基于WebGIS和物联网的水稻病虫害监测与预警系统研究

发布时间：2017-09-30 22:16

  本文关键词：基于WebGIS和物联网的水稻病虫害监测与预警系统研究

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【摘要】：吉林省是在我国生产高档优质米的最好的区域,而且实践也证明我省生产的稻谷米质,整体上好于国内任何各省份。但是,水稻上的三大主要病害稻瘟病、白叶枯病、纹枯病对水稻生产造成了严重的威胁,引起了巨大的损失。近年以来,吉林省水稻病虫发生严重,其中水稻螟虫、稻纵卷叶螟、稻飞虱、白背飞虱、水稻条纹叶枯病、稻瘟病、稻曲病发生情况严重,每年实际损失达3.5-4亿kg。而过多施用化学物质会使稻米的品质下降,农药残留超标,从而降低稻米了附加值。针对上述情况,本研究应用专家系统技术,建立了水稻病虫害诊治的知识库;利用GPS和GIS技术,建立了吉林省数字地图的空间数据库;利用无线传感器网络,建立了水稻稻田的水温、空气温湿度、光照度等水稻环境实时数据库;利用数据挖掘算法中的模糊聚类算法,根据超出设定的温度、湿度、光照度等信息阈值的天数,建立了病虫害发生级别的预警模型;综合物联网技术、专家系统技术和WebGIS技术,设计开发了水稻病虫害监测与预警系统。该系统可实时显示采集数据和其位置信息,若有预警,则在地图上标注,并以短信的形式发送到农户手机上,让农户及时做出预防措施,减少损失,增加收入。通过在长春市、榆树市、九台市、德惠市、梅河口市和东丰县共170万亩的示范区进行推广应用,平均亩增产水稻约48kg,共增产8230万kg。因此,本系统基本达到预期效果,有效的预防了水稻病虫害的发生,为应用推广地区带来了可观的经济效益以及社会效益。
【关键词】：水稻病虫害预警 WebGIS 物联网 数据挖掘
【学位授予单位】：吉林农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S435.11;TP277;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-10
• 1.1 论文研究背景7-8
• 1.2 国内外研究现状8
• 1.3 研究意义8-10
• 第二章 数据获取10-18
• 2.1 空间数据采集10-11
• 2.2 实时监测数据获取11-18
• 2.2.1 无线传感器网络11-12
• 2.2.2 数据库建立12-14
• 2.2.3 数据采集14-18
• 第三章 水稻病虫害预警模型18-24
• 3.1 基于规则的水稻病虫害诊治模型18-21
• 3.2 基于模糊聚类的水稻稻瘟病预警模型21-24
• 第四章 系统设计与实现24-46
• 4.1 系统总体设计24-25
• 4.2 服务器端系统设计与实现25-39
• 4.2.1 远程数据的存储26
• 4.2.2 服务器的负载均衡26-27
• 4.2.3 服务器推送技术27-28
• 4.2.4 WCF服务28-30
• 4.2.5 服务器的自动检测功能30
• 4.2.6 服务器短信预警功能的实现30-31
• 4.2.7 数据存储模块与即时显示模块31-32
• 4.2.8 与客户端通信方面32-33
• 4.2.9 对客户端提供的服务33-34
• 4.2.10 短信预警模块34-35
• 4.2.11 紧急情况下的短信发送35-36
• 4.2.12 短信发送记录查询36
• 4.2.13 对所有历史信息的查询36-39
• 4.3 客户端系统设计与实现39-46
• 4.3.1 系统的功能框图39-40
• 4.3.2 地图操作子系统40-42
• 4.3.3 稻田操作42-43
• 4.3.4 设置操作43-44
• 4.3.5 水稻稻瘟病预警子系统44-46
• 第五章 系统测试46-51
• 5.1 测试内容46
• 5.2 历史数据查询功能46-47
• 5.3 短信预警功能47
• 5.4 客户端47-48
• 5.5 测试内容48
• 5.6 记录查询功能48-49
• 5.7 设置操作功能49
• 5.8 病害预警功能49-50
• 5.9 压力测试50
• 5.10 测试结论50-51
• 第六章 系统应用与示范51-53
• 第七章 结论53-54
• 7.1 总结53
• 7.2 展望53-54
• 参考文献54-57
• 作者简介57-60
• 致谢60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 孙朝云;;病虫害预测模型比较[J];黑龙江科技信息;2011年28期

2 洪波;张锋;李英梅;陈志杰;张淑莲;王琦;;GIS在农业病虫害预警研究中的应用[J];陕西农业科学;2011年03期

3 方金云,何建邦;网格GIS体系结构及其实现技术[J];地球信息科学;2002年04期

4 卢建刚,过静s，

本文编号：950724