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变量施肥决策模型开发与田间优化

共计 30 章节
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01
精准农业概述
精准农业的定义 · 发展历程 · 核心技术体系（3S技术
精准农业概述精准农业的定义
02
变量施肥理论基础
土壤养分空间变异性 · 作物需肥规律 · 施肥与环境的关系
变量施肥理论基础土壤养分空间变异…
03
数据采集技术
土壤采样方法（网格采样 · 分区采样） · 土壤养分快速检测技术（近红外
数据采集技术土壤采样方法
04
遥感数据获取与处理
卫星遥感 · 无人机遥感 · 植被指数（NDVI
遥感数据获取处理
05
GIS空间分析基础
ArcGIS/QGIS软件操作 · 空间插值方法（克里金 · 反距离权重）
GIS空间分析基础
06
产量监测数据
联合收割机产量监测系统 · 产量数据清洗与处理 · 产量空间分布图
产量监测数据联合收割机产量监…
07
数据预处理与清洗
缺失值处理 · 异常值检测 · 数据标准化与归一化
数据预处理清洗
08
特征工程
土壤属性特征（pH · 有机质 · N
特征工程pH
09
变量施肥决策模型概述
模型分类（经验模型 · 机理模型 · 数据驱动模型）
变量施肥决策模型…模型分类
10
线性回归模型
一元线性回归 · 多元线性回归 · 正则化（Lasso
线性回归模型一元线性回归
11
决策树与随机森林
决策树原理 · 随机森林集成学习 · 特征重要性分析
决策树随机森林
12
支持向量机（SVM）
SVM原理 · 核函数选择 · 回归应用（SVR）
SVM支持向量机
13
神经网络基础
感知机 · 多层感知机（MLP） · 激活函数
神经网络基础感知机
14
深度学习模型
卷积神经网络（CNN）用于空间特征提… · 长短期记忆网络（LSTM）用于时序预…
深度学习模型CNN
15
混合模型与集成学习
Stacking · Bagging · Boosting（XGBoost
混合模型集成学习
16
模型训练与调优
训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证 · 网格搜索
模型训练调优
17
模型解释性
SHAP值 · LIME · 部分依赖图（PDP）
模型解释性SHAP
18
施肥处方图生成
基于模型预测的施肥量计算 · 处方图生成流程 · GIS制图与输出
施肥处方图生成基于模型预测的施…
19
变量施肥执行系统
变量施肥控制器 · GPS导航 · 执行机构（液压
变量施肥执行系统变量施肥控制器
20
经济效益分析
投入成本（肥料 · 设备 · 数据）
经济效益分析投入成本
21
环境效益评估
氮磷流失模拟 · 温室气体减排 · 水体富营养化风险降低
环境效益评估氮磷流失模拟
22
案例研究1
小麦变量施肥——基于土壤养分和NDV…
案例研究1NDV
23
案例研究2
玉米变量施肥——结合产量监测和地形特…
案例研究2玉米变量施肥
24
案例研究3
水稻变量施肥——基于深度学习的精准氮…
案例研究3水稻变量施肥
25
模型部署与边缘计算
模型压缩 · TensorFlow Lite/ON… · 嵌入式设备部署（树莓派
模型部署边缘计算
26
实时决策系统
物联网传感器数据流处理 · 实时推理引擎 · 反馈控制机制
实时决策系统物联网传感器数据…
27
不确定性量化
模型预测不确定性 · 蒙特卡洛dropout · 贝叶斯神经网络
不确定性量化模型预测不确定性
28
联邦学习与隐私保护
分布式数据训练 · 差分隐私 · 安全多方计算在农业中的应用
联邦学习隐私保护
29
未来趋势
数字孪生 · 元宇宙农业 · 自主决策系统
未来趋势数字孪生
30
课程总结与项目实战
完整变量施肥系统搭建流程 · 项目报告撰写 · 未来学习路径
课程总结项目实战