大数据支持下的作物生长监测与预测模型构建

大数据支持下的作物生长监测与预测模型构建TOC\o"1-2"\h\u4575第一章绪论 3143001.1研究背景 3137871.2研究目的与意义 3314641.3国内外研究现状 44641.4研究方法与技术路线 429021第二章作物生长监测数据采集与处理 4170522.1数据来源与类型 4105252.2数据预处理 5309882.3数据标准化 521342.4数据集成与融合 6233第三章作物生长环境因素分析 6309243.1气象因素 6116403.1.1气温 6140563.1.2光照 6283983.1.3降水 6106943.2土壤因素 6288483.2.1土壤质地 653903.2.2土壤养分 7241443.2.3土壤水分 7149573.3水分因素 7116793.3.1降水 7286353.3.2灌溉 7323513.3.3土壤水分蒸发 764243.4营养因素 7256773.4.1氮素 797313.4.2磷素 8221633.4.3钾素 812093.4.4微量元素 86135第四章作物生长模型构建 8116774.1生长模型概述 8177184.2机器学习算法选择 8247654.3模型训练与优化 8254454.4模型评估与选择 910023第五章作物生长周期预测 9221105.1生长周期预测方法 9515.2预测模型的建立 9101045.3预测结果分析 986515.4预测精度优化 101822第六章作物产量预测 10113136.1产量预测方法 1020516.2预测模型的建立 10299206.3预测结果分析 11186856.4预测精度优化 1126995第七章作物病虫害监测与预警 12109717.1病虫害监测方法 12211727.1.1引言 12229517.1.2监测技术概述 12167107.1.3监测方法 12279547.2预警模型的建立 12308577.2.1引言 12171237.2.2预警模型概述 1245167.2.3预警模型建立方法 128007.3预警结果分析 1381577.3.1引言 1358297.3.2预警结果评估 13104017.3.3预警结果验证 13136997.4预警系统优化 1353597.4.1引言 13153977.4.2数据优化 13120387.4.3模型优化 13128097.4.4系统集成与部署 135758第八章作物生长监测与预测系统开发 13244008.1系统需求分析 1397878.1.1功能需求 1485878.1.2功能需求 14253008.1.3可用性需求 14232928.2系统设计 14321068.2.1系统架构 14308778.2.2模块设计 1456358.2.3数据库设计 15116508.3系统实现 154818.3.1数据采集与处理技术 15139238.3.2数据存储技术 15157278.3.3数据分析与可视化展示技术 15200398.3.4预测模型构建技术 15119608.4系统测试与评价 1514468.4.1功能测试 15175488.4.2功能测试 15305878.4.3可用性测试 1681168.4.4预测准确性评价 1629734第九章应用案例分析 1679139.1案例一：某地区小麦生长监测与预测 16143439.1.1背景介绍 16111169.1.2数据来源与处理 16133629.1.3模型构建与验证 16213589.1.4应用效果 16250249.2案例二：某地区水稻病虫害监测与预警 16267949.2.1背景介绍 1672879.2.2数据来源与处理 17196829.2.3模型构建与验证 17102099.2.4应用效果 1789809.3案例三：某地区玉米产量预测 17230629.3.1背景介绍 1750399.3.2数据来源与处理 174409.3.3模型构建与验证 177809.3.4应用效果 172297第十章总结与展望 172173810.1研究总结 17963110.2研究局限 182786010.3未来研究方向 18第一章绪论1.1研究背景全球人口的增长和食品需求的不断上升，提高作物产量、保证粮食安全成为各国及农业科技工作者关注的焦点。我国作为一个农业大国，作物生长监测与预测在农业生产中具有举足轻重的地位。大数据技术在农业领域的应用日益广泛，为作物生长监测与预测提供了新的技术手段。利用大数据分析技术构建作物生长监测与预测模型，有助于提高农业生产效率，实现农业现代化。1.2研究目的与意义本研究旨在探讨大数据支持下的作物生长监测与预测模型构建方法，以期实现以下几点：（1）提高作物生长监测的准确性，为农业生产提供科学依据；（2）预测作物产量，帮助农民合理安排生产计划，降低市场风险；（3）优化农业资源配置，提高农业生产效益。本研究的意义在于：（1）为我国农业生产提供一种高效、实用的作物生长监测与预测方法；（2）推动大数据技术在农业领域的应用，促进农业现代化进程；（3）为我国粮食安全提供技术支持。1.3国内外研究现状国内外关于作物生长监测与预测的研究取得了显著成果。在国内外研究现状方面，主要包括以下几个方面：（1）作物生长监测方法：主要包括地面观测、遥感监测和无人机监测等，研究者通过这些方法获取作物生长信息，为作物生长监测提供数据支持。（2）作物生长预测模型：研究者根据作物生长规律，构建了多种作物生长预测模型，如回归分析、神经网络、支持向量机等。（3）大数据技术在农业领域的应用：大数据技术在农业领域的应用逐渐受到关注，研究者尝试利用大数据分析技术挖掘作物生长规律，提高作物生长监测与预测的准确性。1.4研究方法与技术路线本研究采用以下方法与技术路线：（1）收集与整理相关数据：通过查阅文献、实地调查等方式，收集与作物生长监测和预测相关的数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去噪、归一化等预处理，以提高数据质量。（3）构建作物生长监测模型：利用大数据分析技术，结合相关算法，构建作物生长监测模型。（4）构建作物生长预测模型：在作物生长监测模型的基础上，进一步构建作物生长预测模型。（5）模型评估与优化：对构建的模型进行评估，分析模型功能，并根据实际情况对模型进行优化。（6）应用与推广：将构建的作物生长监测与预测模型应用于实际生产中，为农业生产提供技术支持。第二章作物生长监测数据采集与处理2.1数据来源与类型作物生长监测的数据来源广泛，主要包括以下几个方面：（1）遥感数据：通过卫星、飞机等遥感平台获取的作物生长区域的光学、多光谱、高光谱、雷达等遥感图像数据。（2）地面监测数据：包括气象站、农业试验站、农田监测点等地面设施收集的气象、土壤、作物生长状况等数据。（3）物联网数据：利用物联网技术，如传感器、无线通信、大数据分析等手段，实时获取农田环境、作物生长状况等数据。（4）统计数据：包括农业部门发布的作物种植面积、产量、品种等统计数据。数据类型主要包括：（1）空间数据：遥感图像数据、物联网设备采集的地理位置信息等。（2）时间序列数据：气象、土壤、作物生长等监测数据，以时间序列的形式表示。（2）属性数据：作物品种、种植面积、产量等统计数据。2.2数据预处理数据预处理是作物生长监测数据采集与处理的重要环节，主要包括以下几个方面：（1）数据清洗：去除数据中的异常值、重复值、空值等，保证数据的准确性。（2）数据整合：将不同来源、不同格式、不同类型的数据进行整合，形成统一的数据结构。（3）数据降维：对高维数据进行降维处理，减少数据冗余，提高数据处理的效率。（4）数据缺失处理：对缺失的数据进行插值、估计等处理，以保证数据的完整性。2.3数据标准化数据标准化是对数据进行归一化、标准化处理，使不同来源、不同类型的数据具有可比性。主要包括以下方法：（1）最小最大标准化：将数据缩放到[0,1]区间内。（2）Zscore标准化：将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。（3）对数变换：对数据取对数，以减小数据量纲的影响。2.4数据集成与融合数据集成与融合是将不同来源、不同类型的数据进行整合和融合，以提高数据利用率和信息提取效果。主要包括以下几个方面：（1）数据集成：将不同来源、不同格式、不同类型的数据进行整合，形成统一的数据集。（2）特征提取：从原始数据中提取对作物生长监测具有代表性的特征。（3）数据融合：采用数据融合技术，如多源数据融合、多尺度数据融合等，提高数据信息的提取效果。（4）模型构建：基于集成和融合后的数据，构建作物生长监测模型，为后续的预测和分析提供数据支持。第三章作物生长环境因素分析3.1气象因素3.1.1气温气温是影响作物生长的关键气象因素之一。气温对作物的生长发育、产量和品质具有重要影响。在作物生长监测与预测模型构建过程中，气温数据的实时获取与分析。气温过高或过低都会影响作物的生理活动，进而影响其生长状况。因此，对气温数据进行精确监测，有助于为作物生长提供适宜的环境条件。3.1.2光照光照是作物生长过程中不可或缺的自然条件。光照强度、光照时长和光照质量对作物的光合作用、生长发育和产量具有重要影响。在大数据支持下，通过对光照数据的收集和分析，可以更好地了解作物对光照的需求，为作物生长提供合理的光照条件。3.1.3降水降水是影响作物生长的重要气象因素之一。降水量的多少、降水分布和降水频率都会影响作物的生长状况。在大数据支持下，对降水数据进行实时监测和分析，有助于预测作物生长过程中可能出现的干旱或洪涝现象，从而采取相应的应对措施。3.2土壤因素3.2.1土壤质地土壤质地是影响作物生长的重要土壤因素。不同土壤质地对作物的生长适应性有所不同。在大数据支持下，对土壤质地进行分类和分析，有助于了解作物在不同土壤质地中的生长状况，为作物种植提供科学依据。3.2.2土壤养分土壤养分是作物生长的物质基础。土壤养分的含量和分布对作物的生长发育和产量具有重要影响。通过对土壤养分数据的收集和分析，可以实时掌握土壤养分状况，为作物施肥提供科学指导。3.2.3土壤水分土壤水分是作物生长过程中所需水分的主要来源。土壤水分含量对作物的生长发育和产量具有重要影响。在大数据支持下，对土壤水分数据进行实时监测和分析，有助于为作物生长提供适宜的水分条件。3.3水分因素3.3.1降水降水是影响作物生长的水分因素之一。降水量的多少、降水分布和降水频率都会影响作物的水分供需状况。通过对降水数据的收集和分析，可以了解作物生长过程中水分的供需情况，为作物水分管理提供依据。3.3.2灌溉灌溉是补充作物生长所需水分的重要手段。灌溉制度的合理性、灌溉水量的控制以及灌溉方式的选择都会影响作物的水分状况。在大数据支持下，对灌溉数据进行实时监测和分析，有助于提高灌溉效率，为作物生长提供适宜的水分条件。3.3.3土壤水分蒸发土壤水分蒸发是影响作物生长的水分因素之一。土壤水分蒸发量与气温、湿度、风速等因素有关。通过对土壤水分蒸发数据的收集和分析，可以了解作物生长过程中土壤水分的变化情况，为作物水分管理提供参考。3.4营养因素3.4.1氮素氮素是作物生长所需的主要营养元素之一。氮素供应水平对作物的生长发育、产量和品质具有重要影响。在大数据支持下，对氮素数据进行实时监测和分析，有助于为作物提供适宜的氮素供应。3.4.2磷素磷素是影响作物生长的重要营养元素之一。磷素对作物的生长发育、产量和品质具有重要作用。通过对磷素数据的收集和分析，可以实时掌握土壤中磷素的含量，为作物施肥提供科学指导。3.4.3钾素钾素是作物生长所需的重要营养元素之一。钾素对作物的生长发育、产量和品质具有重要作用。在大数据支持下，对钾素数据进行实时监测和分析，有助于为作物提供适宜的钾素供应。3.4.4微量元素微量元素虽然需求量较小，但对作物生长具有重要作用。微量元素的供应状况会影响作物的生长发育、产量和品质。通过对微量元素数据的收集和分析，可以了解作物生长过程中微量元素的需求状况，为作物施肥提供参考。第四章作物生长模型构建4.1生长模型概述作物生长模型的构建是大数据支持下作物生长监测与预测的核心环节。生长模型旨在模拟作物在不同环境条件下的生长规律，为农业生产提供科学依据。生长模型通常包括生物模型、统计模型和机器学习模型等类型。本章将重点探讨基于机器学习的作物生长模型构建方法。4.2机器学习算法选择在众多机器学习算法中，选择适合作物生长特性及数据特点的算法是关键。目前常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。针对作物生长数据的特点，本章将对比分析各种算法的优缺点，并选择适用于作物生长的机器学习算法。4.3模型训练与优化在选定机器学习算法后，需要对模型进行训练与优化。模型训练过程中，需要将收集到的作物生长数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型功能。本章将详细介绍模型训练的步骤，包括数据预处理、模型参数调整、模型训练等。优化模型是提高模型预测精度的重要环节。本章将探讨以下优化方法：（1）模型参数优化：通过调整模型参数，使模型在训练集上达到较高的预测精度。（2）模型结构优化：通过改进模型结构，提高模型在训练集和测试集上的泛化能力。（3）集成学习：结合多个模型的预测结果，提高整体预测精度。4.4模型评估与选择模型评估是检验模型功能的关键步骤。本章将介绍以下几种常用的评估指标：（1）均方误差（MSE）：衡量模型预测值与真实值之间的误差。（2）决定系数（R^2）：衡量模型对数据拟合程度。（3）均方根误差（RMSE）：衡量模型预测精度。（4）平均绝对误差（MAE）：衡量模型预测值与真实值之间的平均误差。根据评估指标，可以比较不同模型的功能，从而选择最优模型。本章还将探讨如何根据实际情况调整模型参数，以适应不同作物和生长环境的需求。第五章作物生长周期预测5.1生长周期预测方法作物生长周期的预测方法主要包括统计学方法和机器学习方法。统计学方法主要包括线性回归、时间序列分析等，这些方法主要依据历史数据，建立作物生长周期与气候、土壤等因素之间的关系。机器学习方法则包括决策树、随机森林、神经网络等，这些方法可以处理非线性关系，提高预测的准确性。5.2预测模型的建立在建立预测模型时，首先需要收集大量的作物生长周期数据，包括气候、土壤、种植方式等信息。对这些数据进行预处理，去除异常值和缺失值，对数据进行归一化处理。选择合适的预测方法，利用训练数据进行模型训练。通过交叉验证和测试数据集对模型进行评估。5.3预测结果分析预测结果分析主要包括以下几个方面：（1）预测精度：通过计算预测值与实际值之间的误差，评估模型的预测精度。（2）预测稳定性：评估模型在不同数据集上的表现，判断模型的稳定性。（3）预测敏感性：分析模型对输入参数的敏感性，了解模型对各种因素的依赖程度。（4）预测可靠性：分析模型在不同生长周期阶段的预测效果，评估模型的可靠性。5.4预测精度优化为了提高预测精度，可以从以下几个方面进行优化：（1）数据优化：增加数据样本量，提高数据质量，引入更多与作物生长周期相关的因素。（2）模型优化：尝试不同的预测方法，选择最优模型；对模型参数进行调整，提高模型功能。（3）特征选择：筛选对预测结果影响较大的特征，降低特征维度，提高模型泛化能力。（4）模型融合：结合多种预测方法，采用集成学习策略，提高预测精度。通过对以上方面的优化，可以进一步提高作物生长周期预测的准确性，为农业生产提供有力支持。第六章作物产量预测6.1产量预测方法作物产量预测是农业大数据研究的重要方向之一。本章首先对现有的作物产量预测方法进行梳理和分析。目前常用的产量预测方法主要包括以下几种：（1）统计模型法：通过分析历史气象数据、土壤数据、种植制度等因素，建立统计模型，对作物产量进行预测。（2）机器学习法：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、随机森林（RF）等，对大量历史数据进行分析，提取特征，建立预测模型。（3）深度学习方法：采用深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对作物生长过程中的图像、时间序列等数据进行处理，实现产量预测。6.2预测模型的建立基于大数据支持的作物产量预测模型构建如下：（1）数据预处理：对收集到的历史气象数据、土壤数据、种植制度等数据进行清洗、整理和归一化处理。（2）特征选择：分析各因素对作物产量的影响，选取具有代表性的特征，降低数据维度。（3）模型选择：根据实际需求，选择合适的预测方法，如统计模型、机器学习模型或深度学习模型。（4）模型训练：利用筛选出的历史数据，对所选模型进行训练，得到预测模型。6.3预测结果分析通过对不同预测方法的对比分析，评价各模型的预测效果，主要包括以下方面：（1）预测精度：分析各模型在预测作物产量方面的准确性，评价模型的预测功能。（2）预测稳定性：考察模型在不同年份、不同区域、不同作物类型等条件下的预测稳定性。（3）预测可靠性：评估模型在实际应用中的可靠性，如模型对异常数据的处理能力、抗干扰能力等。6.4预测精度优化为进一步提高作物产量预测的精度，以下优化措施：（1）数据融合：将不同来源、不同类型的数据进行融合，提高数据的质量和完整性。（2）特征优化：对特征进行筛选和优化，剔除冗余特征，提高模型的泛化能力。（3）模型集成：采用模型集成方法，如Bagging、Boosting等，结合多个模型的预测结果，提高预测精度。（4）参数调整：通过调整模型参数，如学习率、迭代次数等，优化模型的功能。（5）模型融合：将不同预测方法的模型进行融合，实现优势互补，提高预测效果。通过对以上优化措施的研究和应用，有望进一步提高作物产量预测的精度，为农业生产提供有力的技术支持。第七章作物病虫害监测与预警7.1病虫害监测方法7.1.1引言作物病虫害的监测是保证粮食安全、提高农业生产效率的关键环节。本章主要介绍大数据支持下的作物病虫害监测方法，为病虫害的有效防控提供技术支持。7.1.2监测技术概述作物病虫害监测技术主要包括遥感技术、物联网技术、生物信息学技术等。遥感技术通过卫星遥感图像分析作物生长状况，发觉病虫害发生的早期迹象；物联网技术利用传感器收集作物生长环境数据，实时监测病虫害发生情况；生物信息学技术则通过分析作物基因组、病虫害微生物基因组等信息，预测病虫害发展趋势。7.1.3监测方法（1）遥感监测方法：利用高分辨率遥感图像，通过图像处理和分析，提取作物病虫害发生的特征信息，实现对病虫害的监测。（2）物联网监测方法：通过部署在农田的传感器，实时收集作物生长环境数据（如温度、湿度、光照等），结合病虫害发生规律，实现对病虫害的监测。（3）生物信息学监测方法：通过分析作物基因组、病虫害微生物基因组等信息，挖掘病虫害发生的内在规律，为监测提供科学依据。7.2预警模型的建立7.2.1引言预警模型的建立是作物病虫害监测与预测的关键环节，本章主要介绍基于大数据的预警模型构建方法。7.2.2预警模型概述预警模型主要包括机器学习模型、深度学习模型、时间序列分析模型等。这些模型通过分析历史数据，挖掘病虫害发生的规律，为预警提供依据。7.2.3预警模型建立方法（1）机器学习模型：利用机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）对历史数据进行训练，建立病虫害预警模型。（2）深度学习模型：利用深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）对历史数据进行训练，建立病虫害预警模型。（3）时间序列分析模型：利用时间序列分析方法（如ARIMA模型、灰色模型等）对历史数据进行分析，建立病虫害预警模型。7.3预警结果分析7.3.1引言预警结果分析是对预警模型预测结果进行评估和验证的过程，本章主要介绍预警结果分析方法。7.3.2预警结果评估预警结果的评估主要包括准确性、精确度、召回率等指标。通过对比实际病虫害发生情况与预警结果，评估预警模型的功能。7.3.3预警结果验证预警结果的验证可以通过田间试验、历史数据验证等方法进行。验证预警模型在实际应用中的有效性，为优化预警模型提供依据。7.4预警系统优化7.4.1引言为了提高预警系统的功能，本章主要介绍预警系统的优化方法。7.4.2数据优化通过数据清洗、数据增强等方法，提高预警模型训练数据的质量和数量，从而提高预警模型的功能。7.4.3模型优化通过调整预警模型的参数、引入新的特征、改进算法等方法，优化预警模型，提高预警准确率。7.4.4系统集成与部署将优化后的预警模型集成到实际应用系统中，实现病虫害的实时监测与预警。同时通过系统部署和运维，保证预警系统的稳定运行。第八章作物生长监测与预测系统开发8.1系统需求分析作物生长监测与预测系统的开发，首先需要进行系统需求分析。本节主要从以下几个方面展开：8.1.1功能需求功能需求主要包括作物生长数据的采集、处理、存储、分析、可视化展示以及预测模型的构建与优化。具体需求如下：（1）作物生长数据的实时采集：包括气象数据、土壤数据、作物生长状况等。（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换、整合等操作，为后续分析提供准确的数据基础。（3）数据存储：将处理后的数据存储至数据库，便于后续查询与分析。（4）数据分析：对存储的数据进行统计分析，挖掘有价值的信息。（5）可视化展示：将分析结果以图表等形式直观展示，方便用户理解。（6）预测模型构建与优化：根据分析结果，构建作物生长预测模型，并不断优化模型以提高预测准确性。8.1.2功能需求系统应具备较高的响应速度和稳定性，以满足实时监测和预测的需求。具体功能需求如下：（1）响应速度：系统在接收到数据请求后，应在规定时间内返回分析结果。（2）稳定性：系统在长时间运行过程中，应保持稳定，避免出现故障。8.1.3可用性需求系统应具备良好的可用性，满足不同用户的需求。具体可用性需求如下：（1）界面友好：系统界面应简洁明了，易于操作。（2）操作简便：系统功能操作应简便，降低用户学习成本。（3）可扩展性：系统应具备可扩展性，以便后续增加新功能。8.2系统设计本节主要从系统架构、模块设计、数据库设计等方面展开。8.2.1系统架构系统采用分层架构，主要包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据分析层、可视化展示层和预测模型层。各层次之间相互独立，便于维护和扩展。8.2.2模块设计系统模块主要包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、数据分析模块、可视化展示模块和预测模型模块。各模块具体功能如下：（1）数据采集模块：负责实时采集作物生长数据。（2）数据处理模块：对采集到的数据进行清洗、转换、整合等操作。（3）数据存储模块：将处理后的数据存储至数据库。（4）数据分析模块：对存储的数据进行统计分析。（5）可视化展示模块：将分析结果以图表等形式展示。（6）预测模型模块：构建作物生长预测模型。8.2.3数据库设计数据库采用关系型数据库，主要包括作物生长数据表、气象数据表、土壤数据表等。各数据表之间通过外键进行关联，便于数据查询和分析。8.3系统实现本节主要介绍系统实现过程中的关键技术。8.3.1数据采集与处理技术采用无线传感器网络技术实现作物生长数据的实时采集。数据处理技术主要包括数据清洗、转换和整合等。8.3.2数据存储技术采用关系型数据库存储处理后的数据，通过SQL语句进行数据查询和分析。8.3.3数据分析与可视化展示技术采用Python等数据分析工具进行数据统计分析，通过图表库实现可视化展示。8.3.4预测模型构建技术采用机器学习算法构建作物生长预测模型，通过模型训练和优化提高预测准确性。8.4系统测试与评价本节主要对系统进行测试与评价。8.4.1功能测试对系统各个功能模块进行测试，保证其正常运行。8.4.2功能测试测试系统在长时间运行过程中的响应速度和稳定性。8.4.3可用性测试测试系统界面友好性、操作简便性和可扩展性。8.4.4预测准确性评价通过对比实际数据与预测结果，评价预测模型的准确性。，第九章应用案例分析9.1案例一：某地区小麦生长监测与预测9.1.1背景介绍某地区是我国重要的小麦产区，但是受气候、土壤等多种因素影响，小麦生长过程中易受到病虫害、干旱等自然灾害的侵袭。为了提高小麦产量和品质，降低生产风险，本研究利用大数据技术构建小麦生长监测与预测模型，为农业生产提供科学依据。9.1.2数据来源与处理本研究收集了某地区连续五年（20162020年）的小麦生长数据，包括气象数据、土壤数据、病虫害发生数据等。通过对数据进行清洗、整理和归一化处理，为模型构建提供了可靠的数据基础。9.1.3模型构建与验证本研究采用基于BP神经网络的模型构建方法，将气象、土壤、病虫害等数据作为输入变量，小麦产量作为输出变量。通过训练和验证，模型在预测小麦生长状况和产量方面具有较高的准确性。9.1.4应用效果在实际应用中，该模型可实时监测小麦生长状况，为农民提供科学施肥、灌溉、病虫害防治等指导，有助于提高小麦产量和品质。9.2案例二：某地区水稻病虫害监测与预警9.2.1背景介绍水稻是某地区的主要粮食作物，但是病虫害的发生严重影响水稻产量和品质。为降低病虫害对水稻生产的影响，本研究利用大数据技术构建了水稻病虫害监测与预警模型。9.2.2数