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枣树为我国第一大干果树种,也是重要的药用植物和生态经济林树种。随着枣树栽培面积和规模的迅速扩大,枣树病虫害的发生和危害也逐年严重。陕北枣区是我国重要的产枣基地之一,面积和产量约占陕西红枣面积和产量的75%以上,其主要病虫害包括:枣锈病、炭疽病、枣缩果病、果腐病、枣褐斑病、枣叶黑斑病、枣疯病七种病害和桃小食心虫、枣黏虫、枣尺蠖、枣飞象、日本龟蜡阶、枣瘿蚊、黑绒金龟、大灰象甲、茶翅蝽九种虫害。以此为研究对象,利用现代化的网络信息技术,开发陕北枣树病虫害诊断系统,是我国果品生产由传统生产模式向现代农业生产管理模式发展的迫切要求,对推动地方经济发展也具有重要的现实意义。主要研究内容如下:(1)分析陕西省枣树病虫害的基本情况,探讨实现枣树病虫害的诊断方法。模拟专家的思维,分别使用遗传神经网络和权重叠加的方法建立枣树病虫害诊断模型。基于遗传神经网络的诊断模型将人工神经网络技术与遗传算法相结合,以症状和害虫特征作为输入,所引发的病虫害作为输出,从诊断信息中提取诊断规则作为训练样本对诊断网络进行训练,分别训练出枣树病害诊断网络模型和枣树虫害诊断网络模型。实验结果表明该模型具有较好的诊断效果。基于权重叠加的诊断模型利用专家打分、权重叠加的方法进行枣树病虫害诊断,实验结果证明该诊断模型具有较好的通用性。(2)WebGIS应用模块的研究。本系统采用SVG技术和AJAX技术开发并实现基于客户端的WebGIS。该模块具有缩放漫游、专题图显示、属性信息查询等功能。用户可以查看主要病害在全国范围内的分布情况,并查询陕北枣区主要县区的枣树品种、温度等基本资料信息。(3)基于WebGIS的枣树病虫害诊断系统开发研究。该系统遵循J2EE标准,具有枣树病虫害的浏览、查询、诊断等功能。其中,Web层采用成熟的STRUTS框架,实现MVC模式。诊断模型的主要算法采用EJB技术实现,更有利于诊断网络模型算法的更新与移植。系统还提供文本查询功能和图片查询功能,用户可以根据自己需要,方便的查找到相关的病虫害信息。本系统的开发,为我省枣树病虫害的诊断提供了快捷、高效的网络工具。是信息处理技术与农业的有机结合,是利用计算机技术研究病虫害诊断和防治问题的一种有效途径。