首页“T6娱乐平台本文是为大家整理的作物种植主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为作物种植选题相关人员撰写毕业论文提供参考。

　　摘要：基于国家统计年鉴数据,分析了我国主要农作物种植结构的变化趋势,结合不同作物的收益情况以及对农民人均可支配收入的影响,对农作物种植趋向及其潜在环境风险进行了分析.结果表明,我国蔬菜、水果的种植面积有增加的趋势;种植蔬菜、水果的现金收益分别达51000元/hm2和54915元/hm2,约为水稻收益的4～5倍,农民人均可支配收入与蔬菜瓜果的播种面积存在一定的线性正相关关系,在经济的驱动下同时考虑种植条件,农民更有意愿种植蔬菜瓜果等经济作物.蔬菜、水果未利用的化肥量分别达到375kg/hm2和600kg/hm2,甚至超过了粮食作物的施肥量,产生的废弃物及秸秆量也不容忽视,其潜在环境风险更高.因此,应推广应用化肥减量及化肥替代技术,加强废弃物及秸秆资源化利用.

　　摘要：大田作物一般成行种植,以提高种植效率和方便田间管理.因此,作物种植行自动检测对于智能农机携带传感器拍摄影像实现自主导航、精准打药,乃至基于无人机搭载传感器拍摄高分辨率影像生成田间的精准管理作业单元都具有重要意义,是智慧农业管理的重要组成部分.本研究首先系统归纳总结了已有作物种植行自动检测方法,分析了Hough变换法、最小二乘法、绿色像元累积法、Blob分析法、滤波法、消隐点法等作物种植行提取方法的基本原理、发展现状与优、缺点;其次,针对已有研究,提出目前还存在的、需要探讨的科学技术问题,比如不同空间和光谱分辨率影像如何影响作物种植行提取的精度;怎样基于无人机识别不同空间分布特征的作物种植行并进行长势空间精准制图;如何构建标准化的作物种植行识别技术流程等;最后,针对种植行提取技术现状与存在的问题,提出未来的若干研究方向,包括能适应高杂草压力等复杂环境的作物种植行精准识别技术,以提高智能农机自主导航精度;能基于种植行识别结果进行作物长势精准制图,从而支撑田间精准分区的方法;耦合无人机遥感精准作物长势监测与智能农机作业的田间精准管理技术等.本文可为影像中作物种植行自动提取及其相关应用研究提供参考.

　　摘要：随着生活质量的提升,人们也愈发地关注食品安全相关问题.在当前背景下,需要对农作物的种植到加工整个环节重视起来.近年来,农作物种植中开始广泛利用无公害栽培管理技术,不仅保证了农作物的产量和质量,同时也确保了农产品安全.本文从无公害栽培技术在农作物种植中的现状和问题入手,讨论无公害栽培技术的使用原则,并分析如何在农作物种植中利用无公害栽培技术,希望对相关研究具有帮助作用.

　　摘要：近年来,设施蔬菜连续重茬种植造成土壤次生盐渍化严重,土壤质量下降,病虫害日益加重,制约了设施蔬菜产业的发展.另外,作物秸秆随意抛弃,既浪费资源,又污染环境.为改善土壤环境,进行了微生物菌剂高温闷棚试验.试验结果表明,微生物菌剂高温闷棚技术能有效改良土壤结构,改善土壤环境,解决了多年连续种植蔬菜造成的生理病害严重、土传病虫害常年发生的问题,有效减轻了连作障碍.

　　摘要：特色作物作为农业生产的重要组成部分,已成为农业生产新的增长点。本文从特色作物在伊犁河谷农业生产中的作用、发展现状等方面进行梳理分析,总结经验,查找不足,提出发展举措,为农业行政、科研、推广等部门提供参考。

　　6.[学位论文]基于GF-2影像的农作物种植结构提取——以长春市双阳区为例

　　7.[学位论文]黄三角主要农作物种植区土壤盐分无人机及卫星多光谱估测与反演

　　封面 目录 声明 摘要 英文摘要 1引言 1．1研究背景 1．2研究目的 1．3研究意义 1．4国内外研究现状 1．4．1作物产量与种植密度关系国内外研究现状 1．4．2结合施肥量的种植密度优化国内外研究现状 1．4．3智能农业系统的国内外研究现状 1．5研究内容与方法 1．5．1研究内容 1．5．2研究方法与技术路线系统相关技术及理论介绍 2．1Python语言和Django框架 2．1．1Python语言 2．1．2Django框架 2．1．3Django的MTV架构 2．2开发相关技术 2．2．1 Semantic UI框架 2．2．2Pyecharts图表库 2．2．3Datatables数据表格 2．2．4MySQL数据库 2．3系统相关理论 2．3．1遗传算法 2．3．2BP神经网络 3种植密度模型与优化方法 3．1作物产量密度模型 3．1．1渐进型产量密度模型 3．1．2抛物线基于EGA的参数估计和模型选择 3．2．1经典遗传算法的优缺点 3．2．2EGA策略设计 3．2．3模型参数估计和模型筛选的方法实现 3．2．4实验结果 3．3最适种植密度范围 3．3．1作物经济效益产量 3．3．2最适种植密度范围的求解方法 3．3．3实验结果 4考虑施肥量的种植密度模型与优化方法 4．1基于BP神经网络的种植密度和施肥量数据拟合 4．1．1BP神经网络 4．1．2BP神经网络结构设计 4．1．3数据归一化处理 4．1．4交叉验证 4．1．5BP神经网络的实现 4．1．6实验结果 4．2基于实数遗传算法的种植密度和施肥量优化 5作物种植密度优化系统的设计与实现 5．1系统需求分析 5．1．1用户需求分析 5．1．2功能需求分析 5．2系统的框架设计 5．3开发环境配置 5．4用户管理模块的实现 5．4．1用户注册和登录流程及页面展示 5．4．2用户注册和登录模块的前端实现 5．4．3用户注册和登录模块的后端实现 5．5产量密度模型优化模块 5．5．1页面布局设计 5．5．2实现流程及页面展示 5．5．3数据可视化及展示 5．6最适种植密度范围模块的实现 5．6．1实现流程及页面展示 5．6．2数据可视化展示 5．7施肥量和种植密度优化模块的实现 5．7．1模块实现流程 5．7．2基于BP神经网络的施肥量和种植密度优化 5．7．3基于多项式回归的施肥量和种植密度优化 6结论与展望 6．1结论 6．2展望 致谢 参考文献

　　封面 声明 中文摘要 英文摘要 目录 第一章 绪论 1.1研究背景与意义 1.2国内外研究现状 1.3 研究选题与方案 1.4 论文组织结构 第二章 农作物种植结构提取理论与方法 2.1 农作物种植结构提取的理论基础 2.2 基于机器学习的监督分类方法 2.3 本章小结 第三章 基于Sentinel-2号数据的光谱、时相特征重要性分析 3.1 研究区域与数据 3.2 特征空间的构建 3.3 特征重要性分析方法 3.4 实验结果与验证 3.5 本章小结 第四章基于GEE的黑龙江省农作物空间格局提取及变化分析 4.1 研究区域与数据 4.2 方法 4.3 农作物种植结构提取结果 4.4 空间格局时空动态变化分析 4.5 本章小结 第五章总结与展望 5.1 创新点及结论 5.2 存在的问题及展望 参考文献 作者简介及在学期间所取得的科研成果 致谢