚固碳调控系统能够提高二氧化碳的利用率,达到固碳增产的目的。
王振民[5]（2020）在《温室水肥一体化灌溉控制系统的设计与应用》文中研究指明在现代农业技术不断进步和发展的条件下,结合当前国内农业水肥灌溉的实际情况且考虑到当下对于水肥灌溉技术的更高要求,通过将无线通讯网络技术、传感器技术、水肥一体化技术和节水灌溉技术相结合,针对传统温室施肥模式中水肥资源浪费,肥料利用率低,以及缺乏配套的土壤水分养分监测装置等问题,设计了一种温室水肥一体化灌溉控制系统。本文研究的主要内容如下:（1）系统整体硬件模块的设计,土壤环境监测系统中传感器的选择,包括土壤温湿度传感器和EC传感器的选择;核心控制柜的设计,包括控制柜材料的选择、控制中心芯片的选择、电源供电模块和无线接收模块的设计;灌溉施肥系统的设计,包括管道杂质过滤器、灌溉水泵、电动比例调节阀、管道材质和滴灌喷头的选择。（2）系统无线通讯网络的设计,系统选择采用ZigBee模块组建无线传感器网络,负责对传感器采集数据的传输,包括ZigBee模块芯片的选择和电路的设计;（3）温室水肥一体化灌溉控制系统上位机的设计,用户通过上位机监控平台可以观测各个传感器采集到的环境参数、水肥灌溉信息和系统的运行状态,同时用户可以通过设定参数自动对温室农作物进行水肥灌溉控制,也可以通过手动控制系统进行相关参数设定以及各个电磁阀和水泵启停,还可以对历史信息进行查询。（4）研究设计温室水肥浓度精准配比的模糊PID控制器。将模糊控制算法与PID控制算法相结合,设计模糊PID控制器,在Matlab/Simulink中搭建系统的模糊PID控制器模型,并进行系统仿真,将其以软件代码的形式烧入STM32单片机中,提高水肥浓度配比模块的准确度。（5）结合系统的性能指标对温室水肥一体化灌溉设备运行进行测试,包括对系统核心单片机通电测试、传感器采集数据精度测试、无线网络通讯测试和整个系统的运行测试。（6）进行温室水肥一体化灌溉控制系统在温室黄瓜种植的应用,试验研究分析得到温室水肥一体化灌溉技术明显提高了温室黄瓜的产量和质量,降低了氮肥的使用,提高水肥的利用效率。本系统具有易操作、易布设、成本低、系统稳定可靠的特点,不仅为灌溉施肥技术的应用提供一定的技术与方法,而且为温室蔬菜优质高效生产的水肥综合管理提供可借鉴的理论依据。
吴久江[6]（2020）在《草莓塑料大棚物联网技术应用及水分效率分析》文中研究表明近年来,温室冬季草莓种植已经成为中国陕西省关中地区的支柱性产业。但粗放式管理、种植经验缺乏和多变的气候环境使得草莓单位产量、品质以及水分利用效率处于较低水平,为保证当地农业生产的高质量发展,需要掌握精确的农业管理方式。随着物联网技术在工业、医疗、运输等行业的不断发展,也逐渐应用于农业中,其精准的管理模式和智能的处理决策有助于改善当地草莓生产。本研究以陕西省关中地区简易草莓大棚为研究对象,将物联网技术与农业技术相结合对以下几个方面进行了深入探讨:针对目前该区域草莓种植以简易塑料大棚为主体,缺乏统一的种植标准,产量和水分利用效率水平低,首先我们总结了当地多个草莓种植专家的种植经验和知识并封装在计算机里,在温室里布置各类传感器实时监测环境变化、结合大棚特点构建了适合当地的物联网架构、利用“以人代机”的方式代替智能控制设备、充分发挥手机的通讯功能对农户进行种植管理指导。其次我们对时尺度上全生育阶段的棚内空气温度和相对湿度进行了历史数据总结,分析了专家系统决策的准确率,并进行试验棚和对照棚的生产指标进行对比,总结了物联网技术在简易塑料大棚中的实际应用效果。最后以一个生长周期结束后各项指标表现最好的大棚作为标准,对其历史数据进行分析和总结,揭示产量和水分利用效率提升的内在原因,实现对专家经验模型的初步优化。其主要结论如下:（1）本文设计了一种适用于简易型塑料草莓大棚的农业物联网智慧管理系统,该系统将工艺单模式、执行检查系统和微信互动模式等技术与环境监控和草莓栽培技术相结合。结果表明该管理系统应用效果良好,且能够较好的指导种植户对大棚进行精细化管理,保证草莓产量和品质的有效提升,且利用“手机+人”的方式弥补当地远程智能控制设备的缺失,填补了物联网技术在关中地区简易塑料大棚中的应用空白。（2）本文物联网架构下的专家系统有较好的决策准确率,以标准大棚为例,整个生育阶段棚内空气温度与相对湿度适宜天数比例较高（分别为93.04%和77.39%）,单次灌水量更为平均,波动幅度较小,控制更稳定。其制定的环境控制策略结合工艺单能有效提升草莓苗期存活率,预防病虫害的发生,减少肥药的使用量和资金投入,系统能从不同角度提升草莓产量和水分利用效率。相对于传统经验式管理,物联网技术的管理模式对草莓产量、水分产量利用效率、水分经济利用效率均有所提升,分别为82.62%、133.97%、238.64%,耗水减少27m3。（3）人为因素会导致专家系统的决策存在操作误差,从而导致结果产生差异,基于此,我们将生产指标表现最好的大棚作为标准棚发现,草莓苗期、花期、膨果期三个主要生育阶段的夜间温度分别控制在10-19℃、10-19℃、9-18℃,白天温度分别控制在16-25℃、15-24℃、14-23℃,空气相对湿度管理策略采用标准棚的温室通风管理更适宜当地草莓种植,这为优化专家经验模型提供了参考。
李文玲[7]（2020）在《滴灌条件下氮耦合对温室番茄生长的影响研究》文中认为番茄是我国广泛种植的经济作物之一,市场需求较大。多年来,农民为增产提效盲目灌水施氮,导致水资源浪费、氮素施用超标、水分和氮肥的利用率不高、番茄果实品质不佳等不良影响。水分和氮肥是决定番茄高效优质生产的重要因素,通过合理的水氮耦合模式能提高番茄产量,改善番茄果实品质,在一定程度上提高水分和氮肥的利用效率。实现水氮耦合作用最大化是番茄种植产业可持续发展亟待解决的问题。本试验于2019年5月至9月在山西省农业科学院旱地农业研究中心试验基地的温室和塑料大棚内进行。试验以施氮量和不同生育期灌水量为变量,将番茄的灌水量与施氮量通过四因素三水平正交试验进行设计,研究施氮量与不同生育期灌水量的水氮耦合效应对番茄生长、产量和品质的影响,通过建立番茄植株生长的Logistic生长模型模拟番茄株高茎粗的生长变化,通过建立番茄水氮生产函数,对番茄产量进行模拟,通过番茄“水分-品质”模型对番茄的品质指标进行模拟,通过主成分分析法对番茄进行综合评价。本论文得到以下结论:（1）不同时期灌水前土壤含水率随生育期的推进先下降,后保持平缓,最后逐渐回升;各生育期土壤平均含水率的变化与灌水量的变化基本保持一致;在灌水量相同的情况下,土壤平均含水率随施氮量表现为先增大后减小。土壤硝态氮的累积含量随施氮量的增加而增加,主要集中在土壤表层;灌水量的增加使土壤中的硝态氮向土层深处运移;各处理土壤硝态氮的含量随生育期的推进先减小后增加。（2）各处理番茄株高和茎粗随时间增长均表现为先逐渐增大后趋于稳定,施氮量和灌水量的增加均有利于株高和茎粗的生长。番茄株高在苗期后期生长速度最快;定植后10～40d内为番茄茎粗的主要生长阶段。开花坐果期灌水对番茄株高的影响达到显着性水平,施氮量和苗期灌水量对番茄茎粗的影响达到显着性水平。Logistic生长模型对株高和茎粗的模拟均具有较高的精确度。分析得到对番茄株高和茎粗生长有利的理想处理均为“A1B1C2D1”,即苗期、开花坐果期、成熟期灌水量为I、I、0.75I,施氮量为350kg·hm-2。（3）各处理番茄产量由大到小为“T1>T4>T7>T2>T5>T6>T9>T8>T3”。番茄产量随施氮量的增加而增加,随开花坐果期和成熟期灌水量的增加而增加,随苗期灌水量的增加先增大后减小,开花坐果期的灌水量对产量的影响达到显着水平（P<0.05）,分析得到产量最高的理想水氮耦合方式为“A2B1C1D1”即苗期、开花坐果期、成熟期灌水量分别为0.75I、I、I,施氮量为350kg·hm-2。各处理番茄作物耗水量为180.82～286.773mm,随灌水量的增加而增加。番茄水分利用效率与灌水量负相关,氮肥偏生产力与施氮量负相关,综合考虑产量、水分利用率和氮肥偏生产力,T2处理(I、0.75I、0.75I、250kg·hm-2)综合效益最好。（4）在“水分-产量”的Jensen模型基础上引入氮肥因子,构建番茄水氮生产函数模型,通过计算得到水分敏感指数λ表现为“开花坐果期>成熟期>苗期”,决定系数R2达到0.875,模拟效果较好。利用大棚水氮耦合试验的实测数据对模型进行验证,得到计算值和实测值的均方根误差为2.34t·hm-2,平均相对误差为2.71%,平均绝对误差为1.38t·hm-2,计算值和实测值较接近,表明该模型适用于水氮耦合番茄产量的预测。（5）成熟期的灌水量对番茄有机酸、VC、硝酸盐、可溶性固形物和糖酸比的影响均达到显着水平（P<0.05）。番茄可溶性糖、VC、硝酸盐、可溶性固形物均随成熟期灌水量的增加而减小;有机酸随成熟期灌水量的增加先增大后减小;糖酸比随成熟期灌水量的增加先减小后增大。可溶性糖和有机酸随施氮量的增加先减小后增大;VC含量、硝酸盐含量和糖酸比随施氮量的增加先减小后增大。（6）通过三种“水分-品质”模型进行模拟,三个模型在对番茄可溶性糖、有机酸、和VC进行拟合时相关系数R为0.7350～0.9930,拟合效果较好。在模型求解和验证过程中,三个模型模拟硝酸盐和糖酸比的相关系数整体偏低,推荐采用Additive模型对番茄可溶性糖、有机酸和可溶性固形物与水分的关系进行模拟,采用Exponential对水分与VC之间的关系进行模拟。通过主成分分析法对番茄的各项品质指标、产量、水分利用效率及氮肥偏生产力进行综合分析,由得分排名得到本次试验番茄最佳水氮耦合处理为T7,即苗期、开花坐果期、成熟期的灌水量分别为0.5I、I、0.5I,施氮量为250kg·hm-2。
张艺之[8]（2020）在《榆林市蔬菜产业现状及问题与建议》文中研究说明在我国蔬菜产业布局向优势产区调整的大形势下,明确榆林蔬菜产业现状和存在问题,探索可持续发展对策具有重要意义。本研究运用文献分析、比较研究、调查研究、案例分析、SWOT分析、归纳总结等研究方法,在阐述国内外蔬菜产业研究进展和发展现状的基础上,分析了榆林蔬菜产业现状和存在问题,以榆林蔬菜产业为典型案例,剖析了成功经验,提出了产业可持续发展的对策和建议,旨在为榆林蔬菜产业快速可持续发展提供参考。（1）榆林市蔬菜产业现状和成就:2013年以后,榆林市颁布实施了相关生产操作规范,完善了设施蔬菜种植的标准化体系,规范了无标生产、流通,已有13个大型设施蔬菜生产基地,总面积2.5千hm2,蔬菜合格率高达98%。共有大型标准化基地50个,将近20个乡镇实现了设施蔬菜安全监管全覆盖,蔬菜年种植面积56千hm2,年产量为162.7万t,累积产值27.7亿元,蔬菜产业人均年收入3.4万元。2017年,榆林市建立了现代设施农业核心示范区,多渠道引进蔬菜种植经营主体,实施蔬菜大规模化种植。不断引入海外先进的研发和管理技术,打造现代化的蔬菜产业基地,发展高新、智能设施农业。根据设施蔬菜产业发展规划布局,2020年设施蔬菜种植面积力求新增367 hm2,为榆林市春冬季蔬菜的稳定供应提供保障。（2）榆林市蔬菜产业存在的问题:一是蔬菜产业呈现出单一化生产销售模式,而且蔬菜加工技术相对滞后,难以增加蔬菜产业的附加值,提升产业效益。二是由于融资渠道单一,难以满足设施产业一次性投资较大的需求,设施蔬菜产业的发展面临这巨大的困难。三是由于对农业的重视程度不足和城镇化的推进,年轻人群逐渐脱离农村和农业,造成蔬菜产业从业人员老龄化现象严重,这也对设施蔬菜的科学管理造成阻碍。四是设施规模小,设施利用率低;财政投入薄弱;专业人才匮乏;市场建设滞后;土地流转费用高昂等一系列问题都是限制榆林市蔬菜产业发展的枷锁。（3）对榆林市蔬菜产业发展的建议:针对榆林蔬菜产业发展存在的一些主要问题,首先需要加大财政投入,切实提高榆林设施蔬菜品质,为设施蔬菜产业注入一股新活力。其次,需要加快推进设施蔬菜标准化和产业化、完善蔬菜流通体系,提高蔬菜生产效率和蔬菜产品质量,降低生产成本,增加蔬菜的销售渠道,为农民增产创收提供保证。第三,要重视培养专业人才,将优秀人才融入到当地的技术人才体系中,为蔬菜产业的快速发展保驾护航。第四,应该积极引导土地流转,构建社会化服务体系,在蔬菜产业可能面临自然灾害等威胁时能够提供预警和帮助。
郝明贤[9]（2020）在《林州市设施蔬菜生产现状调查及发展对策》文中提出林州市位于河南省西北部,地处山区,耕地面积总量少、地块小、不集中,不平整,坡地面积占86%。近年来,随着新一轮农业结构调整和优化,林州市建立37个农业园区,11个设施蔬菜种植园区。为全面了解林州市设施蔬菜现状,本文通过文献分析法、访谈法、调查法等对林州市11个蔬菜种植园区及4个蔬菜种植大户进行设施蔬菜生产现状调研,发现林州市设施蔬菜生产过程中存在主要问题,提出切实可行的改进措施。主要研究结果如下:1林州市设施蔬菜生产现状与存在的问题。林州市坡地面积大,不利于集约化生产;设施规模不均衡,基础设施结构滞后;蔬菜品种单一,以种植番茄、黄瓜、茄子、西葫芦常见蔬菜为主,缺少林州市特色蔬菜品种;蔬菜产品营销方式陈旧,品牌意识缺乏;以人工徒手操作为主,机械化程度低;专业技术人员缺乏,推广技术服务落后;病虫害防治形式单一,肥水管理不科学。2改进措施和发展对策。根据山坡地区的特点进行集约化蔬菜种植;适度规模经营,优化基础设施;结合设施保温、采光、市场需求,调整蔬菜品种结构,形成林州特色菜;运用“互联网+”营销体系,拓宽营销渠道,提高品牌意识;减少用工,积极支持农户购买农机,提高机械化水平;通过招聘蔬菜专业相关的大学生,扩充农技人员,对农民及园区管理者进行“充电”,提升技术水平;加强宣传病虫害防治知识,以预防为主,坚持农业防治、物理防治、药剂防治相结合;为了充分利用水资源,灌水方式采用滴灌,减少地表水蒸发,降低棚内相对湿度;引进设有电子器及电磁阀的滴灌和施肥系统,根据蔬菜需肥量和利用率进行配方施肥。本研究结合林州实际情况,分析了林州市设施蔬菜生产现状及存在问题,提出设施蔬菜生产发展的相应对策,对进一步增强全市设施蔬菜生产活力,保障林州市设施蔬菜产业健康、稳定、持续发展提供理论基础。
揣小龙[10]（2020）在《基于物联网技术的温室环境智能监控系统的研究》文中研究指明农业作为我国的支柱产业,是经济发展的重要基石。想要保证这一基础行业持续稳定的发展,进行精准化的高效作业是重要所在。本文以农业大棚为研究基础,利用多重补插法来处理在温室大棚内的极端环境下传感器可能不工作导致产生空值的问题,利用偏度分析法与分批估计来对不同测位点的传感器数据进行预处理,并通过PCA降维处理、因子分析算法、灰色关联分析、多重线性回归等方法对数据进行进一步的分析,得出当前环境下如何控制硬件来对环境进行改变,达到最适合植物生长的环境,以此完成精准化作业的目的,消除环境因子对农作物生长的限制,提高单位亩产量来实现增产。首先,本文阐述了农业物联网技术的研究背景、意义、国内外的研究现状,并对本文的研究难点、研究内容、所取得成果和整体结构做出概述。其次,本文对系统所用算法做了重点介绍。本文算法主要涉及两方面,一是对传感器采集上来的数据进行预处理操作,尽量让初始数据具有更高的精准度。例如针对在温室大棚这种复杂环境内传感器可能不工作或出错的问题,利用多重补插法来对数据内的空值进行填补处理;针对本系统内多传感器情况,为进一步精确数据,利用偏度分析法与数分批估计来对多传感器采集的同一数据进行分析,将结果进行数据融合,以此来尽可能的达到最大的数据精度;二是对传感器采集上的数据进行分析操作,分析包括光照、温度、湿度、风速、土壤酸碱性、二氧化碳浓度等强耦合在一起共同作用于农作物的生长因素,利用PCA降维处理对多维度数据进行降维处理,提取出关键维度的数据作为特征分量。利用因子分析来对多维度数据进行分析,以此分析出单元素或双元素对农作物生长结果的影响,将影响因子进行排序。利用灰色关联分析各个因素对作物生长结果的影响程度,并根据各个因素之间发展的趋势是否相同或者是否相异,来得出各个因子之间的关联程度。利用多重线性归回法来验证以上算法的结果是否具有一致性。最后,本文以大棚内传感器位置设计与实现为基础,以传感器采集的数据为对象,围绕如何能全自动化进行农业生产这一问题设计了本系统的硬件与软件结构,并以吉林农业科技学院的智慧农业种植基地为基础,根据设计结果实现了大棚的硬件环境与基于B/S结构的温室环境智能监控平台,平台内主要包括了传感器数据采集模块、系统分析处理模块、硬件控制模块与web系统模块,通过四种模块的相互作用,即可实现大棚内全自动化种植农作物。
二、温室大棚灌溉新技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、温室大棚灌溉新技术（论文提纲范文）
（1）温室大棚智能传感系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专业术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的意义 |
| 1.2 课题提出的目的 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 本文的结构安排 |
| 第二章 智能农业系统需求分析 |
| 2.1 系统需求概述 |
| 2.2 可行性分析 |
| 2.2.1 政策环境分析 |
| 2.2.2 经济环境分析 |
| 2.2.3 社会环境分析 |
| 2.2.4 技术环境分析 |
| 2.3 系统业务流程分析 |
| 2.3.1 操作人员 |
| 2.3.2 审批人员 |
| 2.3.3 系统管理员 |
| 2.3.4 基础信息管理 |
| 2.4 非功能需求分析 |
| 2.4.1 必需具备可扩展与可维护性 |
| 2.4.2 必需具备可靠性与安全性 |
| 2.4.3 必需具备高效和专业性 |
| 2.4.4 必需具备智能化与自动化 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统整体架构 |
| 3.2 设计思路 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.4 系统功能模块设计 |
| 3.5 设计原则 |
| 第四章 智能农业系统的详细设计与实现 |
| 4.1 智能农业系统感知层设计与实现 |
| 4.2 系统网络层设计与实现 |
| 4.3 智能农业系统应用层设计与实现 |
| 4.3.1 智能农业系统自动灌溉模块的设计 |
| 4.3.2 智能农业系统自动补光、遮阳模块的设计 |
| 4.3.3 智能农业系统自动排风模块的设计 |
| 4.4 智能农业系统的测试 |
| 4.4.1 测试环境 |
| 4.4.2 系统白盒测试 |
| 4.4.3 系统黑盒测试 |
| 4.4.4 系统性能测试 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）无线可视化智慧农业管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第2章 系统硬件设计 |
| 2.1 整体硬件方案设计 |
| 2.2 传感器选型 |
| 2.2.1 空气温湿度传感器 |
| 2.2.2 光照强度传感器 |
| 2.2.3 土壤湿度传感器 |
| 2.3 硬件电路设计 |
| 2.4 PCB电路设计 |
| 第3章 系统软件平台架构 |
| 3.1 无线传感网络概述 |
| 3.1.1 无线传感网络概念和结构 |
| 3.1.2 无线传感网络特点 |
| 3.1.3 无线传感网络应用领域 |
| 3.1.4 无线通讯技术介绍 |
| 3.1.5 无线通讯技术网络拓扑结构 |
| 3.2 感知层软件设计 |
| 3.2.1 采集程序设计 |
| 3.2.2 Zig Bee协议栈 |
| 3.2.3 网关程序设计 |
| 3.2.4 WiFi模块网络配置 |
| 3.3 应用层软件设计 |
| 3.3.1 物联网云平台设计 |
| 3.3.2 手机客户端配置 |
| 3.3.3 上位机监控平台设计 |
| 3.3.4 微型光伏电源系统设计 |
| 第4章 基于卡尔曼滤波的温室大棚环境曲线研究 |
| 4.1 数据融合概述 |
| 4.2 数据融合常用算法 |
| 4.3 卡尔曼滤波融合算法 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波算法具体流程 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波算法验证 |
| 第5章 系统实验与测试 |
| 5.1 系统网络测试 |
| 5.2 系统采集测试 |
| 5.3 上位机监控测试 |
| 5.4 系统丢包率测试 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、科研成果与学术发表的论文 |
| 致谢 |
（3）基于云服务的温室远程智能控制系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 温室节水智能控制技术研究现状 |
| 1.2.2 基于云服务的农业物联网远程监控领域研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 本文研究目标及内容 |
| 2 系统总体设计 |
| 2.1 系统功能需求分析 |
| 2.1.1 系统功能需求 |
| 2.1.2 温室环境参数智能调控分析 |
| 2.1.3 技术方案 |
| 2.2 整体方案设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 现场控制器端软硬件设计及控制算法研究 |
| 3.1 现场控制器硬件设计 |
| 3.1.1 主控制器电路设计 |
| 3.1.2 4G物联网模块 |
| 3.1.3 数据采集单元硬件设计及物联网布局 |
| 3.1.4 灌溉管网设计及执行机构设计 |
| 3.2 现场控制器软件设计 |
| 3.2.1 主程序设计 |
| 3.2.2 数据采集及存储子程序实现 |
| 3.2.3 与云服务器通信子程序实现 |
| 3.2.4 执行机构控制子程序实现 |
| 3.3 节水智能控制算法设计 |
| 3.3.1 模糊PID控制原理介绍 |
| 3.3.2 模糊PID控制的算法设计 |
| 3.3.3 Simulink仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于物联网云平台的服务端搭建与部署 |
| 4.1 物联网云平台方案设计 |
| 4.1.1 物联网云平台选择 |
| 4.1.2 阿里云平台通信协议及方式 |
| 4.1.3 物联网云平台总体搭建方案 |
| 4.2 设备管理服务搭建 |
| 4.3 数据开发服务搭建 |
| 4.3.1 图表数据服务 |
| 4.3.2 地图数据服务 |
| 4.4 业务逻辑服务搭建 |
| 4.5 规则引擎数据流转服务搭建 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 客户端设计 |
| 5.1 手机Web客户端设计 |
| 5.1.1 Web客户端整体设计 |
| 5.1.2 Web子系统设计 |
| 5.1.3 扫二维码访问功能 |
| 5.2 手机APP客户端设计 |
| 5.2.1 手机APP总体模块设计 |
| 5.2.2 手机APP通信模块设计 |
| 5.2.3 手机APP界面设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 现场控制器端环境搭建及功能测试 |
| 6.1.1 现场系统环境搭建 |
| 6.1.2 现场控制功能测试 |
| 6.1.3 空气温湿度自动调节功能测试 |
| 6.1.4 土壤温湿度自动调节功能测试 |
| 6.2 云服务器端网络传输功能测试 |
| 6.2.1 4G物联网模块与云服务器端通信测试 |
| 6.2.2 手机客户端与云服务器端通信测试 |
| 6.3 手机远程监控功能测试 |
| 6.3.1 Web客户端功能测试 |
| 6.3.2 手机APP端功能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（4）基于大棚固碳的太阳能智能灌溉调控系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景与意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外大棚气肥灌溉技术发展现状 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 系统总体要求与方案设计 |
| 2.1 光合作用机理分析 |
| 2.2 系统设计 |
| 2.2.1 功能需求分析 |
| 2.2.2 性能需求分析 |
| 2.3 大棚固碳调控系统总体架构 |
| 2.4 关键技术分析 |
| 2.4.1 Lab VIEW虚拟仪器程序编写 |
| 2.4.2 模型控制设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 气肥灌溉决策模型研究 |
| 3.1 模糊控制决策程序 |
| 3.2 模糊控制理论 |
| 3.3 模糊控制器的设计 |
| 3.3.1 确定模型输入输出变量 |
| 3.3.2 输入输出论域的确定 |
| 3.3.3 模糊隶属度函数的选择与验证 |
| 3.3.4 模糊规则的设计 |
| 3.3.5 解模糊 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 大棚固碳调控系统软硬件编写与设计 |
| 4.1 核心处理器模块 |
| 4.2 传感器模块选型 |
| 4.2.1 二氧化碳传感器选型 |
| 4.2.2 土壤温度(水分)变送器 |
| 4.2.3 光照度传感器 |
| 4.3 二氧化碳调控装置设计 |
| 4.4 PLC控制电路设计 |
| 4.5 系统软件编写 |
| 4.5.1 系统主程序设计概述 |
| 4.5.2 用户界面登录程序 |
| 4.5.3 水箱液位/土壤湿度监控程序 |
| 4.5.4 温度监控程序 |
| 4.5.5 光照强度监控程序 |
| 4.5.6 二氧化碳浓度监控程序设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验验证 |
| 5.1 气肥灌溉决策模型验证 |
| 5.2 大棚固碳调控系统运行验证 |
| 5.2.1 系统有效性验证 |
| 5.2.2 各性能参数测量精准性验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 各程序功能模块结构图 |
| 附录 B 各组番茄苗幼苗期和生长期图片 |
| 附录 C 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）温室水肥一体化灌溉控制系统的设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究的动态和趋势 |
| 1.3.1 国外水肥一体化技术研究现状 |
| 1.3.2 国内水肥一体化技术研究现状 |
| 1.4 研究的主要目标、内容、方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.4.4 研究的技术路线 |
| 2 温室水肥一体化灌溉控制系统总体设计 |
| 2.1 温室水肥一体化灌溉控制系统总体结构 |
| 2.2 温室水肥一体化灌溉控制系统设计原则 |
| 2.2.1 兼容性强 |
| 2.2.2 安全性 |
| 2.2.3 实用性 |
| 2.2.4 低成本性 |
| 2.3 温室水肥一体化灌溉控制系统决策流程图 |
| 2.4 温室水肥一体化灌溉控制系统的硬件组成 |
| 2.4.1 土壤温湿度传感器 |
| 2.4.2 EC传感器 |
| 2.4.3 电动比例调节阀 |
| 2.4.4 过滤器 |
| 2.4.5 灌溉水泵 |
| 2.5 温室水肥一体化灌溉控制系统的控制中心 |
| 2.6 ZigBee网络总体设计方案 |
| 2.6.1 ZigBee技术简介 |
| 2.6.2 ZigBee无线通讯模块的设计 |
| 2.6.3 ZigBee无线通讯模块芯片的选择 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 温室水肥一体化灌溉控制系统操作界面的设计 |
| 3.1 系统登录和主操作界面设计 |
| 3.2 参数设置和实时参数界面设计 |
| 3.3 系统手动操作界面设计 |
| 3.4 系统自动操作界面设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 模糊PID控制器的设计研究 |
| 4.1 基本PID控制 |
| 4.2 执行机构数学建模 |
| 4.3 被控系统数学模型 |
| 4.4 模糊PID控制器设计 |
| 4.4.1 模糊控制理论 |
| 4.4.2 模糊控制器的结构 |
| 4.4.3 模糊化 |
| 4.4.4 模糊控制器的控制规则设计 |
| 4.5 系统仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统的整体实现和测试 |
| 5.1 系统的硬件测试 |
| 5.2 无线传感器网络测试 |
| 5.3 传感器测试 |
| 5.4 系统运行测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 系统的应用与试验分析 |
| 6.1 试验品种和地点选择 |
| 6.2 温室水肥灌溉对土壤影响 |
| 6.3 温室水肥灌溉对农作物影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 个人情况 |
| 教育背景 |
| 科研经历 |
| 在学期间发表论文 |
（6）草莓塑料大棚物联网技术应用及水分效率分析（论文提纲范文）
| 基金 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 关键技术 |
| 1.3.1 传感器技术 |
| 1.3.2 传输网络 |
| 1.3.3 人工智能技术 |
| 1.3.4 专家系统 |
| 1.4 现有研究存在的问题 |
| 第二章 研究方法与内容 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究目标 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 试验布置与对象 |
| 2.4.2 监测指标 |
| 2.5 技术路线 |
| 第三章 简易大棚物联网架构与平台设计 |
| 3.1 物联网总体架构 |
| 3.2 移动网络与无线通信技术 |
| 3.2.1 数据传输与可视化技术 |
| 3.2.2 网关与云服务器设计 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.4 专家系统处置决策 |
| 3.4.1 参数报警设置 |
| 3.4.2 报警准确率设计 |
| 3.4.3 栽培技术与工艺单设计 |
| 3.4.4 专家系统决策执行检查 |
| 3.5 微信公众号设计 |
| 3.5.1 结构设计与交流功能 |
| 3.5.2 信息推送服务 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 物联网系统在简易塑料大棚应用效果分析 |
| 4.1 试验概况 |
| 4.2 决策准确率分析 |
| 4.3 时尺度上环境变化分析 |
| 4.4 生产指标对比 |
| 4.4.1 水分利用效率分析 |
| 4.4.2 产量、耗水与收入对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 专家经验模型初步优化 |
| 5.1 试验概况 |
| 5.2 各园区相关生产指标对比 |
| 5.2.1 产量、耗水量、WUE、WEE对比分析 |
| 5.2.2 专家系统决策完成对比 |
| 5.2.3 上市时间与收入 |
| 5.2.4 药肥使用与投入 |
| 5.3 各园区草莓生长周期内环境变化 |
| 5.3.1 空气温湿度变化 |
| 5.3.2 全生育期灌水量分析 |
| 5.4 棚内环境数据频数统计 |
| 5.4.1 空气温度频数统计与预值优化分析 |
| 5.4.2 相对湿度频数统计与预值优化分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 讨论及有待深入研究的问题 |
| 6.1 文章讨论 |
| 6.2 主要结论 |
| 6.3 主要进展 |
| 6.4 有待深入研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）滴灌条件下氮耦合对温室番茄生长的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 膜下滴灌水氮耦合研究进展 |
| 1.2.2 水氮耦合下番茄生长的研究进展 |
| 1.2.3 水氮耦合下番茄品质的研究进展 |
| 1.2.4 水氮生产函数研究进展 |
| 1.2.5 正交试验在农业生产中的应用 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 试验区概况和试验设计 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 试验材料 |
| 2.2.2 试验方案 |
| 2.3 试验测试指标与方法 |
| 2.3.1 土壤容重及田间持水率 |
| 2.3.2 土壤含水率 |
| 2.3.3 土壤硝态氮 |
| 2.3.4 充分灌水处理的灌水量 |
| 2.3.5 番茄作物耗水量 |
| 2.3.6 番茄生长指标测定 |
| 2.3.7 番茄产量和品质测定 |
| 2.3.8 模型评价指标 |
| 2.4 数据处理与分析方法 |
| 第三章 膜下滴灌水氮耦合对番茄生长的影响 |
| 3.1 膜下滴灌水氮耦合对土壤水分的影响 |
| 3.2 膜下滴灌水氮耦合对土壤硝态氮含量的影响 |
| 3.3 膜下滴灌水氮耦合对番茄生长的影响 |
| 3.3.1 膜下滴灌水氮耦合对番茄株高的影响 |
| 3.3.2 膜下滴灌水氮耦合对番茄茎粗的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 膜下滴灌水氮耦合对番茄产量的影响 |
| 4.1 膜下滴灌水氮耦合对番茄产量的影响 |
| 4.1.1 膜下滴灌水氮耦合对番茄产量的影响 |
| 4.1.2 膜下滴灌水氮耦合对番茄耗水量的影响 |
| 4.1.3 膜下滴灌水氮耦合对番茄水氮利用效率的影响 |
| 4.2 膜下滴灌水氮耦合番茄水氮生产函数的建立 |
| 4.2.1 番茄水氮生产函数的模型选取 |
| 4.2.2 番茄水氮生产函数模型求解 |
| 4.2.3 番茄水氮生产函数水分敏感指数分析 |
| 4.2.4 番茄水氮生产函数的验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 膜下滴灌水氮耦合对番茄品质的影响 |
| 5.1 膜下滴灌水氮耦合对番茄品质的影响 |
| 5.1.1 水氮耦合对番茄可溶性糖的影响 |
| 5.1.2 水氮耦合对番茄有机酸的影响 |
| 5.1.3 水氮耦合对番茄VC含量的影响 |
| 5.1.4 水氮耦合对番茄硝酸盐含量的影响 |
| 5.1.5 水氮耦合对番茄可溶性固形物的影响 |
| 5.1.6 水氮耦合对番茄糖酸比的影响 |
| 5.2 番茄“水分-品质”经验模型的建立 |
| 5.2.1 模型介绍 |
| 5.2.2 模型参数求解 |
| 5.2.3 模型验证 |
| 5.3 利用主成分分析法对番茄进行综合分析 |
| 5.3.1 主成分分析法简介 |
| 5.3.2 基于主成分分析对番茄进行综合评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）榆林市蔬菜产业现状及问题与建议（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 选题背景和研究方法 |
| 1.1 选题背景和目的意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 榆林市蔬菜产业基础条件和产业发展现状 |
| 2.1 榆林市蔬菜产业基础条件分析 |
| 2.1.1 地理位置及交通条件 |
| 2.1.2 自然条件 |
| 2.1.3 经济资源条件 |
| 2.2 榆林市蔬菜产业现状 |
| 2.2.1 设施蔬菜生产现状 |
| 2.2.2 西瓜和甜瓜生产现状 |
| 第三章 榆林蔬菜设施结构和产业问题分析 |
| 3.1 榆林市蔬菜主要设施结构类型 |
| 3.1.1 日光温室蔬菜 |
| 3.1.2 塑料大棚 |
| 3.1.3 日光温室和塑料大棚投资情况对比 |
| 3.2 2014-2018年榆林市各区县蔬菜生产发展分析 |
| 3.2.1 蔬菜生产情况分析 |
| 3.2.2 设施蔬菜生产情况分析 |
| 3.2.3 西瓜和甜瓜生产情况分析 |
| 3.3 榆林市设施蔬菜产业存在的问题 |
| 3.3.1 设施规模小,设施利用率低 |
| 3.3.2 财政投入较为薄弱 |
| 3.3.3 专业人才匮乏 |
| 3.3.4 市场建设滞后 |
| 3.3.5 设施规模小,可利用率较低 |
| 3.3.6 土地流转费用高昂 |
| 第四章 榆林市设施蔬菜发展SWOT分析 |
| 4.1 发展优势 |
| 4.1.1 发展时机有利 |
| 4.1.2 旺盛的市场需求 |
| 4.1.3 气候资源优势 |
| 4.1.4 社会经济基础 |
| 4.2 发展劣势 |
| 4.2.1 经营方式单一,产业服务体系滞后 |
| 4.2.2 技术设施薄弱,融资渠道单一 |
| 4.3 发展机遇 |
| 4.3.1 政策大力扶持,市场前景广阔 |
| 4.3.2 广阔的市场前景 |
| 4.4 威胁分析 |
| 4.4.1 劳动力老龄化 |
| 4.4.2 设施农业重建轻管 |
| 第五章 对榆林市蔬菜产业发展的建议 |
| 5.1 制定产品发展目标 |
| 5.1.1 总体目标 |
| 5.1.2 具体目标 |
| 5.2 落实科学的产业发展规划 |
| 5.2.1 合理规划产业发展区域,扩大基地规模 |
| 5.2.2 优化设施蔬菜品种结构 |
| 5.3 设施蔬菜产业发展对策 |
| 5.3.1 加快设施蔬菜标准化建设体系步伐 |
| 5.3.2 加大财政投入 |
| 5.3.3 加快培养专业人才队伍 |
| 5.3.4 加大蔬菜流通体系建设,衍生市场链条拓宽市场渠道 |
| 5.3.5 积极推进榆林设施蔬菜产业化进程 |
| 5.3.6 积极引导土地流转,构建社会化服务体系 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（9）林州市设施蔬菜生产现状调查及发展对策（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 国外设施蔬菜发展状况 |
| 1.1.2 我国设施蔬菜发展状况 |
| 1.1.3 河南省设施蔬菜发展状况 |
| 1.2 选题目的及意义 |
| 1.2.1 选题目的 |
| 1.2.2 选题意义 |
| 第二章 研究内容和研究方法 |
| 2.1 研究内容 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 文献查阅 |
| 2.2.2 实地调查 |
| 2.2.3 问卷调查 |
| 2.3 技术路线 |
| 2.4 研究条件 |
| 第三章 林州市设施蔬菜生产发展概况 |
| 3.1 林州市设施蔬菜生产发展的基础条件 |
| 3.1.1 自然气候条件 |
| 3.1.2 地理位置 |
| 3.1.3 水资源 |
| 3.1.4 劳动力资源 |
| 3.1.5 市场需求 |
| 3.2 林州市设施蔬菜园区及种植大户生产现状 |
| 3.2.1 西赵无公害果蔬种植精品园 |
| 3.2.2 梅平现代农业精品园 |
| 3.2.3 林州丰乐农业生态园 |
| 3.2.4 林州市土楼果蔬农业示范园 |
| 3.2.5 五龙镇城峪村种植合作社 |
| 3.2.6 原康镇李家村 |
| 3.2.7 田壮壮蔬菜种植产业扶贫基地 |
| 3.2.8 安阳市京亿鑫源农业种植农民专业合作社 |
| 3.2.9 刘家街方家庄 |
| 3.2.10 原康镇岸下村 |
| 第四章 林州市设施蔬菜生产现状问题分析 |
| 4.1 坡地制约设施蔬菜发展 |
| 4.2 设施规模不均衡、基础设施有待优化 |
| 4.3 设施蔬菜种类单一、品种结构有待调整 |
| 4.4 营销策略不完善、品牌意识薄弱 |
| 4.5 徒手操作为主、机械化程度低下 |
| 4.6 专业技术人员匮乏、技术推广服务滞后 |
| 4.7 病虫害防治、水肥管理不规范 |
| 第五章 加快林州市设施蔬菜生产发展的对策 |
| 5.1 根据坡地蔬菜种植特点进行集约化种植 |
| 5.2 适度规模经营、优化基础设施 |
| 5.3 调整蔬菜品种结构、形成区域特色蔬菜 |
| 5.4 建设信息网络、提高品牌意识 |
| 5.5 减少用工、提高蔬菜设施机械化水平 |
| 5.6 引进人才、提升专业技术水平 |
| 5.7 病虫害防治、肥水管理规范化 |
| 5.7.1 预防为主、综合防治 |
| 5.7.2 科学浇水、平衡施肥 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（10）基于物联网技术的温室环境智能监控系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 温室大棚监测国内外研究现状 |
| 1.2.1 温室大棚监测国外现状 |
| 1.2.2 温室大棚监测国内现状 |
| 1.3 本文研究难点 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 平台整体设计 |
| 2.1 平台架构设计 |
| 2.2 平台功能设计 |
| 2.2.1 传感器采集模块设计 |
| 2.2.2 数据分析模块设计 |
| 2.2.3 硬件控制模块设计 |
| 2.2.4 Web系统模块 |
| 2.3 数据库设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 传感器数据采集及预处理系统 |
| 3.1 传感器数据采集 |
| 3.2 数据采集方式 |
| 3.2.1 不同时间段采集 |
| 3.2.2 不同因子种类采集 |
| 3.2.3 自动/手动采集 |
| 3.3 多重补插法处理缺失数据 |
| 3.3.1 多重补插法介绍 |
| 3.3.2 多重补插法步骤 |
| 3.3.3 多重补插法应用 |
| 3.3.4 多重补插法结果及分析 |
| 3.4 偏度分析法与分批估计进行数据融合 |
| 3.4.1 偏度分析法与分批估计介绍 |
| 3.4.2 偏度分析法与分批估计步骤 |
| 3.4.3 偏度分析法与分批估计应用 |
| 3.4.4 偏度分析法与分批估计结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据分析系统 |
| 4.1 降维算法 |
| 4.1.1 PCA降维处理 |
| 4.1.2 因子分析 |
| 4.2 灰色关联分析 |
| 4.3 多重线性回归 |
| 4.3.1 多重线性回归模型 |
| 4.3.2 最小二乘估计 |
| 4.3.3 平方和分解 |
| 4.4 数据分析系统应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 硬件控制系统 |
| 5.1 温室大棚整体设计 |
| 5.2 传感器节点设计 |
| 5.2.1 传感器采集箱框架结构图 |
| 5.2.2 传感器模块介绍 |
| 5.2.3 传感器核心封装设计 |
| 5.2.4 传感器软件设计 |
| 5.3 控制节点设计 |
| 5.3.1 控制节点框架结构图 |
| 5.3.2 控制节点硬件介绍 |
| 5.4 网关节点设计 |
| 5.4.1 网关节点框架结构图 |
| 5.4.2 网关节点硬件介绍 |
| 5.4.3 网关节点通讯协议设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 温室环境智能监控系统平台实现 |
| 6.1 系统整体介绍 |
| 6.2 功能模块部分 |
| 6.2.1 灌溉模块 |
| 6.2.2 通风模块 |
| 6.2.3 灯光模块 |
| 6.2.4 温控模块 |
| 6.2.5 报警模块 |
| 6.3 数据呈现部分 |
| 6.3.1 实时监控 |
| 6.3.2 数据总览 |
| 6.3.3 数据查询 |
| 6.3.4 智能分析 |
| 6.4 系统运行现状 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
四、温室大棚灌溉新技术（论文参考文献）
- [1]温室大棚智能传感系统的设计与实现[D]. 郝雪飞. 南京邮电大学, 2019(03)
- [2]无线可视化智慧农业管理系统设计与实现[D]. 王晓文. 桂林理工大学, 2020(07)
- [3]基于云服务的温室远程智能控制系统[D]. 熊力霄. 北京林业大学, 2020(02)
- [4]基于大棚固碳的太阳能智能灌溉调控系统的研究[D]. 张泉. 广州大学, 2020
- [5]温室水肥一体化灌溉控制系统的设计与应用[D]. 王振民. 黑龙江八一农垦大学, 2020(09)
- [6]草莓塑料大棚物联网技术应用及水分效率分析[D]. 吴久江. 西北农林科技大学, 2020(02)
- [7]滴灌条件下氮耦合对温室番茄生长的影响研究[D]. 李文玲. 太原理工大学, 2020(07)
- [8]榆林市蔬菜产业现状及问题与建议[D]. 张艺之. 西北农林科技大学, 2020(02)
- [9]林州市设施蔬菜生产现状调查及发展对策[D]. 郝明贤. 河南科技学院, 2020(11)
- [10]基于物联网技术的温室环境智能监控系统的研究[D]. 揣小龙. 吉林农业大学, 2020(03)