一、森林害虫信息管理系统的关键技术（论文文献综述）
翟玉星[1]（2021）在《基于卷积神经网络的烟草害虫识别及管理系统的研发》文中指出山东是我国主要的产烟区,烟叶品质优良,为国家创造了稳定的税收,为烟农创造了稳定的收入。但是害虫问题一直困扰着烟农的生产活动。人工田间诊断烟草害虫,费工费时,物联网和人工智能技术的发展为烟草害虫科学远程精准高效识别、诊断和防治提供了便捷,对确保烟草健康和烟叶产量有重要意义和作用。本论文对烟草主要害虫运用图像识别技术进行了研究,并研发了烟草害虫管理系统,降低了烟农害虫管理与防治的劳动强度,具体研究内容如下:（1）构建烟草害虫识别模型通过烟田实地采集、网络爬虫爬取两种方式获取实验所需的烟草害虫图像数据集。烟田实地采集通过人工拍照的方式采集害虫图像;网络爬虫通过爬取网上数据以获得烟草害虫图像。选取棉铃虫成虫、棉铃虫幼虫、斜纹夜蛾、烟蚜四种害虫作为本试验的数据集,最终完成害虫图像数据集的构建。通过图像翻转、图像灰度化以及直方图均衡化等方式对害虫数据集进行预处理操作,使用图像大小归一化方法,将图像尺寸统一调整为50×50的像素;基于AlexNet、GoogLeNet以及VGG-19网络构建烟草害虫识别模型,通过卷积层对输入图像进行多维度、多尺度的特征提取,通过池化层对图像进行主要特征提取;最后将特征输入分类器,进行烟草害虫图像识别分类,得到害虫类型,实现烟草害虫图像的自动识别。（2）烟田环境信息物联网监测系统分析烟草生长过程中的环境影响因素,其中空气温度和光照强度对害虫的影响最高,为实时监测烟田的温度与光照强度信息,本系统设计了物联网智能环境监测系统,其包括物联网智能烟草环境信息感知模块、传输模块及上位机监测系统模块,最终实现实时监测烟草的生长环境信息的功能。（3）烟草害虫管理系统结合用户的功能需求设计并开发了烟草害虫管理系统,选用My SQL数据库进行系统数据库的设计,采用了Bootstrap框架以及SSH框架进行系统的开发,实现了烟草害虫信息查询、害虫诊断、害虫识别、农药信息查询、专家在线咨询和实时监测功能。本研究构建了烟草害虫图像识别模型,开发了烟草害虫管理系统,实现了烟草害虫查询、害虫诊断、害虫识别、农药信息查询、专家在线咨询和实时监测功能。开发烟草害虫图像识别微信小程序,实现了在线识别烟草害虫图像的功能。降低了人工田间诊断的成本,对增强烟草害虫防控的及时性、实时性,提高烟农收益等具有非常重要的意义;为烟草害虫精准高效识别、诊断和防治提供重要的理论和技术支撑。
柳懿祥[2]（2020）在《十字花科蔬菜主要害虫的自动收集装置研究》文中进行了进一步梳理害虫每年对我国的十字花科蔬菜生产造成严重经济损失,如何科学、准确地进行害虫的实时测报成为各级政府和农业工作者十分紧迫的问题。然而,传统测报工作需要大量的人工实现害虫收集,并进行识别与计数,效率低下且费时费力。随着科技的发展进步,出现了一些害虫监测装置,特别是通过测报灯诱捕害虫,并由计算机完成害虫图像的采集、计数和识别工作。本文在现有灯光诱杀技术基础上,研究设计了一种可用于十字花科主要虫害测报的害虫自动收集装置,利用该装置可采集十字花科主要害虫图像并根据害虫图像实时情况进行翻转和震动动作,以提高图像采集的质量,从而提高害虫识别的准确性,进一步节省人力资源。本文主要工作包括:（1）自动收集装置整体设计,由杀虫模块、图像采集模块、智能采样盘模块、回收模块和控制系统组成。杀虫模块负责害虫的诱杀,图像采集模块负责拍摄害虫图像,智能采样盘模块负责提高害虫图像质量,回收模块负责回收图像采集后的害虫,控制系统负责给出各个模块的行动信号。（2）对装置的硬件部分进行实体建模并完成装配。其中包括内壁部件、外壁部件和采样盘部件的设计,随后还设计了震动功能的凸轮滑块机构,与保证震动和翻转的机构互不影响的联轴器。完成了电机种类及轴承等标准件的选取,模拟组装效果。调试修改参数后使用3D打印技术生产出装置实物,进行组合装配和调试工作。（3）害虫图像分割和重叠检测。分割根据昆虫在采样盘上姿态特点,提出一种基于全局对比度的图像分割方法,结合阈值迭代分割获得昆虫区域,计算昆虫比例,并控制采样盘翻转完成对昆虫的收集。以分割结果为依据,计算害虫面积比例。重叠检测利用Mean-shift聚类算法对图像去噪,使用小波变换提取图像中的轮廓细节,根据区域内的轮廓细节数量判断重叠程度,以此程度判断是否震动。（4）装置远程通讯和服务器交互设计。为了对装置进行远程控制,提高测报效率,给装置设计4G通讯功能,使装置在无人环境下也可通过网络实时传递农田、森林害虫信息。服务器端负责实时读取装置发送回的图像、时间地点及温湿度等信息,并通过GUI图形界面展示,使工作人员远程就可完成害虫监测和控制操作。本文设计制作了害虫自动收集装置,并完成了装置与服务器的信息交互。相比较于以往的人工收集及测报工作,使用该装置将大大降低对工作人员的素质需求以及工作难度,为偏远地区以及交通不便地区的虫害情况监测节省了大量时间,并为今后研究各类害虫的智能分类识别和植保人员的虫害测报工作提供了良好的基础。
罗欢[3]（2020）在《人工林培育知识图谱构建与作业法推荐技术研究》文中研究表明本文通过研究国内外森林培育决策系统的现状和趋势,针对人工林培育专家决策系统中所存在的问题,从林农的角度出发,设计并研建了人工林培育知识服务与作业法推荐系统。针对林农查询人工林培育关联知识困难以及知识图谱在人工林培育领域存在缺口的问题,研究人工林关联知识抽取和知识图谱构建的基本理论和技术、收集整理辅助培育决策过程中林农所需要的知识、提出了人工林培育知识图谱的概念,构建了人工林培育知识图谱,实现人工林知识关联可视化,为人工林培育全过程提供知识服务。针对人工林培育推理过程中推理规则的人工依赖性强,缺乏规则可信度评价的问题,研究了规则提取技术,重点研究如何构建立地条件和树种之间的推理规则,在规则中增加实际的规则可信度评价指标。分析总结现有推理算法,在推理过程中使用因子权重分析方式在实际规则可信度的基础上进行处理计算,最终给用户提供培育决策以及根据输入条件得到结果的可靠性即推理的结果可信度,提高人工林培育辅助决策的科学性。在上述研究基础上本文研建了一个基于B/S架构的人工林培育知识服务与作业法推荐系统,实现适地适树、培育作业法推荐等功能,以及培育全过程中所需的知识服务。本研究对人工林培育管理发展具有重要意义,能够更好的为林农服务。
曹朔[4]（2020）在《智能虫情测报系统的研究与实现》文中认为杨树作为我国重要的树木品种之一,被普遍应用于木料、防护林以及绿化等方面,并且也在防风固沙、绿化环境以及改进农田等方面都已经发挥着重要的作用。目前青岛市的虫情测报工作还是以人工测报为主,这种人工测报无法实时的、随时随地的对杨树主要发生的害虫进行预测预报。因此,本文以杨树病虫害防治为应用背景,利用人工智能技术和信息技术研究实现了智能虫情测报系统,该系统可以有效地辅助测报人员及早发现、识别和防治害虫,进而提高杨树的质量,满足日益扩大的需求。论文主要内容如下:（1）智能虫情测报系统的研究和实现。以杨树病虫害防治为应用背景,研究并实现了智能虫情测报系统。本系统包括虫情信息、害虫识别和系统的后台管理功能等,通过系统功能的实现,有效地提高了农业植保人员和务农人员的工作效率,同时借助害虫识别这一功能对害虫进行精准而及时地识别与防治。（2）害虫图像数据集的构建。主要包括害虫图像数据获取和预处理。在青岛市平度市田庄镇观测场、金华山观测场和即墨区灵山观测场、学农基地观测场利用智能虫情测报灯对害虫进行采集,根据害虫的外观与生活习性进行人工分类,经过预处理之后,构建害虫图像数据集。（3）害虫图像识别模型分析和构建。深度学习在图像识别中应用良好,因此本文所选图像识别模型为卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）。所构建的害虫图像识别模型,能够很好地实现手机端对害虫图像的识别,效果较好。
崔巍[5]（2019）在《晋城市林业有害生物监测信息管理系统设计与开发》文中指出随着信息技术的发展,林业有害生物监测、信息采集工作越来越追求规范化与制度化,不断提高防治管理水平也成为了一项非常重要的工作。晋城市的林业有害生物监测信息填报模式工作效率较低,信息的上报时效性差,统计数据容易出错,丢失现象时有发生,导致相关工作人员工作繁杂,也降低了管理部门的工作效率,监测防治资讯获取途径单一,不利于森防人员经验交流和技术提升。本论文从晋城市森防站需求出发,调研并分析了目前林业有害生物监测防治现状和问题,力图提高晋城市林业有害生物监测工作中信息获取、填报流程、资讯共享等方面信息化程度,设计实现了晋城市林业有害生物监测信息管理系统。使用XAMPP作为开发环境,PHP作为系统开发语言,MySQL作为系统的数据库,设计实现了一个适用于林业有害生物监测工作开展的信息管理系统,使管理工作更加有序,让管理人员从繁琐的管理工作中解脱出来,监测信息管理集中化、平台化、清晰化,能大幅度提高工作效率,提高有害生物监测信息管理水平。充分运用信息技术等现代化发展成果面向系统管理人员、森防人员、专家、广大科技人员,做好系统化的服务工作,将有效提升我国林业有害生物防治工作。
李宜瑾[6]（2019）在《服务于人工林经营的知识方法模型库系统研建》文中研究指明林业生产单位在编制森林经营方案过程中,为保证人工林经营方案编制的科学性和可操作性,需要人工林经营辅助决策支持系统为编制经营方案提供支持。在人工林经营辅助决策支持系统中,人工林经营的知识库、方法库和模型库是重要的组成部分。本文分析了人工林经营决策知识和知识库、人工林经营决策方法和方法库及人工林经营决策模型和模型库的研究现状,通过研究得知面向服务的知识库、模型库和方法库研究较为少见的现状。①研究对服务于人工林经营的知识库、方法库和模型库系统进行需求分析,设计了系统的体系结构,采用B/S架构、基于分布式的体系结构,设计系统功能模块,针对人工林经营决策中的需求,设计知识管理、模型管理、方法管理、知识服务、模型服务和方法服务六大功能。②梳理森林功能作业法、森林类型作业法、小班作业法等八类人工林经营知识,设计人工林经营决策知识库;梳理生长收获模型、立地评价模型等类型的人工林经营模型,将模型分为数学公式型模型和程序型模型,分别设计两种表达形式模型的结构,设计人工林经营决策模型库的关系结构;梳理人工林经营方法,包括统计学习方法和机器学习方法,使用.R文件存储人工林经营决策支持方法,设计方法库关系结构,包括方法库表结构设计和方法程序库设计。③研建服务于人工林经营的知识方法模型库系统,使用Java连接数据库的方式进行知识库管理、模型库管理和方法库管理;研建知识服务模式与功能流程,提供知识API调用接口和页面调用,设计知识服务数据交互结构;研建模型服务模式与功能流程,提供模型API调用和页面调用,设计模型解析服务流程并给出了模型解析实例;研建方法服务模式与功能流程,提供方法API调用和页面调用,使用Java连接R的方法进行方法解析。为人工林辅助经营决策提供技术支持。
李想[7]（2019）在《基于物联网的虫情监测系统》文中研究说明我国每年都发生森林病虫害,这给林业经济发展造成了巨大损失,因此采取有效的病虫害防治措施迫在眉睫。为了进行有效预防和控制,对森林病虫害的监测必须到位。然而,传统手段已无法有效保护森林,需要研究更有效的监测手段来应对。本文主要是为了突破传统的森林病虫害监测方法,致力于结合深度学习技术实现基于物联网的虫情监测系统,以解决传统方法大量花费人力物力资源的问题,提高工作效率。该系统主要以红脂大小蠧为研究对象实现了图像采集、图像识别以及地图定位监控等方面的功能。对红脂大小蠧的图像采集和识别有助于远程获取各采集点诱捕器的虫情情况,而地图定位监控则能够让工作人员实现对林区各个坐标点的虫情进行监控,及时掌握虫情动态。该物联网系统通过远程操作对林区各个坐标诱捕器的虫情进行监控,能够高效地、及时地得知虫情变化并做出快速应对措施,减少了对人力、物力的消耗,对林区工作者的科学决策和科学管理具有重大意义。
潘春华[8]（2019）在《基于机器学习的南方蔬菜重大害虫识别预警研究》文中研究指明中国的南方气候温暖、雨水充沛、土壤肥沃,一年四季都适合蔬菜生长。广东省的蔬菜种植面积、生产产量以及消费量都是全国第一。但在蔬菜种植过程中,不可避免会受到虫害的危害,尤其是南方湿润的气候特别适合害虫生长。虫害降低了蔬菜的产量和质量,蔬菜种植人员为了防治虫害,最常用的方法是喷洒农药,从而导致蔬菜农药残留超标,严重影响人们的身体健康,过多喷洒农药对环境也会造成严重的污染。为了能有效防治蔬菜虫害,同时减少农药使用,需要将现代智能信息技术应用在蔬菜害虫防治上,通过建立基于智能的云平台的蔬菜害虫监测预警系统,在虫害发生早期及时发现害虫,掌握害虫种类和发生数量,发出相应的预警信息,使害虫在小范围发生时能及时防治,从而减少农药施用及其对环境的污染,减少虫害带来的经济损失,提高害虫的综合治理水平,实现农业害虫精准防治,促进精准农业的发展。随着现代信息技术的进步,机器学习等智能技术的应用越来越广泛,在各行各业取得了良好的应用效果。目前在关于蔬菜害虫的监测研究中,利用计算机视觉技术、机器学习去研究和监测小体型蔬菜害虫的动态发生规律的较少。论文围绕南方蔬菜主要害虫烟粉虱、黄曲条跳甲、小菜蛾和蓟马等开展调查和研究,建立南方蔬菜重大害虫监测识别预警系统。论文的主要工作如下:（1）设计一种适应场景光照变化的害虫图像数据采集节点装置。传统获取害虫数量种类主要是通过人工在田间采集,费时费力。本文设计的害虫图像数据采集节点装置,可以远程自动采集害虫图像数据。该节点装置包括害虫诱捕模块、能自动采集害虫图像的监测模块、能为装置提供动力的太阳能模块。（2）提出基于形态学与机器学习的蔬菜害虫识别方法。首先使用基于HSV颜色空间的诱捕板区域识别,用形态学方法进行图像去噪声和孔洞填充;第二,采用随机森林的边缘检测算法对害虫目标进行分割提取;第三,使用SIFT对目标害虫图像块进行特征提取,应用K-means对害虫特征进行聚类;第四,采用特征袋（Bag of Features,BOF）模型对害虫图像进行特征表示,构建蔬菜害虫的BOF模型,建立害虫视觉字典,然后使用字典对害虫图像进行处理,统计害虫图像块中各视觉词汇出现的频率,以此构建出害虫图像的描述向量;第五,将BOF模型与SVM分类器结合进而对蔬菜害虫进行分类识别、计数。（3）构建蔬菜虫害发生回归预警模型。首先对机器学习获得的蔬菜害虫数量使用K-means进行聚类等级划分;然后对环境传感器采集的环境数据进行处理,使用主成分分析法对处理后的数据进行降维,得出主成分因子;最后使用回归模型,建立蔬菜虫害发生等级与环境因子相关的预警模型。通过获取环境因子的参数,就可以得出蔬菜虫害发生的等级,为精准指导农业生产提供助力。（4）建立基于云平台的南方蔬菜重大害虫监测识别预警平台。该平台可自动采集蔬菜害虫的图像,对获取的图像进行害虫识别和计数,并将害虫数量信息快速反馈给植保人员,具有广泛的应用前景。（5）进行南方蔬菜害虫识别监测实验和分析。按照所设计的试验方案,在广州市3个不同行政区的农场和科研基地里,分别部署多类型的气象传感器和土壤传感器及无线网络节点,获取高分辨率的害虫图像和环境气象数据,构建环境气象因子与害虫数量的蔬菜害虫预警模型,开展跨区域远距离的综合性网络试验。实验分析害虫图像数据采集节点网络数据传输速度,得出数据传输速度平均为166.77 kbps;综合能量消耗情况和节点传输数据的丢包率,确定传输数据包的大小为1KB以内;分析蔬菜害虫识别监测系统的识别率,通过对蔬菜害虫图像分别进行算法计数和人工计数,识别率整体达到91%,可满足实际应用的需要;最后对蔬菜害虫监测的害虫数量与环境气象数据进行相关性分析,建立蔬菜害虫监测预警模型,其预测准确率达到84%,可以有效地为蔬菜种植人员提供害虫预测、预警支持。论文的主要创新点体现在:设计一种适应场景光照变化的害虫监测无线采集节点;提出基于机器学习的分类识别算法,结合数学形态学、K-means以及视觉词典等算法的蔬菜害虫快速监测算法,算法提高检测的鲁棒性,能够适应部分区域形状变异,而且在匹配过程中能够适应光照变化,从图像中将烟粉虱、黄曲条跳甲、小菜蛾和蓟马四大典型害虫准确识别出来;构建环境气象因子与害虫数量的蔬菜害虫预警模型,为精细农业发展提供重要的技术和信息支撑,为农业生产单位和管理单位提供决策支持,以指导蔬菜种植人员针对虫害的发生及时采取防治措施。
曾凡勇[9]（2016）在《中国森林保护学科发展历程研究》文中指出我国森林保护学科自20世纪初萌芽,经过110多年的发展,特别是20世纪90年代以来,学科发展取得了令人瞩目的成就。在21世纪的今天,回顾过去110多年我国森林保护学科的发展历程,不仅有助于理清学科的发展脉络,总结经验,发现不足,并且对于把握学科发展方向也具有很好的现实意义。对于中国森林保护学科的发展历程,老一辈学者们积累了丰富的本底资料,但是,尚未有人做过全面系统的研究,本研究将致力于填补这一空白。本研究通过书籍、期刊、网络、专家访谈等方式,获取了大量与森林保护学科发展历程和科学研究相关的文献和史料。作者利用历史与逻辑、定性描述与定量分析相结合的方法,对获得的文献、史料、访谈材料进行了综合分析。结合每个时期学科的特点,作者把我国森林保护学科的发展历程分为萌芽期（1949年以前）、形成期（1950-1976年）、发展期（1977-1999年）和完善期（2000-今）四个时期,并对每个时期学科的历史沿革、科学研究进展、教材和专着、重大科技成果、政府部门颁布的法律政策对学科发展的影响等进行了详细阐述和分析研究。研究发现,经过110多年的发展,我国森林保护学科从无到有,从弱到强,发展过程一波三折,到今天取得了一系列的成就:学科定位日益清晰、学科体系建设日趋完善、科学研究成效显着、创新平台建设初具规模、国际合作得到加强等,为国家和社会培养了大量的森林保护专门人才,产出了一大批与生产实际紧密结合的实用技术,为国民经济发展、国土生态安全以及生态文明建设做出了重大贡献。通过研究,发现了学科发展的不足之处,提出了促进学科发展的5条政策建议、5个发展方向以及12个重点研究领域,对于我国森林保护学科未来发展具有很好的指导意义。
韩焱云[10]（2012）在《服务于林农的森林培育专家决策支持系统开发》文中研究表明本文综述了国内外面向林农服务的信息系统研究现状,分析了专家系统和决策支持系统的技术,根据“十一五”科技支撑项目课题“速生丰产林生产经营过程信息化关键技术研究与应用（2006BAD10A03）"研建的“森林培育专家决策支持系统”试运行的反馈意见,参考了近几年面向农村的信息服务系统,对“森林培育专家决策支持系统”的功能进行重新整合和完善,实现系统升级。设计了森林培育专家决策支持系统的总体功能结构。研究了专家对话流程,设计了推理算法,实现了智能化的交互式提问流程；对图表类控件、林分生长模型、三维可视化技术与国内外树木结构可视化软件进行了综述,利用ZedGraph开源控件对材积收获曲线,年龄与树高曲线及年龄与胸径曲线进行了基于Web的展示,实现了林分空间分布格局二维示意图展示,同时对树木和林分三维可视化系统实现的目标、研究方法和功能进行了探讨,并给出了技术路线。对系统后台的知识库、数据库等管理系统的功能进行了需求分析,设计了后台管理系统的功能结构和管理数据库,开发了后台管理系统,实现了对前台各子系统数据分级动态管理。对系统的安全性能进行了研究。对ASP.NET提供的Forms、Windows、Passport三种身份验证方式进行了梳理,采用Forms身份验证实现了后台系统更新维护人员的系统身份验证；研究了DES加密技术,实现了系统连接数据库的接口方式的DES加密；研究了MD5加密技术,实现了用户口令通过MD5加密算法加密后存储；分析了系统用户,采用通过自定义的角色对系统的数据库进行访问,使用存储过程进行操作,有效地实现了数据库中的数据安全保护。
二、森林害虫信息管理系统的关键技术（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、森林害虫信息管理系统的关键技术（论文提纲范文）
（1）基于卷积神经网络的烟草害虫识别及管理系统的研发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 气候条件对烟草害虫的影响 |
| 1.2.2 卷积神经网络技术在害虫识别方面的研究现状 |
| 1.2.3 害虫管理系统的研究现状 |
| 1.2.4 物联网监测技术的研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 害虫图像数据集构建 |
| 2.1 烟田人工采集 |
| 2.2 网络爬虫获取 |
| 2.3 图像预处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于卷积神经网络的烟草害虫图像识别 |
| 3.1 卷积神经网络 |
| 3.1.1 卷积层 |
| 3.1.2 池化层 |
| 3.1.3 全连接层 |
| 3.2 开发环境的搭建 |
| 3.3 图像识别模型对比与选用 |
| 3.3.1 Alex Net网络 |
| 3.3.2 Goog Le Net网络 |
| 3.3.3 VGGNet网络 |
| 3.4 实测结果分析 |
| 3.5 系统中害虫识别实现流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于物联网的烟草害虫管理系统的设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 烟草害虫管理系统功能需求 |
| 4.1.2 烟草害虫管理系统系统性能需求 |
| 4.2 总体方案设计 |
| 4.2.1 硬件系统总体设计 |
| 4.2.2 下位机软件设计 |
| 4.2.3 感知模块设计 |
| 4.2.4 传输模块设计 |
| 4.3 物联网监测系统的实现 |
| 4.4 害虫管理系统软件的设计 |
| 4.4.1 数据库设计 |
| 4.4.2 系统类设计 |
| 4.5 害虫管理系统的实现 |
| 4.5.1 安全登录模块设计与实现 |
| 4.5.2 烟草害虫查询模块的实现 |
| 4.5.3 烟草害虫诊断模块的实现 |
| 4.5.4 烟草农药查询模块的实现 |
| 4.5.5 专家在线模块的实现 |
| 4.5.6 实时监测模块的实现 |
| 4.6 微信小程序的开发 |
| 4.7 系统测试 |
| 4.7.1 测试环境 |
| 4.7.2 测试工具 |
| 4.7.3 测试内容 |
| (1)功能测试 |
| (2)性能测试 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
（2）十字花科蔬菜主要害虫的自动收集装置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 虫害测报研究现状 |
| 1.2.1.1 害虫收集 |
| 1.2.1.2 物联网测报系统 |
| 1.2.2 图像处理方法研究现状 |
| 1.2.2.1 图像背景 |
| 1.2.2.2 图像分割 |
| 1.2.2.3 害虫图像处理 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 2 机械装置的设计与制造 |
| 2.1 总体功能设计 |
| 2.2 主要模块的结构设计 |
| 2.2.1 内外壁部件设计 |
| 2.2.2 采样盘部件设计 |
| 2.2.3 零件参数选取 |
| 2.3 机械装置的制造 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于害虫装置的图像处理方法研究 |
| 3.1 基于全局对比度的害虫收集方法 |
| 3.1.1 基于全局对比度的害虫分割方法 |
| 3.1.2 HC算法 |
| 3.1.3 自适应阈值迭代分割算法 |
| 3.2 基于小波变换的害虫重叠程度检测方法 |
| 3.2.1 Mean-shift聚类算法 |
| 3.2.2 小波变换 |
| 3.2.3 基于小波变换和聚类算法的害虫重叠检测 |
| 3.3 试验结果与分析 |
| 3.3.1 图像分割方法试验 |
| 3.3.2 重叠检测方法试验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 装置的数据传输与害虫管理系统设计 |
| 4.1 数据无线传输 |
| 4.1.1 树莓派开发环境搭建 |
| 4.1.2 无线网络模块 |
| 4.1.3 数据通信传输 |
| 4.1.4 控制信号传输 |
| 4.2 害虫管理系统设计 |
| 4.2.1 系统登陆 |
| 4.2.2 数据查看及分析 |
| 4.2.2.1 虫害预测预报 |
| 4.2.2.2 图像及数据展示 |
| 4.2.2.3 翻转及震动控制操作 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（3）人工林培育知识图谱构建与作业法推荐技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 决策支持系统研究 |
| 1.2.2 人工林培育决策系统与推理方法研究 |
| 1.2.3 知识图谱研究与应用 |
| 1.2.4 决策支持系统的开发技术 |
| 1.2.5 小结 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究的技术路线 |
| 1.5 研究地区与研究数据 |
| 1.5.1 研究地区 |
| 1.5.2 研究数据 |
| 1.6 项目来源与经费支持 |
| 1.7 论文组织结构 |
| 2 研究的理论与技术基础概述 |
| 2.1 研究的理论知识基础 |
| 2.1.1 森林培育的基本概念 |
| 2.1.2 人工林培育专家系统 |
| 2.1.3 人工林培育知识图谱 |
| 2.2 系统开发技术 |
| 2.2.1 软件架构与Web开发技术 |
| 2.2.2 Python语言与R语言 |
| 2.2.3 Neo4j图数据库 |
| 2.2.4 可视化技术 |
| 2.2.5 天地图Web API技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 人工林培育知识抽取与知识图谱构建 |
| 3.1 人工林培育知识和知识存储 |
| 3.1.1 人工林培育知识 |
| 3.1.2 知识存储形式 |
| 3.2 知识抽取算法流程与入库 |
| 3.2.1 知识抽取算法 |
| 3.2.2 知识入库 |
| 3.3 知识图谱可视化与检索 |
| 3.3.1 知识图谱可视化 |
| 3.3.2 知识检索 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 人工林培育推理规则的构建与推理机研究 |
| 4.1 人工林培育推理规则与规则提取算法 |
| 4.1.1 人工林培育推理规则 |
| 4.1.2 规则自动提取算法 |
| 4.2 推理机设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 人工林培育知识服务与作业法推荐系统的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 用户需求 |
| 5.1.2 功能需求 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统的体系结构 |
| 5.2.2 系统的功能结构 |
| 5.3 业务流程设计 |
| 5.3.1 人工林培育知识检索业务流程 |
| 5.3.2 人工林培育作业法推荐业务流程 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.4.1 数据库逻辑结构模型 |
| 5.4.2 关系数据库设计 |
| 5.4.3 图数据库设计 |
| 5.5 系统开发的关键技术 |
| 5.5.1 基于知识图谱的人工林培育相关知识检索 |
| 5.5.2 Web地图选择 |
| 5.5.3 人工林培育作业法推荐 |
| 5.6 系统运行实例 |
| 5.6.1 系统运行环境 |
| 5.6.2 系统运行实例 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（4）智能虫情测报系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能虫情测报系统的研究现状 |
| 1.2.2 深度学习在农业害虫图像识别的研究现状 |
| 1.2.3 智能手机端在害虫识别的研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 2 关键技术 |
| 2.1 智能虫情测报灯 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 工作原理 |
| 2.1.3 系统的组成及特点 |
| 2.2 MVC框架 |
| 2.3 SQL Server数据库 |
| 2.4 卷积神经网络 |
| 2.5 深度学习框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 系统建设目标 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.3 功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 总体设计 |
| 4.3 详细设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.5 害虫图像识别模型的设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统实现 |
| 5.1 数据采集与预处理 |
| 5.2 基于CNN的害虫图像识别模型 |
| 5.2.1 基于CNN的害虫图像识别模型的实现 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 系统功能模块 |
| 5.3.1 注册与登录 |
| 5.3.2 系统总览 |
| 5.3.3 测报数据采集 |
| 5.3.4 害虫识别 |
| 5.3.5 人工录入 |
| 5.3.6 系统后台功能 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间所获成果情况 |
（5）晋城市林业有害生物监测信息管理系统设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRCT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 林业有害生物防治技术研究 |
| 1.3.2 林业有害生物监测信息管理系统研究 |
| 1.3.3 林业有害生物发生和灾害标准 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 论文结构 |
| 2 相关技术与概念 |
| 2.1 XAMPP环境搭建技术 |
| 2.2 数据库存储技术 |
| 2.3 Ajax技术 |
| 2.4 JQuery技术 |
| 3 系统分析与设计 |
| 3.1 系统分析 |
| 3.1.1 用户分析 |
| 3.1.2 业务流程分析 |
| 3.1.3 功能需求分析 |
| 3.1.4 性能需求分析 |
| 3.1.5 数据流程图 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 软硬件环境设计 |
| 3.2.2 系统架构设计 |
| 3.2.3 功能模块设计 |
| 3.3 系统详细设计 |
| 3.3.1 数据库设计 |
| 3.3.2 输入输出设计 |
| 3.3.3 人机交互设计 |
| 4 系统实施及关键技术问题 |
| 4.1 系统功能实现 |
| 4.1.1 发生管理 |
| 4.1.2 防治管理 |
| 4.1.3 药剂药械管理 |
| 4.1.4 森林基础知识库管理 |
| 4.2 平台管理 |
| 4.2.1 用户信息管理 |
| 4.2.2 权限管理 |
| 4.2.3 系统信息管理 |
| 4.3 系统测试 |
| 4.3.1 测试方法 |
| 4.3.2 测试环境 |
| 4.3.3 系统测试流程 |
| 4.3.4 系统性能测试 |
| 4.3.5 测试结果分析 |
| 4.4 关键技术问题 |
| 4.4.1 数据库存储检索问题 |
| 4.4.2 外部服务接入问题 |
| 4.4.3 外部数据导入问题 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 致谢 |
（6）服务于人工林经营的知识方法模型库系统研建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 人工林经营决策知识与知识库研究 |
| 1.2.2 人工林经营决策模型与模型库研究 |
| 1.2.3 人工林经营决策方法与方法库研究 |
| 1.2.4 决策支持系统的开发技术 |
| 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 研究方法与研究的技术路线 |
| 1.4 项目来源与经费支持 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 研究的区域、方法与系统的开发技术概述 |
| 2.1 研究区域概述 |
| 2.2 研究的技术方法 |
| 2.2.1 知识工程方法 |
| 2.2.2 模型解析技术 |
| 2.2.3 方法调用技术 |
| 2.3 系统的开发技术 |
| 2.3.1 Web开发技术 |
| 2.3.2 R语言 |
| 2.3.3 Web数据可视化技术 |
| 2.3.4 Web API |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统需求分析及总体设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能需求 |
| 3.1.2 非功能需求 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 系统体系结构设计 |
| 3.2.2 系统功能结构设计 |
| 3.2.3 系统运行环境 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 人工林经营知识库模型库和方法库构建 |
| 4.1 人工林经营知识库设计 |
| 4.1.1 人工林经营知识梳理 |
| 4.1.2 人工林经营决策知识库关系结构设计 |
| 4.2 人工林经营模型库设计 |
| 4.2.1 人工林经营模型梳理 |
| 4.2.2 人工林经营决策模型库关系结构设计 |
| 4.3 人工林经营方法库设计 |
| 4.3.1 人工林经营方法梳理 |
| 4.3.2 人工林经营决策方法库关系结构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 服务于人工林经营的知识方法模型库系统的实现 |
| 5.1 知识模型方法管理系统实现 |
| 5.1.1 知识库管理功能 |
| 5.1.2 模型库管理功能 |
| 5.1.3 方法库管理功能 |
| 5.2 知识模型方法服务系统实现 |
| 5.2.1 知识服务模式与功能流程 |
| 5.2.2 模型服务模式与功能流程 |
| 5.2.3 方法服务模式与功能流程 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统运行实例 |
| 6.1 系统主页面 |
| 6.2 管理子系统 |
| 6.2.1 知识管理 |
| 6.2.2 模型管理 |
| 6.2.3 方法管理 |
| 6.3 服务子系统 |
| 6.3.1 知识库服务 |
| 6.3.2 模型库服务 |
| 6.3.3 方法库服务 |
| 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 |
| 致谢 |
（7）基于物联网的虫情监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 病虫害监测技术研究状况 |
| 1.2.2 病虫害监测系统研究状况 |
| 1.3 研究目的和内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究与开发的技术路线 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 2 系统开发的核心技术概述 |
| 2.1 深度学习框架——PaddlePaddle |
| 2.2 计算机视觉处理库——OpenCV |
| 2.3 消息队列遥感传输协议MQTT |
| 2.4 系统后台框架——Django |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统分析与概要设计 |
| 3.1 系统的开发目标 |
| 3.1.1 红脂大小蠢 |
| 3.1.2 开发目标 |
| 3.2 业务需求分析 |
| 3.3 功能需求分析 |
| 3.4 非功能需求分析 |
| 3.5 系统功能设计方案 |
| 3.5.1 智能信息素诱捕器 |
| 3.5.2 虫情汇聚服务器 |
| 3.6 系统架构设计方案和技术路线 |
| 3.6.1 森林虫情监测物联网的整体系统架构 |
| 3.6.2 森林虫情监测物联网的三层架构 |
| 3.6.3 基于物联网的虫情监测系统的技术路线 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 系统详细设计与实现 |
| 4.1 系统流程设计 |
| 4.2 系统界面设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库概念结构设计 |
| 4.3.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.4 系统实现 |
| 4.4.1 智能信息素诱捕器硬件实现 |
| 4.4.2 PaddlePaddle深度学习模型接口实现 |
| 4.4.3 MQTT网络协议客户端实现 |
| 4.4.4 模型部署和智能诱捕器程序实现 |
| 4.4.5 虫情汇聚服务器实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验结果展示 |
| 5.1 智能信息素诱捕器展示 |
| 5.2 虫情汇聚服务器展示 |
| 5.2.1 MQTT接收端 |
| 5.2.2 虫情数据管理系统 |
| 5.2.3 虫情监测地图 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 致谢 |
（8）基于机器学习的南方蔬菜重大害虫识别预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 害虫识别监测 |
| 1.2.2 害虫预警系统 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 应用前景分析 |
| 1.5 论文结构 |
| 2 蔬菜害虫数据采集系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 南方主要蔬菜害虫特性 |
| 2.3 设备硬件设计 |
| 2.3.1 总体物理结构 |
| 2.3.2 蔬菜害虫诱捕装置 |
| 2.3.3 蔬菜害虫监测装置 |
| 2.3.4 蓄电池容量设计 |
| 2.4 气象环境节点设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于形态学与机器学习的蔬菜害虫识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于形态学与随机森林的害虫图像处理 |
| 3.2.1 害虫图像颜色空间的选择 |
| 3.2.2 基于直方图的图像感兴趣区域分割 |
| 3.2.3 图像数学形态学去噪 |
| 3.2.4 基于随机森林的蔬菜害虫目标提取算法 |
| 3.3 基于支持向量机的害虫图像识别 |
| 3.3.1 基于SIFT的害虫图像特征提取算法 |
| 3.3.2 利用K-Means算法进行特征样本聚类 |
| 3.3.3 基于特征袋的特征表示模型 |
| 3.3.4 基于支持向量机的害虫图像分类算法 |
| 3.3.5 基于支持向量机的蔬菜害虫计数算法 |
| 3.3.6 支持向量机各参数选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于PCA与回归分析的害虫预警模型 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 数据清洗 |
| 4.1.2 数据规范化 |
| 4.1.3 主成分分析法 |
| 4.2 基于K-means聚类的虫害发生预警等级分类 |
| 4.3 建立基于皮尔逊的害虫数目与环境因子相关性 |
| 4.4 建立基于回归分析的害虫发生预警模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 南方蔬菜害虫识别监测预警系统 |
| 5.1 害虫识别监测预警系统逻辑结构 |
| 5.2 害虫监测系统硬件部署 |
| 5.3 蔬菜害虫识别监测预警软件设计 |
| 5.3.1 设计思想 |
| 5.3.2 功能模块结构图 |
| 5.3.3 系统架构图 |
| 5.3.4 系统开发环境 |
| 5.3.5 蔬菜害虫图像自动采集控制进程 |
| 5.3.6 远程控制 |
| 5.3.7 数据备份 |
| 5.4 软件运行效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 实验与分析 |
| 6.1 图像采集节点实验与分析 |
| 6.1.1 图像4G传输测试分析 |
| 6.1.2 节点时耗测试 |
| 6.1.3 能耗测试 |
| 6.1.4 节点控制测试 |
| 6.2 害虫识别监测系统实验与分析 |
| 6.2.1 系统使用的数据集 |
| 6.2.2 算法的运算效率 |
| 6.2.3 算法的准确率分析 |
| 6.2.4 害虫识别算法比较 |
| 6.3 蔬菜虫害发生预警模型分析 |
| 6.3.1 预警模型建立 |
| 6.3.2 预警模型准确率 |
| 6.3.3 预警模型比较 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读博士学位期间的科研成果 |
（9）中国森林保护学科发展历程研究（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 几个定义 |
| 1.1.3 国内外研究现状及评述 |
| 1.2 研究目标和主要研究内容 |
| 1.2.1 研究目的和意义 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.2.3 主要研究内容 |
| 1.3 技术路线 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献资料分析法 |
| 1.4.2 专家访谈法 |
| 1.4.3 综合分析法 第二章 萌芽期（1949年前） |
| 2.1 历史沿革 |
| 2.1.1 我国古代对资源昆虫的利用 |
| 2.1.2 我国古代对害虫的防治 |
| 2.1.3 我国近代昆虫学的兴起 |
| 2.1.4 我国森林保护学科的萌芽 |
| 2.2 森林保护学研究进展 |
| 2.2.1 森林昆虫学研究进展 |
| 2.2.2 森林病理学研究进展 |
| 2.2.3 教材和专着 |
| 2.3 重要学术组织及机构 |
| 2.3.1 国立中央大学 |
| 2.3.2 江苏昆虫局 |
| 2.3.3 上海商检局 |
| 2.3.4 中央农业实验所病虫害系 |
| 2.3.5 中央林业实验所 |
| 2.4 政府部门颁布的相关法律及政策对学科发展的影响 |
| 2.5 本章小结 第三章 形成期（1950-1976年） |
| 3.1 历史沿革 |
| 3.2 森林保护学研究进展 |
| 3.2.1 森林昆虫学研究进展 |
| 3.2.2 森林病理学研究进展 |
| 3.2.3 教材及专着 |
| 3.3 重要学术组织及机构 |
| 3.3.1 中央林业部林业科学研究所 |
| 3.3.2 中国森林病虫通讯 |
| 3.4 政府部门的相关法律及政策对学科发展的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 3.5.1 教学体系基本形成 |
| 3.5.2 科技创新平台逐步完善 |
| 3.5.3 科学研究系统深入 |
| 3.5.4 防治理念由化学防治向综合治理转变 第四章 发展期（1977-1999年） |
| 4.1 历史沿革 |
| 4.2 森林保护学研究进展 |
| 4.2.1 森林昆虫学研究进展 |
| 4.2.2 森林病理学研究进展 |
| 4.2.3 教材及专着 |
| 4.2.4 重大科技成果 |
| 4.3 重要学术组织及机构 |
| 4.3.1 中国林学会森林昆虫分会 |
| 4.3.2 中国林学会森林病理分会 |
| 4.3.3 森林保护学国家林业局重点实验室 |
| 4.3.4 森林病虫害生物学国家林业局重点实验室 |
| 4.4 政府部门的相关法律及政策对学科发展的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.5.1 学科体系逐渐完善 |
| 4.5.2 科学研究硕果累累 |
| 4.5.3 国际交流得到加强 |
| 4.5.4 创新平台建设初具规模 |
| 4.5.5 法律法规不断完善 第五章 完善期（2000至今） |
| 5.1 历史沿革 |
| 5.2 森林保护学研究进展 |
| 5.2.1 森林昆虫学研究进展 |
| 5.2.2 森林病理学研究进展 |
| 5.2.3 教材及专着 |
| 5.2.4 重大科技成果 |
| 5.3 重要学术组织及机构 |
| 5.3.1 国家林业局林业有害生物检验鉴定中心 |
| 5.3.2 北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室 |
| 5.3.3 昆嵛山森林生态系统定位研究站 |
| 5.3.4 全国危险性林业有害生物检验鉴定技术培训中心 |
| 5.4 政府部门的相关法律及政策对学科发展的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 5.5.1 科研成果产出丰硕 |
| 5.5.2 教学体系日趋完善 |
| 5.5.3 科技创新平台建设成效显着 |
| 5.5.4 国内外学术交流进一步广泛 |
| 5.5.5 人才培养成效显着 第六章 我国森林保护学科发展现状分析 |
| 6.1 我国森林保护学科取得的主要成绩 |
| 6.1.1 学科定位日益清晰 |
| 6.1.2 学科体系建设日趋完善 |
| 6.1.3 科学研究成效显着 |
| 6.1.4 创新平台建设初具规模 |
| 6.1.5 国际合作得到加强 |
| 6.2 我国当代森林保护学科的研究特征 |
| 6.2.1 研究目标紧扣国家需求 |
| 6.2.2 研究对象从病原或害虫个体到整个生态系统 |
| 6.2.3 研究尺度从基因、细胞至全球 |
| 6.2.4 研究方法多学科交叉融合 |
| 6.2.5 防控理念与时俱进 |
| 6.3 我国森林保护学科迅速发展的原因 |
| 6.3.1 国家的高度重视 |
| 6.3.2 林业生产的稳步增长 |
| 6.3.3 林业高等教育事业的兴起 |
| 6.3.4 交叉学科和通用技术的快速发展 |
| 6.3.5 国外先进技术的发展和引入 |
| 6.4 我国森林保护学科发展中存在的问题 |
| 6.4.1 基础研究力量薄弱 |
| 6.4.2 人才培养体系不够完善 |
| 6.4.3 创新平台建设投入不足 |
| 6.4.4 国际合作交流有待加强 |
| 6.5 本章小结 第七章 学科发展的政策措施及发展方向建议 |
| 7.1 促进森林保护学科发展的政策建议 |
| 7.1.1 加大国家财政投入 |
| 7.1.2 完善人才培养体系 |
| 7.1.3 强化基础研究 |
| 7.1.4 凝练学科方向 |
| 7.1.5 追踪国际前沿 |
| 7.2 森林保护学科未来发展方向建议 |
| 7.2.1 瞄准国家重大需求 |
| 7.2.2 多学科交叉融合 |
| 7.2.3 重大森林病虫害自我调控机理 |
| 7.2.4 外来有害生物风险评估及生物安全 |
| 7.2.5 重大森林病虫害人为调控措施 |
| 7.3 森林保护学科重点研究领域建议 |
| 7.3.1 基础研究方面 |
| 7.3.2 应用研究方面 |
| 7.4 结论与讨论 |
| 7.4.1 结论 |
| 7.4.2 讨论 |
| 7.5 展望 参考文献 在读期间的学术研究 致谢 |
（10）服务于林农的森林培育专家决策支持系统开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究概述 |
| 1.1.1 研究目的和意义 |
| 1.1.2 面向农林服务的信息系统研究的历史与现状 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 2 研究的林学与信息技术基础概述 |
| 2.1 研究的林学基础 |
| 2.1.1 森林培育与立地基本概念 |
| 2.1.2 林分结构 |
| 2.1.3 林分生长与收获模型 |
| 2.2 专家系统与决策支持系统 |
| 2.2.1 专家系统 |
| 2.2.2 决策支持系统 |
| 2.3 开发技术 |
| 2.3.1 JAVA EE与.NET开发技术 |
| 2.3.2 可视化技术 |
| 2.4 小结 |
| 3 森林培育专家决策支持系统设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 系统网络结构和体系结构设计 |
| 3.2.2 系统开发环境 |
| 3.2.3 系统总体框架设计 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.4 小结 |
| 4 森林培育专家系统设计与实现 |
| 4.1 决策提问流程设计 |
| 4.1.1 知识库设计 |
| 4.1.2 专家系统推理算法设计 |
| 4.2 交互式问答程序实现 |
| 4.3 小结 |
| 5 林分生长收获的可视化 |
| 5.1 林分生长收获曲线的实现 |
| 5.1.1 林分生长收获模型库设计 |
| 5.1.2 林分生长收获曲线功能的实现 |
| 5.2 林分结构的可视化实现 |
| 5.2.1 林分空间分布格局二维可视化 |
| 5.2.2 树木和林分三维可视化探讨 |
| 5.3 小结 |
| 6 后台管理系统的设计与开发 |
| 6.1 后台管理系统需求分析 |
| 6.2 后台管理系统功能设计 |
| 6.3 后台管理系统用户角色与管理数据表设计 |
| 6.4 后台管理系统开发与实现 |
| 6.4.1 用户登录界面实现 |
| 6.4.2 管理员首页实现 |
| 6.5 小结 |
| 7 系统安全性研究 |
| 7.1 用户身份认证 |
| 7.2 数据加密技术 |
| 7.2.1 DES加密算法 |
| 7.2.2 MD5加密算法 |
| 7.3 数据库安全防护 |
| 7.3.1 SQL Server的安全性控制方法与角色管理 |
| 7.3.2 存储过程 |
| 7.4 小结 |
| 8 系统运行实例 |
| 9 总结与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 致谢 |
四、森林害虫信息管理系统的关键技术（论文参考文献）
- [1]基于卷积神经网络的烟草害虫识别及管理系统的研发[D]. 翟玉星. 山东农业大学, 2021(01)
- [2]十字花科蔬菜主要害虫的自动收集装置研究[D]. 柳懿祥. 浙江农林大学, 2020(07)
- [3]人工林培育知识图谱构建与作业法推荐技术研究[D]. 罗欢. 北京林业大学, 2020
- [4]智能虫情测报系统的研究与实现[D]. 曹朔. 山东农业大学, 2020(10)
- [5]晋城市林业有害生物监测信息管理系统设计与开发[D]. 崔巍. 北京林业大学, 2019(04)
- [6]服务于人工林经营的知识方法模型库系统研建[D]. 李宜瑾. 北京林业大学, 2019(04)
- [7]基于物联网的虫情监测系统[D]. 李想. 北京林业大学, 2019(04)
- [8]基于机器学习的南方蔬菜重大害虫识别预警研究[D]. 潘春华. 华南农业大学, 2019
- [9]中国森林保护学科发展历程研究[D]. 曾凡勇. 中国林业科学研究院, 2016(02)
- [10]服务于林农的森林培育专家决策支持系统开发[D]. 韩焱云. 北京林业大学, 2012(10)