基于决策树与THREE.JS的小麦阶段性灾害可视化研究与应用

发布时间：2025-07-02 02:09

　　作物可视化作为农业信息技术研究领域的重要且前沿的研究方向之一,具有重大研究意义与价值。传统的作物种植或相关研究实验需要不断重复地设计与改良,且受大量不确定环境因素的影响,实验条件要求苛刻、实验周期较长。通过计算机技术设计模拟实验,有利于减少时间成本、资源投入,有助于加快作物可视化及相关领域研究的发展速度。本文以安徽省安庆市桐城地区为例,并以小麦作为研究对象展开研究,基于决策树分类算法CART和该地区历年气象指标数据和小麦受干旱、冻害和赤霉病等气象型灾害的统计数据,生成小麦各阶段受灾情况的分类规则,运用三维建模软件C4D完成各分类结果的小麦相关三维模型的构建,并结合图形库THREE.JS和前端可视化框架Echarts,完成小麦生育期部分主要生长阶段的灾害可视化WEB应用的初步开发。本研究的具体内容归纳如下:1、收集研究所需的数据收集国内外有关小麦在干旱、冻害和赤霉病方面的研究文献,重点关注桐城地区的相关研究并从中提取重要结论和数据;收集桐城地区小麦返青期至成熟期的形态特征的数据、历年相关灾害的统计数据和历年气象指标数据;2、运用C4D完成小麦三维形态的建模基于小麦阶段性形态方面的相关特征与...

【文章页数】：66 页

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致谢
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 国内外研究研究现状
        1.1.1 国外研究现状
        1.1.2 国内研究现状
    1.2 预测模型与分类方法
        1.2.1 灰色系统
        1.2.2 神经网络
        1.2.3 决策树
    1.3 研究目的与创新点
        1.3.1 研究目的与意义
        1.3.2 创新点
    1.4 研究内容与技术路线
2 决策树理论概述与分类算法
    2.1 决策树概述
        2.1.1 决策树的生成过程
        2.1.2 决策树的剪枝处理
        2.1.3 决策树的性能分析
    2.2 经典的决策树分类算法
        2.2.1 ID3算法
        2.2.2 C4.5算法
        2.2.3 CART算法
3 基于CART算法构建决策树
    3.1 数据来源与研究路线
    3.2 小麦生育期特点与生长周期
        3.2.1 小麦生育期特点与形态特征
        3.2.2 小麦重要阶段生长周期统计数据
    3.3 小麦主要灾害概述及气象因素提取
        3.3.1 干旱
        3.3.2 冻害
        3.3.3 赤霉病
    3.4 小麦灾害数据统计与分析
        3.4.1 干旱情况
        3.4.2 冻害情况
        3.4.3 赤霉病情况
    3.5 气象数据统计与分析
    3.6 基于CART算法构建各灾害决策树
        3.6.1 训练样本集
        3.6.2 决策树的生成与剪枝
        3.6.3 决策树的性能评价
4 运用THREE.JS实现小麦阶段性灾害可视化应用
    4.1 总体结构设计
    4.2 小麦地上植株部分生长形态建模
        4.2.1 小麦茎杆的建模
        4.2.2 小麦麦穗的建模
        4.2.3 小麦叶片的建模
        4.2.4 小麦生长期部分阶段群体基础模型
    4.3 运用THREE.JS并基于分类结果导入小麦群体模型
        4.3.1 开发环境
        4.3.2 小麦部分群体模型导入情况
    4.4 主要应用模块展示
        4.4.1 数据导入模块
        4.4.2 分析结果模块
        4.4.3 灾害详细分析模块
    4.5 小麦形态受灾后形态模拟
        4.5.1 冻害模拟
        4.5.2 干旱模拟
        4.5.3 赤霉病模拟
5 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 未来展望
参考文献
个人简介
在读期间发表的学术论文及科研工作情况



本文编号：4055059