农作物专题
2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略 参考论文 无水印
持续更新中，2024年数学建模比赛思路代码论文都会发布到专栏内，只需订阅一次！ 完整论文+代码+数据结果链接在文末！ 订阅后可查看参考论文文件 第一问 1.1 问题重述 这个问题围绕的是华北山区的某乡村，在有限的耕地条件下，如何制定最优的农作物种植策略。乡村有 34 块露天耕地和 20 个大棚，种植条件包括粮食作物、蔬菜、水稻和食用菌。除了要考虑地块的面积、种植季节等，还要确保
2024国赛数学建模C题完整论文：农作物的种植策略
农作物种植策略优化的数学建模研究（完整论文，持续更新，大家持续关注，更新见文末名片 ） 摘要 在本文中，建立了基于整数规划、动态规划、马尔科夫决策过程、不确定性建模、多目标优化、相关性分析、蒙特卡洛模拟和鲁棒优化等多种模型的农作物种植优化模型。本文以某乡村为研究背景，考虑到该乡村的耕地资源有限、气候条件限制，以及未来可能存在的市场波动和种植风险，提出了优化农作物种植策略的数学模型，
2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略（详细思路+matlab代码+python代码+论文范例）
持续更新中，2024年数学建模比赛思路代码论文都会发布到专栏内，只需订阅一次！ 一、第一问 问题描述：假定各种农作物未来的预期销售量、种植成本、亩产量和销售价格相对于 2023 年保持稳定，每季种植的农作物在当季销售。如果某种作物每季的总产量超过相应的预期销售量，超过部分不能正常销售。请针对以下两种情况，分别给出该乡村 2024~2030 年农作物的最优种植方案，将结果分别填入
2024 数学建模高教社杯 国赛（C题）| 农作物的种植策略 | 建模秘籍文章代码思路大全
铛铛！小秘籍来咯！ 小秘籍团队独辟蹊径，运用等多目标规划等强大工具，构建了这一题的详细解答哦！ 为大家量身打造创新解决方案。小秘籍团队，始终引领着建模问题求解的风潮。 抓紧小秘籍，我们出发吧~ 完整内容可以在文章末尾领取！ 第一个问题是：假定各种农作物未来的预期销售量、种植成本、亩产量和销售价格相对于2023年保持稳定，每季种植的农作物在当季销售。要求针对以下两种情况，分别给出该乡村20
中国各县域农作物播种面积（2000-2022年）
中国各县域的农作物播种面积反映了当地农业生产的规模和结构，对于确保国家粮食安全、促进农民增收以及维护生态平衡至关重要。不同地区的农作物播种面积因地理环境、气候条件和市场需求而异，例如，水稻、小麦和玉米等主要粮食作物的种植面积在粮食主产区较大，而蔬菜、水果和经济作物如棉花、油料等则根据各地特色和优势分布。 中国各县域的农作物播种面积数据来自各省份统计年鉴，有助于对农业政策的研究和制定，保证农产
利用TOPSIS算法进行生长素和施肥量对农作物各指标影响力的分析
文章目录 §1 摘要§2 问题的重述1． 背景介绍2． 问题的产生及进行数学建模的意义 §3 TOPSIS算法1. TOPSIS算法介绍2. TOPSIS算法使用步骤 §4 问题的分析1. 对问题一的分析及解答2. 对问题二的分析及解答3. 对问题三的分析及解答 §5 模型的改进1. 验证2.模型改进 附录问题一代码：问题二代码：问题三代码： §1 摘要 本文旨在分析生
基础农作物喜好种植时间肥力值区间等基础信息
以下是在表格中加入肥料种类和肥力值区间后的内容： 作物类型偏好种植时间收获时间施肥时间浇灌时间喷洒农药时间肥料种类肥力值区间水稻喜水热充足、地势平坦南方早稻 3-4 月，晚稻 7 月左右；北方单季稻 5 月左右南方早稻 7 月左右，晚稻 10-11 月；北方单季稻 9-10 月基肥在种植前，追肥分多次进行根据生长需求适时浇灌根据病虫害情况适时喷洒复合肥、氮肥等80-120小麦耐寒、耐旱，适应较广
YOLOv8+PyQt5农作物杂草检测系统完整资源集合（yolov8模型，从图像、视频和摄像头三种路径识别检测，包含登陆页面、注册页面和检测页面）
农作物杂草检测YOLOV8(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaTl5tv)_哔哩哔哩_bilibili 资源包含可视化的农作物杂草检测系统，基于最新的YOLOv8训练的农作物杂草检测模型，和基于PyQt5制作的可视化农作物杂草检测系统，包含登陆页面、注册页面和检测页面，该系统可自动检测和识别图片或视频当中出现的农作和物杂草，以及自动开启摄像头，进行农作物杂草检测，并在
农作物害虫检测数据集VOC+YOLO格式18975张97类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：18975 标注数量(xml文件个数)：18975 标注数量(txt文件个数)：18975 标注类别数：97 标注类别名称:["Adristyrannus","Aleurocanthus spiniferus","A
农作物害虫分类数据集12846张27类别
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：12846 分类类别数：27 类别名称:["ants","aphids","armyworms","bees","beetle","brown_marmorated_stink_bugs","cabbage_loopers","catterpillar"
农作物害虫检测数据集VOC+YOLO格式3575张10类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：3575 标注数量(xml文件个数)：3575 标注数量(txt文件个数)：3575 标注类别数：10 标注类别名称:["bitichong","feie ","huangchong","huangfeng","ji
【RSGIS数据资源】2018-2020年中国农业大学石羊河实验站主要农作物的无人机观测数据
文章目录 摘要数据介绍2018年蒸腾(T)数据集2020年蒸散发（ET)数据集2020年LAI数据集2019年NDVI数据集作物2020年NDVI数据集作物三温模型的输入参数气象数据净辐射通量数据 参考文献引用 摘要 本数据集涵盖了甘肃武威绿洲农业高效用水国家野外科学观测研究站（简称中国农业大学石羊河实验站）大豆、小麦、玉米、苜蓿、马铃薯、葡萄不同生育期作物NDVI、LAI、ET
农业保险利用卫星遥感监测、理赔、农作物风险评估
农业保险一直是农民和农业生产者面临的重要课题，而卫星遥感技术的不断发展正为农业保险带来全新的解决方案。通过高分辨率的卫星遥感监测，农业保险得以更精准、及时地评估农田状况，为农业经营者提供可靠的风险管理手段。 **1. 灾害监测与风险评估** 卫星遥感技术可以实时监测农田的灾害情况，包括自然灾害如洪水、干旱、风暴等，以及人为因素导致的问题。通过对这些数据进行分析，保险公司能够
基于YOLOV5+Pyqt5农作物叶片病害检测系统
1、引言 农作物病害的精准检测与识别是推动农业生产智能化与现代化发展的重要举措。随着计算机视觉技术的发展，深度学习方法已得到快速应用，利用卷积神经网络进行农作物病害检测与识别成为近年来研究的热点。基于传统农作物病害识别方法，分析传统方法的弊端所在；立足于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型结构，结合卷积神经网络模型发展和优化历程，针对卷积神经网络在农作物病害检测与识别的具体应用进行分类，从基于
GEE23：基于植被物候实现农作物分类
地物分类 1. 写在前面2. 北京作物分类 1. 写在前面 今天分享一个有意思的文章，用于进行农作物分类。文章提出了一个灵活的物候辅助监督水稻(PSPR)制图框架。主要是通过提取植被物候，并自动对物候数据进行采样，获得足够多的样本点，再使用随机森林等机器学习方法进行分类。这种方法有效解决了样本量不足或者样本位置不够精确的问题，并且分类结构相较于之前的方法更高。我认为这是一种比
农业风险管理案例参考：农作物受灾严重，如何降低损失？
1月20日，国家防灾减灾委员会办公室应急管理部发布2023年全国十大自然灾害，据公布数据显示，此次十大自然灾害致使农作物受灾面积超1092.7千公顷，直接经济损失达2353.22亿元。 农业是安天下、稳民心的战略产业，也是典型的风险产业。农业保险作为分散农业生产经营风险的重要手段，对推进现代农业发展、促进乡村产业振兴、保障农民收益等具有重要作用。 长期以来，珈和深耕农险业务，用科技赋能保险公
【Intel oneAPI实战】使用英特尔套件解决杂草-农作物检测分类的视觉问题
目录 一、简介：计算机视觉挑战——检测并清除杂草二、基于YOLO的杂草-农作物检测分类2.1、YOLO简介2.2、基于YOLO的杂草-农作物检测分类解决方案 三、基于YOLO的杂草-农作物检测分类系统设计3.1、基于flask框架的demo应用程序后端3.2、基于Vue框架的demo应用程序前端 四、Intel oneAPI工具包使用五、后续待完善的部分 科技是人类历史发展最具革
无人机遥感在智慧农业信息提取中的实现方法与GIS融合应用丨农作物形态、农作物生理生化、农作物胁迫、农作物产量信息提取理论与实践等
目录 第一章 综合态势分析 第二章 农作物形态信息提取理论与实践 第三章 农作物生理生化信息提取理论与实践 第四章 农作物胁迫信息提取理论与实践 第五章 农作物产量信息提取理论与实践 第六章 遥感提取结果的空间表达——GIS制图流程 更多应用 理论环节包括无人机平台和传感器等分析。按照作物形态、生理生化、作物胁迫和产量计算等4大专题，划分为株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏、不同
AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统
去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统
去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基
农作物管理系统（openlayers、python、django）
农作物管理系统（openlayers、python、django） 客户需求原始数据软件安装服务发布源码功能界面 客户需求 项目名称是：农作物长势遥感监测信息发布平台 农作物长势分析：做成下拉菜单，下拉菜单里面是月份。点击地块之后可以出现每个月份的长势图（是曲线图）农作物分类：农作物共分了6类，也可以做成下拉菜单，点击菜单出现棉花，玉米等类，在点击下拉菜单的时候可以在图中显示
数字地球开放平台农作物长势监测解决方案
数字地球开放平台农作物长势监测解决方案 利用遥感技术进行产量预测是一种高效而准确的方法，通过监测植被的生长状况、土地利用、气象等因素，可以为农业决策提供有力支持。数字地球开放平台拥有200+颗卫星，为您提供一站式卫星遥感服务。 农情监测_农作物识别_长势监测_产量预估_灾后定损-数字地球开放平台 (geovisearth.com) 数字地球开放平台将为您介绍一般遥感技术在
农作物快速识别系统——解决无人机影像拼接与校正，简单好用！
农作物快速识别系统（CropExtract）是北京茗禾科技有限公司研发的具有自主知识产权的无人机影像自动拼接、配准及农作物信息提取的桌面业务软件。该系统主要针对农业统计遥感调查工作，实现无人机影像的快速拼接，以及拼接影像与野外调查任务包数据的自动配准，同时支持用户基于无人机配准影像开展农作物信息提取工作，提取完成后实现农业遥感调查业务图表的自动化生成。 针对农业统计调查工作在采用无人机航拍调查
大数据毕业设计选题推荐-农作物观测站综合监控平台-Hadoop-Spark-Hive
✨作者主页：IT毕设梦工厂✨ 个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python项目 安卓项目 微信小程序项目 文章目录 一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视
Python柯布-道格拉斯效用函数规划食品预算和拟合前沿生产函数评估农作物生产效率
柯布-道格拉斯效用函数 柯布-道格拉斯生产函数在引入数据时具有吸引人的统计特性。 该函数如下所示。 Y = z K α L 1 − α Y=z K^\alpha L^{1-\alpha} Y=zKαL1−α 该函数的参数化为： 参数 α ∈ [ 0 , 1 ] \alpha \in[0,1] α∈[0,1] 称为“资本的产出弹性”。 z z z 称为全要素生产率的值 现在，我们定义一个函
助力农作物病虫害检测识别，基于yolov3—yolov8开发构建马铃薯作物甲虫检测识别系统
AI加持的智慧农业也是一个比较有前景的赛道，近些年来已经有很多不错的方向做出来成绩，基于AI的激光除草、灭虫等也是其中的一个热门，杂草相关的检测识别在我们之前的项目实例中已经有相关的实践了，这里本文的主要目的就是以农作物马铃薯为切入场景，开发构建害虫检测识别系统，有别于以往单个项目文章中主要是纵向对比单个系列比如YOLOv5系列下n、s、m、l和x不同参数量级的模型的性能，这里主要是 想要横向来进