导读:本文包含了作物信息论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:光谱,作物,信息,无人机,效能,传感器,氮素。
作物信息论文文献综述
傅人意[1]（2019）在《黑科技“捧红”黄土地》一文中研究指出寒冷的冬夜，外面大棚里的蔬菜生长情况如何？是起身去地里查看，还是通过手机远程监控？答案不言而喻。今年5月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《数字乡村发展战略纲要》，要求推进农业数字化转型，加快推广云计算、大数据、物联网、人工智能在农业生产经营管理(本文来源于《海南日报》期刊2019-12-06）
蒋怡,黄平,董秀春,李宗南,王昕[2]（2019）在《基于Softmax分类器的小春作物种植空间信息提取》一文中研究指出[目的]使用浅层机器学习分类方法和多光谱遥感影像快速准确提取研究区小春作物(油菜、小麦)种植空间信息。[方法]选择研究区小春作物识别最佳时期的Sentinel 2A MSI多光谱影像,融合得到10 m分辨率影像,然后降尺度生成15、20、30 m分辨率影像,结合地面调查数据,建立油菜、小麦、林地、居民地、水体等典型地物感兴趣区,训练Softmax分类器,基于不同空间分辨率影像提取油菜、小麦种植空间信息。[结果]①基于Softmax分类器和10 m分辨率融合影像的小春作物分类总体精度为90.02%,Kappa系数为0.8344,其中油菜生产者精度和用户精度分别为93.14%、91.42%,小麦的分别为87.93%,98.09%;②Softmax法的小春作物分类精度随影像空间分辨率下降而降低,15、20、30 m分辨率影像的分类精度较10 m的分别下降9.80%、12.04%和13.04%,Kappa系数依次减少0.1538,0.1873和0.2088;③15、20、30 m分辨率影像的油菜分类精度较小麦的低,影响因素为油菜花期和种植地块破碎分散。[结论]Softmax分类器在10～30 m中高分辨率影像小春作物分类中具备较高的精度,可作为常规方法应用于业务化的作物监测工作。(本文来源于《西南农业学报》期刊2019年08期）
沈宝国,范月圆,杨妍,王松涛[3]（2019）在《基于作物表型信息获取的多旋翼飞行器应用研究综述》一文中研究指出以多旋翼飞行器为平台搭载不同类型的传感器构成低空遥感监测系统用于提获取田间作物表型信息,成为目前研究的热点。分别对四旋翼飞行器平台、六旋翼飞行器平台、八旋翼飞行器平台等叁种平台搭载不同的传感器获取叶面积指数、株数信息、生物量、叶绿素含量、产量、氮素状况等作物表型信息的研究成果进行阐述与分析。兼顾飞行稳定性能和有效负载能力,八旋翼飞行器搭建数码相机将会在提获取田间作物表型信息得到更为广泛的应用。(本文来源于《装备制造技术》期刊2019年08期）
赵博雅[4]（2019）在《基于多元信息融合的作物需水研究态势科学计量与实例分析》一文中研究指出随着当今学术知识多元化和信息技术的快速发展,信息以爆炸的形式增长,不断推动学科交叉速度。科学工作者为了在海量的信息中发现隐藏的有序的规律,开始采用科学计量学和信息可视化技术去挖掘这些隐藏的信息。本研究将采用宏观与微观、定性与定量相结合的研究方式,在宏观分析中利用科学计量学、信息可视化技术探究作物需水研究领域的发展现状,旨为探究作物需水研究领域的科学合作规律和研究主题的演化规律。从微观分析层面,基于作物需水研究领域中的需水量与缺水量特征,对河北省保定市的主要作物灌溉分配制度等问题进行实证研究,获取现阶段作物需水量分布规律,摸清农业水资源应用中存在的水资源浪费等问题,为河北省保定市主要作物在不同时期制定合理的灌溉水量提供参考;从作物需水研究领域的未来发展方向出发,对优化保定市农业灌溉系统、合理利用已开发的水资源、维持生态环境的平衡等方面提出对策与建议。研究发现:(1)在作物需水领域研究中,通过数理统计分析的方法,发现我国文献数量增长趋势方面已进入到了献数量增长稳定阶段,而国际上相关文献数量仍然处于快速增长阶段。活跃的高产机构具有高的学术影响力,然而在国家合作网络和机构合作网络中不同节点之间的关系表现十分复杂,合作节点之间连接十分紧密,每个节点都与多个节点有联系,并且在作者合作中呈现出由早期的小团体合作模式向着良好的网络链接式的合作模式,这更有利于作物需水领域的快速、稳步的发展。(2)在从全方位、多层次、多角度对作物需水研究领域进行研究后,发现该研究领域的研究主题呈现多元化发展。研究主题由“海水养殖废水灌溉”逐渐发展成了基于反射率的作物系数、蓝色水用量分析、灌溉分配制度、土壤含水量、作物生产、动态全球植被模型、需水量等研究主题,并且预测出基于反射率的作物系数和动态全球植被模型两个主题不仅是当前的研究热点问题,在未来也将会产生持续的影响。这些研究主题主要侧重于作物需水研究的实际方法和技术应用层面,较少有提出新的研究理论和新的研究思想。(3)聚焦河北省保定市,对识别出的研究前沿主题“灌溉分配制度”进行实证分析。在保定市1985-2016年的作物需水量数据的基础上,通过突变检验分析发现冬小麦需水量的突变集中在2007年以后,而棉花和夏玉米的突变时期则是在2011年左右,该时期正是该研究领域中生物新技术和新的诱变技术迅猛发展的时期,在作物改良以及之后的生产中有较为广泛的应用,并极大地提高了农作物资源创新和品种选育的技术水平。在作物有效降雨量方面,由于冬小麦有越冬性,且生育期时间大多集中在降水较少的时期,所以有效降雨量明显低于棉花和夏玉米。由于作物的需水量均大于有效降雨量,所以缺水量均为正值。但近5年棉花和夏玉米的缺水量逐年减少,相较之下冬小麦的缺水形势更为严峻。(4)在加强保定市生态环境建设中,需要全方位的多视角的去探究,仅仅在“灌溉分配制度”主题下对作物需水量和缺水量特征进行研究是不够的,保定市或其他水资源短缺地区应当积极引进这些前沿主题中的新思想、新理念、新方法,充分借鉴吸收这些研究前沿知识,如利用“动态全球植被模型”对在中长期气候环境变化下的生态系统结构和组成成分进行研究,以探究植被参数随时间变化趋势和空间分布等。这样可以优化农业灌溉系统,有利于其农业灌溉用水的合理配置,有利于地区水资源开发保护,有利于地区维持生态环境的平衡。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2019-06-01）
高倩文,胡海燕,郭恬[5]（2018）在《粮食作物面板数据采集的统计指标归一化探讨——基于《稻谷生产经营信息采集系统》的实证研究》一文中研究指出信息化时代的面板数据采集必须与时俱进,本文基于《稻谷生产经营信息采集系统》应用的经验积累,提出粮食作物面板数据采集必须实现统计指标归一化,并全面探讨粮食作物生产经营的物化劳动消耗、活劳动消耗、生产占用类成本和生产效益指标归一化管理实施办法。(本文来源于《粮食科技与经济》期刊2018年11期）
高荣华,李奇峰,顾静秋,孙想[6]（2018）在《基于时空信息的作物光谱图像相关模型挖掘方法（英文）》一文中研究指出作物病害表现在叶片形态上,且外观和内部结构发生变化,生长环境也对病害有一定的影响。将生长环境、叶RGB图像和光谱图像融合,研究并提出一种作物光谱图像相关模型的时空信息挖掘方法,从时间维度、空间维度和光谱维度分析作物病害的光谱反射特征与作物发育、健康状况和生长条件的相关性,建立典型病害特征模型。实验结果表明,图像处理和光谱成像技术的融合方法可以在疾病的早期阶段实现快速、准确和无损诊断。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年12期）
龚镇[7]（2018）在《设施作物生长信息无损检测方法研究及装备研发》一文中研究指出目前我国的设施农业总面积已居世界首位,为农业的发展贡献了巨大的力量。但是由于目前设施农业水平的低下,仍然存在着管理粗放,单产较低等问题,因此人们对提高温室水肥调控水平、提高农业生产效率的需求越来越高。开展作物和环境综合信息的探测研究,能够为温室水肥和环境调控提供科学依据,有望大幅提高温室的生产效率。作为生长检测技术中常用的方法,高光谱图像技术和机器视觉技术展现出了在该领域的独一无二的优势。基于高光谱和视觉图像的作物生长检测技术,与传统的方法相比,一方面避免了化学方法费时费力,对植物有破坏性,时效性差无法实现调控的动态反馈等缺点。另一方面避免了专家人工经验判断方法受主观因素影响大的缺点。基于高光谱的作物生长检测技术利用光谱扫描农作物,可以得到作物在采样区域不同波段反射特性,从而反演出作物的营养状态。而基于视觉图像的作物生长检测技术则可以将作物的长势特征进行可视化分析,得到作物植株的株高、茎粗、冠幅面积等长势特征参数,对作物长势情况进行快速无损高精度检测。本次研究种植的作物为番茄和甜椒。研究内容为:通过结合高光谱图像技术和机器视觉技术,进行了设施作物在营养和水分胁迫情况下的无损检测方法的研究,并建立了相应的预测模型。并且针对目前应用于无损检测领域的装置不多的情况,结合CAE有限元分析技术优化设计了一种新型的设施作物无损检测装置,该装置能采集作物的生长信息并带入相应的预测模型,对作物的长势营养信息进行实时监测。进行本研究主要完成了以下工作:(1)进行了无损检测方法研究的准备实验。用无土栽培的方式培植了番茄样本和甜椒样本,并对其进行了营养胁迫。采用化学方法测量了作物含氮量、含磷量以及含水率的真实值。用高光谱成像系统采集了近红外波段的不同氮素磷素水分胁迫情况下作物叶片的数据,包括高光谱近红外图像和光谱的平均反射强度。利用流水线式生长信息检测系统拍摄了作物不同生长期的长势图片。(2)对采集的多源信息进行了处理分析。对得到的光谱反射数据进行处理,建立线性回归方程初选波段,并结合不相关法,对光谱数据进行共线性问题的处理去除共线性,最终确定氮素近红外波段的叁个特征波长为B_(143)(1376nm)、B_(236)(1688nm)、B_(252)(1750nm),磷素近红外波段的叁个特征波长为B_(204)(1573nm)、B_(212)(1601nm)、B_(229)(1662nm),水分近红外波段的特征波长为B_(48)(1061nm)、B_(60)(1104nm)、B_(67)(1129nm),同时结合化学实测值和特征波长下的反射值建立氮素磷素和水分的预测模型。对拍摄的作物的俯视及主视图像进行滤波去噪、颜色空间转换、分割二值化、提取计算等,得到作物的冠幅、株高、茎粗生长特征的数据,同时结合化学实测值和长势数据建立长势特征的预测模型并分析了番茄和甜椒的长势情况。(3)长势特征和营养特征综合特征建模。结合化学值将长势特征以及特征波长下的反射强度当作自变量综合建模。结果显示综合建立的模型的整体效果较好,相对于单一长势特征或者单一营养特征波长建立的模型预测效果更好,说明综合建模模型效果显着。(4)设计了悬轨式温室综合信息检测系统。预先提出几种结构设计方案并结合CAE有限元技术确定最终方案,装置包括轨道梁总成、行走机构、滑动平台、多传感器系统、控制柜总成几个部分组称,其中传感器部分采集的数据可以带入相应的预测模型预测作物的长势营养信息。并通过实验验证了仿真的准确性及装置的性能,表明装置结构设计合理,能够完成设计的预定目标。(本文来源于《江苏大学》期刊2018-06-12）
田敏[8]（2018）在《基于物联网技术的作物养分信息快速获取与精准施肥智能控制系统研究》一文中研究指出在最近的几十年,鉴于其方便快捷、非破坏性的特点,利用光谱测定农作物中氮的营养状况已成为氮素营养诊断研究的热点。同时随着智能传感器技术、智能信息处理技术与网络通信技术的深度融合,极大地促进了移动互联网、物联网、云计算的快速兴起,以及各种移动智能终端的快速普及和广泛应用,现代农业亟需用物联网、云计算技术提升农业生产效率。由于滴灌的大面积应用,新疆棉花种植实行的是水肥一体化模式。目前,新疆棉花种植过程中灌溉虽然已基本实现了自动化控制过程,但肥料施用上新疆仍主要依靠人工经验方式进行配施,随着物联网的发展,施肥信息采集、决策、控制为一体技术应运而生。施肥控制技术能够综合土壤情况、天气和气候情况、植株生长和需肥情况,结合作物种植专家的先进生产经验,通过精量施肥控制技术给出施肥量和施肥比例决策。近年来国内将物网技术应用于智能施肥方面的虽研究较多,但大部分集中在设施农业上,大田的应用发展较为缓慢。新疆棉花种植面积较大,每年过量施肥造成严重的污染和浪费。本研究采用基于物联网的滴灌施肥技术体系,由感知层获取棉花氮素营养信息,传输到网络层,通过应用支持子层处理最后到应用层决策,以期实现配、施肥的闭环智能化控制,促进国家施肥零增长的目标,主要研究结果如下:(1)利用便携式地物光谱仪(ASD)测量棉花冠层的光谱反射率和棉花叶片叶绿素值,通过计算光谱一阶微分、原始光谱反射率组成的植被指数以及“叁边参数”与叶片叶绿素含量相关性。结果表明:红边内最大一阶微分值(Dr)、基值校正归一化差值指数Bm SR705与棉花叶绿素含量有很好地相关性,估测模型决策系数R2=0.8157**,均方根误差RMSE=0.278,这为高光谱数据预测棉花叶片叶绿素含量提供基础。(2)通过设置不同水氮组合,研究不同水氮条件下叶片氮素含量与高光谱反射率的相关关系,明确诊断棉花氮素含量的敏感波段,构建棉花叶片氮素光谱诊断模型。结果发现:在可见光波段,光谱反射率随着施用水、氮量的提高而降低。在近红外波段,反射率随施用水、氮量的提高而呈递增趋势。其中基于m ND705、CCI、Dr和SDr/SDb的植被指数能够很好的监测棉花叶片氮含量。当施肥量增加到一定量,产量不再增加,反而会受到氮抑制作用。经田间验证,使用基于m ND705施肥模型进行推荐施肥,可减少总施肥量,并提高施肥的利用效率和农学效率。(3)在无线传感器网络目标分配方面,对比了改进的小生境混沌遗传算法,量子进化算法和粒子群算法。提出的基于改进的小生境混沌遗传算法的分配方案既考虑了传感器位置的有利程度,又考虑了剩余能量等因素,在运行过程中能自适应调整参数。当节点数量接近或小于200时,量子进化算法和粒子群算法的性能接近改进的小生境混沌遗传算法。当节点数量大于400时,改进的小生境混沌遗传算法具有明显的优势。(4)在分析各种智能PID控制算法优缺点的基础上,研究了适合所研发的精量施肥控制装置的基于自适应模糊控制算法,建立了装置的理论模型。经对比采用常规PID控制器的瞬态响应时,上升时间为1.2s,超调量θ=42%,而采用模糊自适应PID控制器时,上升时间为0.7s,超调量θ=27%。模糊自适应PID控制方式拥有更好的动态性能,从而能够更快达到平衡,并有效降低超调量过大对电路损害的影响。(5)研发设计了精量施肥控制装置,包括各种控制模式,而远程通过GPRS方式连接。进行了基于不同配肥量的装置配肥速度和用时计算,得到单次配肥量除以完成配肥所需要的时间以及单位时间的配肥量;通过分析罐内的水肥浓度和电机转速度之间的关系,并进行了误差分析,优于以前施肥装置,配肥均匀性好,氮肥利用率高。(6)设计开发了基于Bootstrap、Ajax技术的施肥云平台,能适应不同操作系统、不同分辨率下的手机及电脑设备,方便平台扩展、推广与应用。农业管理部门人员与农户利用手机或电脑就能实时查询到作物施肥情况,并能给出更加合理的施肥控制建议,使作物施肥控制更加方便、精确。(本文来源于《石河子大学》期刊2018-06-01）
刘畅[9]（2018）在《无人机影像‘图—谱’信息融合在作物氮素诊断中的应用研究》一文中研究指出无人机为平台的高光谱遥感技术具有机动灵活、成本低、周期短等众多优势,能够获取高光谱分辨率及高时空分辨率的遥感影像,已成为精准农业中的研究热点及重要数据来源。在农作物生长过程中,氮素是植株生长、器官发育必需的营养元素之一,对于植株长势监测及产量预测有重要意义。为提高氮肥利用效率并保证作物产量和品质,需及时了解并获取植株的氮素营养状况。然而,研究发现基于光谱特征的农学参量反演存在饱和问题,除光谱信息外,高光谱遥感技术还提供了丰富的纹理信息,纹理特征能够提供作物的空间结构信息,有效减弱饱和问题,可为理化参数的反演提供支持。因此,本文以北京市昌平区小汤山国家精准农业研究示范基地为研究区,基于无人机平台获取冬小麦挑旗期和开花期的高光谱影像,同时获取冬小麦的农学参数。利用高光谱影像的光谱和纹理信息,同时结合农学知识模型,构建一种融合'图-谱'信息的氮亏缺诊断模型,对冬小麦进行更加科学有效的氮素诊断。主要得到以下研究结果:(1)分析冬小麦生物量和植株氮累积的空间变异。结果发现:施氮量的增加能够促进小麦植株氮累积量和生物量的增加,减弱小麦植株氮累积和生物量的变异性;但是过量的氮素对于小麦生物量和植株氮累积增加,以及变异性的减弱无明显作用。(2)探究优化光谱指标的抗饱和能力及估测生物量的能力。结果表明,对比植被指数,优化光谱指标(光谱信息和纹理特征结合)的抗饱和能力明显提高,其构建的生物量模型拟合效果较好,模型精度(R2=0.798)明显高于单一植被指数(R2=0.619)和单一纹理特征(R2=0.727)的生物量模型。融合纹理信息和光谱信息后进行冬小麦生物量反演的效果更佳,遥感信息对于作物估产、长势分析方面的应用有良好的应用前景。(3)基于'图-谱'信息构建氮营养指数(NNI)和氮亏缺模型,对冬小麦的氮素情况进行研究。结果发现,增施氮肥有利于提高小麦氮素含量,但是过量的氮肥不能有效促进小麦植株氮素的累积。冬小麦品种中麦175(ZM175)的适宜施氮量在0.5倍常规施氮量(N2)与常规施氮量(N3)之间,京9843(J9843)的适宜施氮量应在常规施氮量(N3)与1.5倍常规施氮量(N4)之间。从挑旗期到开花期,植株需要累积更多氮素才能满足生长所需。因此,融合光谱与纹理信息能够对作物进行科学有效的氮素诊断,对于作物的精细化研究有重要意义。(本文来源于《西安科技大学》期刊2018-06-01）
李蒙蒙[10]（2018）在《目标与效能匹配视角下作物营养强化农产品信息说服力研究》一文中研究指出微量营养素缺乏被称为“隐性饥饿”,随着人们对自身健康状况的关注,这一问题已成为全球性的健康问题。2014年中国农业科学院公布的数据显示,中国存在“隐性饥饿”问题的人数高达3亿。微量营养素的缺乏,不仅对人体健康产生不利影响,还会对国家和地区的人口素质与经济发展产生不利影响(梁龙等,2017)。经过多年的探索,研究者认为作物营养强化是应对“隐性饥饿”的有效手段。作物营养强化是指通过育种手段来提高现有农作物中能为人体吸收利用的微量营养元素的含量。目前的研究中,侧重于作物营养强化品种的培育和人群营养状况的干预(何中虎等,2015;郝元峰等,2015;张金磊和李路平,2014;林黎等,2011),对于这类产品如何在消费者中进行推广的研究稍显不足。作为一种新型农产品,产品推广对于作物营养强化食品能否被消费者接受至关重要。在产品推广过程中,与消费者进行合理的信息沟通非常重要(Dahee Han et al.,2016)。大量研究表明,消费者目标(Yang et al.,2015;Bagchi and Li,2011;Fishbach and Dhar,2005)和消费者效能(Dahee Han et al.,2016;Keller,2006;Bandura,1982)是影响产品信息说服力的重要因素。但这两个变量共同作用于产品信息所产生的说服效果的研究非常有限。基于此,本研究探讨消费者目标与消费者效能共同作用于产品信息后,能否增强产品信息对消费者的说服力以及其作用机制。本研究聚焦于两种目标状态,达成性目标和维持性目标,达成性目标指个人感知当前状态与最终的理想目标状态之间存在较大差距,需要努力达成的目标;维持性目标指个人感知当前状态与最终的理想目标状态之间存在较小差距,只需维持的目标。本研究聚焦于两种效能水平,反应效能和自我效能,反应效能指个人通过行为结果预期来判断该行为是否能产生自己期望的有价值的结果,自我效能指个人通过行为操作难度来判断自己是否具备成功完成该行为的能力。经过文献分析,发现达成性目标与反应效能可能存在匹配关系,并通过降低对目标进展的感知而共同影响产品信息说服效果;还发现维持性目标与自我效能可能存在匹配关系,并通过增强对目标承诺的感知而共同影响产品信息说服效果。基于此,本研究构建了基于目标状态与效能类型匹配的信息说服力研究模型,为作物营养强化农产品在制定推广策略时提供参考。本研究包括两个子研究,研究1分为预测试和正式研究。预测试以维生素A大米为刺激材料,通过操纵达成性目标与维持性目标,来验证达成性目标与反应效能之间存在匹配关系以及验证维持性目标与自我效能之间存在匹配关系。正式研究以富铁小麦为刺激材料,操纵达成性目标与维持性目标、反应效能和自我效能。结果发现消费者目标状态与效能类型的交互作用对说服力有正向影响(假设1)。具体而言,当消费者处于达成性目标状态时,相比于向他们展示自我效能信息,向他们展示反应效能信息,会使作物营养强化信息更具说服力;当消费者处于维持性目标状态时,相比于向他们展示反应效能信息,向他们展示自我效能信息,会使作物营养强化信息更具说服力。研究2以富锌大米为刺激材料,通过操纵达成性目标与维持性目标、反应效能和自我效能,来验证假设2,即目标解释中介了目标状态与效能类型的交互作用对说服力的影响。具体而言,消费者的目标进展中介了达成性目标与结果效能的交互作用对作物营养强化信息说服力的影响;目标承诺在维持性目标与自我效能的交互作用对作物营养强化信息说服力的影响中发挥中介变量的作用。这些研究结果具有重要的理论意义与实践意义。从理论上看,本研究验证了目标状态与效能类型匹配后可以增强健康信息说服力并识别出两个和目标相关的中介,这丰富了目标、效能等领域的研究,还丰富了匹配效应在信息沟通领域的研究。此外,本研究推动了作物营养强化推广领域研究。从实践上看,本研究可以为作物营养强化产品的后期推广提供策略上的参考,对于提升消费者对作物营养强化产品接受意愿,进而真正改善微量营养素缺乏问题有着重大的指导意义。(本文来源于《华中农业大学》期刊2018-06-01）
作物信息论文开题报告
（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：
[目的]使用浅层机器学习分类方法和多光谱遥感影像快速准确提取研究区小春作物(油菜、小麦)种植空间信息。[方法]选择研究区小春作物识别最佳时期的Sentinel 2A MSI多光谱影像,融合得到10 m分辨率影像,然后降尺度生成15、20、30 m分辨率影像,结合地面调查数据,建立油菜、小麦、林地、居民地、水体等典型地物感兴趣区,训练Softmax分类器,基于不同空间分辨率影像提取油菜、小麦种植空间信息。[结果]①基于Softmax分类器和10 m分辨率融合影像的小春作物分类总体精度为90.02%,Kappa系数为0.8344,其中油菜生产者精度和用户精度分别为93.14%、91.42%,小麦的分别为87.93%,98.09%;②Softmax法的小春作物分类精度随影像空间分辨率下降而降低,15、20、30 m分辨率影像的分类精度较10 m的分别下降9.80%、12.04%和13.04%,Kappa系数依次减少0.1538,0.1873和0.2088;③15、20、30 m分辨率影像的油菜分类精度较小麦的低,影响因素为油菜花期和种植地块破碎分散。[结论]Softmax分类器在10～30 m中高分辨率影像小春作物分类中具备较高的精度,可作为常规方法应用于业务化的作物监测工作。
（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。
作物信息论文参考文献
[1].傅人意.黑科技“捧红”黄土地[N].海南日报.2019
[2].蒋怡,黄平,董秀春,李宗南,王昕.基于Softmax分类器的小春作物种植空间信息提取[J].西南农业学报.2019
[3].沈宝国,范月圆,杨妍,王松涛.基于作物表型信息获取的多旋翼飞行器应用研究综述[J].装备制造技术.2019
[4].赵博雅.基于多元信息融合的作物需水研究态势科学计量与实例分析[D].辽宁师范大学.2019
[5].高倩文,胡海燕,郭恬.粮食作物面板数据采集的统计指标归一化探讨——基于《稻谷生产经营信息采集系统》的实证研究[J].粮食科技与经济.2018
[6].高荣华,李奇峰,顾静秋,孙想.基于时空信息的作物光谱图像相关模型挖掘方法（英文）[J].系统仿真学报.2018
[7].龚镇.设施作物生长信息无损检测方法研究及装备研发[D].江苏大学.2018
[8].田敏.基于物联网技术的作物养分信息快速获取与精准施肥智能控制系统研究[D].石河子大学.2018
[9].刘畅.无人机影像‘图—谱’信息融合在作物氮素诊断中的应用研究[D].西安科技大学.2018
[10].李蒙蒙.目标与效能匹配视角下作物营养强化农产品信息说服力研究[D].华中农业大学.2018
论文知识图
