基于PDA的草坪节水灌溉决策支持系统

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基于LabVIEW的PID控制草坪喷灌系统

基于LabVIEW的PID控制草坪喷灌系统
李勇伟;张婧婧
【期刊名称】《计算机与现代化》
【年(卷),期】2014(0)3
【摘要】基于LabVIEW的开发平台,采用传感器、数据采集卡与变频器开发自动喷灌系统.通过水泵转速的调节维持管网水压的恒定,达到自动喷灌和按需施水的目标,实现草坪喷灌的节水、节能、省工,并且喷灌质量也得到了一定的保障.
【总页数】4页(P36-39)
【作者】李勇伟;张婧婧
【作者单位】新疆农业大学机械交通学院,新疆乌鲁木齐830052;新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐830052
【正文语种】中文
【中图分类】TM921.51
【相关文献】
1.高校校园草坪喷灌系统设计 [J], 王斌;朱纯仁
2.基于PLC草坪自动喷灌系统设计 [J], 蒋晓云
3.独流减河进洪闸管理处草坪喷灌系统设计 [J], 关自成
4.草坪自动喷灌系统结构研究与应用 [J], 张淑红;陈进
5.大屯水库围坝工程斜坡草坪喷灌系统设计 [J], 董卫军;黄茜;任泽俭;吕宁江
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基于作物茎流的灌溉决策支持系统

基于作物茎流的灌溉决策支持系统
加大力度发展节水灌溉是促进农业可持续发展的关键，目前温室多采用经验法进行灌溉，水资源利用率很低。

本文以温室内黄瓜作为研究对象，针对传统灌溉存在的不足，将温室内温度、湿度、光照强度和黄瓜茎流作为影响因子，建立了一套温室内黄瓜的灌溉决策支持系统。

主要研究内容如下：1、在国内外先进研究成果基础上，结合温室内具体黄瓜生长情况，分析了温室内温度、湿度、光照强度以及黄瓜茎流量的日变化规律，并且验证了茎流速率与蒸腾速率具有显著相关性；2、通过试验中采集的黄瓜结果期温室内的温度、湿度、光照强度、茎流，针对国内传统的利用回归分析建立的灌溉量预测模型存在的问题，用MATLAB仿真了基于BP神经网络建立的灌溉预测模型。

3、依照实时监测到的温室内数据，建立了模型库和数据库，同时制定了灌溉决策过程中的规则。

采用VB6.0编写了灌溉量决策支持系统的软件。

VB6.0操作界面简单友好，手动操作时只需输入温度、湿度、光照强度、茎流等数据，系统即可诊断出这一时刻黄瓜的水分情况，自动得出灌溉量理论值，并且其数据内容可以随时查看，从而为管理者提供决策支持。

该系统提高了温室内黄瓜灌溉模型预测灌溉量的精确度，节省了农业作物灌溉的时间与成本，对农业生产中预测作物灌溉量的研究具有一定的理论意义和实际使用价值。

基于LabVIEW的PID控制草坪喷灌系统

计
２０１４年第３期
算
机
Байду номын сангаас
与
现
代
化
总第２２３期
ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ
文章编号：１００６－２４７５（２０１４）０３－００３６－０４
基于ＬａｂＶＩＥＷ的ＰＩＤ控制草坪喷灌系统
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＸｉｎｊｉａｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｌａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００５２，Ｃｈｉｎａ；
１系统框架及工作流程
１．１系统框架
系统主要由温湿度传感器、压力传感器、采集卡、
变频器、上位机、水泵，喷淋管路及喷头组成。其中传感器用于采集温度、湿度、管路水压等数据，通过采集
恒压施水等作业，实现草坪自动、恒压喷灌的设计。
针对大棚、温室、草坪、苗圃等具体应用环境的自动喷灌系统的研究也随之大量展开。目前，喷灌系统的研究内容主要包括喷灌设施的选取、喷灌费用的优化、
喷灌控制器的设计及喷灌系统稳定性的控制等，其具
２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｎｄａＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉｎｊｉｎｇａＡｇｒｉｃｌｔｕｕｒｌａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００５２，Ｃｈｉｎａ）

作物灌水量决策支持系统开发

作物灌水量决策支持系统开发张洋;韩文霆【摘要】根据彭曼公式和水量平衡方程,以Visual Basic 6.0为开发环境,采用模块化程序设计思想、面向对象的集成开发模式、Microsoft SQL+Access数据库和ADO数据库访问技术,研究开发了作物灌水量决策支持系统.系统根据输入的水量与气象等数据信息,自动判断作物是否缺水,并计算出作物所需灌水量.通过实例分析可知,系统具有较好的可靠性和准确性.该系统为农田节水灌溉决策提供了有效的支持工具.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2011(033)002【总页数】4页(P147-149,153)【关键词】节水灌溉;决策支持系统;灌水量;需水量【作者】张洋;韩文霆【作者单位】西北农林科技大学,陕西,杨凌,712100;西北农林科技大学,陕西,杨凌,712100;中科院水利部水土保持研究中心,陕西,杨凌,712100【正文语种】中文【中图分类】S275;S1260 引言我国是世界上人均水资源最贫乏的国家之一，人均水资源占有量仅为2 300m3，约为世界人均的25%。

农业用水量占全国用水总量的比例最高，约为70%，但是我国农业用水利用率却仅为 40%[1]，浪费严重。

水资源短缺是影响我国农业现阶段发展的一个重要因素。

因此，节水灌溉是我国也是世界灌溉技术发展的总趋势[2]。

由英国科学家彭曼(Penman)提出的彭曼公式是目前FAO(Food and Agriculture Organization of the United Union)专家组唯一推荐的计算作物蒸腾蒸发量的标准计算方法，具有较高的精度和较好的通用性[3-4]。

水量平衡方程是现今被广泛应用判断作物是否缺水的重要数学模型[5]。

近几年，从作物的生理特性(如茎直径变化和叶水势)来判断作物需水量的研究也有很多，但目前难以建立数学模型。

本文以彭曼公式和水量平衡方程为基础,从系统功能、数据库设计和系统集成等方面着手,设计开发了实用化作物灌水量决策支持系统。

智能灌溉系统中的决策支持算法研究

智能灌溉系统中的决策支持算法研究智能灌溉系统是一种基于先进的传感器技术和决策支持算法的自动化灌溉系统。

它可以根据土壤湿度、气象条件和作物需求等多种因素，智能地决策和控制灌溉水量和灌溉时间，以提高作物的生长效率和节约水资源。

在智能灌溉系统中，决策支持算法起着至关重要的作用，能够根据实时数据和预测模型，提供准确的灌溉决策，从而使灌溉系统更加智能化和高效化。

一、算法优化与模型构建在智能灌溉系统中，决策支持算法的设计是关键。

合适的算法可以提高系统的性能和精度，实现有效的决策支持。

为了实现这个目标，研究人员通常通过优化算法和模型构建两个方面来提高决策支持算法的性能。

在算法优化方面，采用合适的优化算法能够提高灌溉系统的决策效果。

例如，遗传算法可以通过模拟进化的过程，找到最优的灌溉策略。

粒子群算法则可以模拟鸟群寻找食物的行为，从而找到最佳的灌溉决策。

这些优化算法可以帮助系统快速找到最优解，提高决策的准确性和效率。

另一方面，模型构建也是提高决策支持算法性能的关键因素。

通过构建准确的数学模型，可以更好地描述土壤水分的变化和作物水分需求的关系。

常用的模型包括土壤水分传输模型、作物蒸腾模型和作物水分需求模型等。

这些模型可以通过实时监测数据和历史数据进行参数校准，使得决策支持算法更加准确可靠。

二、数据采集与传感器技术智能灌溉系统中，数据采集和传感器技术起着至关重要的作用。

准确的数据采集和传感器技术能够为算法提供可靠的数据输入，从而提高决策支持算法的准确性和效果。

数据采集是智能灌溉系统中的关键环节之一。

土壤湿度、气象条件和作物需求等多个因素的数据采集需要快速、准确并实时地进行。

现代传感器技术的发展，使得数据的采集变得更加方便和可行。

例如，土壤湿度传感器可以实时监测土壤湿度的变化，气象站可以获取天气预报和实时气象数据，作物需求传感器可以检测作物的生长状态和水分需求等。

这些数据的准确采集对于决策支持算法的精确性起着决定性的作用。

浅析PDA技术在灌区灌溉管理系统中的应用

数据库端及ＧＳ部分以ＣＳ方式实现，Ｉ／实
（）Ｄ１ＰＡ与无线网络
溉现场指导的切实需求，本文介绍了
可以内置或外扩一个无线局域网时雨、水情信息的发布通过Ｗｅｂ的方式
ｏｅ或ＳＣＭ，构建的系统以ＢＳ方式实现，／用户ＰＡ技术在灌溉管理系统中的应用。的ｍｄｍ（ＧＭ、ＤＡ）使之能够实现，Ｄ该系统能辅助草坪养护管理人员制定有效进入ｉｔｎｔｎｅｅ或局域网，ｒ实时与中可以通过访问站点及时获取实时雨、水情ＤＱＥＶＲ２０及科学的灌溉制度，将草坪灌溉的研究心数据库服务器交互信息，便于灌区信息。ＰＡ系统以ＳＬＳＲＥ０５
库平台，利用ＥＲ公司的ＡｃＩＳＩｒＧＳ系列软
可以外扩一个数据采集卡，再配件产品的Ａｃａ作为系统开发的地图浏ｒｄＰ
上温度传感器、湿度传感器或其他传览工具，应用ＡｃａｒＰｄ获取数据方便而快感器，之成为温度仪表、度仪表；捷，使湿大大提高了野外数据的有效性和可利
（专栏编辑：周
权）
４
疑科技推广与应用１１
用性。
２软件系统．
参数、喷灌指标、本地区气象数据、水资果，主要引用的模型公式有草坪耗水量
源数据以及灌溉水质量标准等，可供使法、水量平衡法、推算法、轮灌法等。预警
软件系统由实时监视信息、水情用者查询或决策管理。另外，还可以分析模块包含节水宣传、数据查询两个查询信息、灌溉管理信息、工程管理信完成实时雨水情信息、卫星云图、雷达功能子模块，向用户提供大量的节水灌

2023年智能草坪灌溉系统使用说明书

2023年智能草坪灌溉系统使用说明书智能草坪灌溉系统使用说明书一、系统概述2023年智能草坪灌溉系统是一种高效、智能的灌溉装置，旨在提供草坪生长所需的适量水分，并达到节水、省力的效果。

本系统由主控制器、传感器、喷头等组成，能够根据环境条件和植物需求自动进行灌溉，确保草坪的健康生长。

二、系统组成1. 主控制器：主控制器是整个系统的核心部件，具有自动控制、定时功能。

通过主控制器，用户可以设置灌溉的时间、间隔和水量等参数，并监测系统运行状态。

2. 传感器：系统配备了多种传感器，如土壤湿度传感器、温度传感器和雨量传感器等，用于实时监测环境条件。

传感器将采集到的数据传输给主控制器，主控制器根据数据进行智能灌溉控制。

3. 喷头：喷头是系统的出水装置，通过主控制器的指令控制水源的供给和关闭。

喷头可以根据灌溉需求调节喷水的角度和距离，确保水分均匀覆盖整个草坪。

三、系统使用步骤1. 安装：将主控制器安装在室外或防水箱内，并接通电源。

确保主控制器与传感器、喷头之间的连接正确无误。

2. 设置参数：按照系统说明书上的指引，设置主控制器的灌溉时间、间隔和水量等参数。

根据草坪面积和植物需水量进行合理设置。

3. 连接传感器：将传感器插入土壤中，确保传感器与主控制器的无线连接稳定。

注意传感器的位置应选在草坪的不同区域，以获取更全面准确的环境数据。

4. 系统运行：保持主控制器处于运行状态，系统将自动根据传感器数据进行智能灌溉。

主控制器会根据预设的参数，判断是否需要进行灌溉，并通过喷头进行水源供给。

5. 监测和调整：定期监测草坪的湿度和生长状态，根据需要调整主控制器的参数。

若遇到特殊天气情况，如持续降雨，用户可手动关闭系统，避免过度灌溉。

四、系统注意事项1. 维护保养：定期清洁喷头和传感器，保持其正常工作。

及时更换损坏的零部件，并进行系统的常规维护和保养。

2. 电源安全：系统的电源应连接到稳定可靠的电源上，避免电压过高或过低对设备造成损坏。

基于作物茎流的灌溉决策支持系统的开题报告

基于作物茎流的灌溉决策支持系统的开题报告一、选题的背景和意义灌溉是农业生产中不可或缺的一环，对于提高农作物产量、改善农业生产条件和水资源利用率有着重要的意义。

然而，在传统的灌溉方法中，大量的水资源浪费，使得农业生产和环境保护面临着重大的挑战。

随着信息技术的发展和应用，灌溉决策支持系统（Irrigation Decision Support System, IDSS）逐渐成为推广先进灌溉管理的重要手段，有助于优化灌溉水利用，提高灌溉效益和农作物品质以及节约水资源。

本课题研究基于作物茎流的灌溉决策支持系统，作物茎流是指土壤中水分向上从根部进入植物，通过植物茎部、叶片等部位蒸发形成的流量。

作物茎流是作物通过根系自然吸水的过程，与实际耗水量、土壤水分运动和生长发育等因素紧密联系。

因此，通过对作物茎流的监测和分析，可以准确测定植物的实际水需求，为灌溉决策提供可靠的依据。

二、研究内容和方法本研究旨在开发一个基于作物茎流的灌溉决策支持系统，其主要内容包括以下几点：1. 作物茎流测量系统的搭建。

结合光纤传感技术和无线传输技术，搭建基于作物茎流的实时监测系统，对作物茎流进行实时、连续、非破坏性的测量，获取作物实际水需求。

2. 基于作物茎流的灌溉决策模型的研究。

在作物茎流测量的基础上，通过对作物需水量和土壤水分含量等因素进行分析，建立基于作物茎流的灌溉决策模型，实现对作物灌溉的智能化控制。

3. 系统界面的设计和实现。

将上述模型整合进灌溉决策支持系统中，设计合理的用户界面和数据交互方式，提供直观、用户友好的操作体验。

本研究采用实验研究、数值模拟、数据分析等方法，结合目前国内外关于作物茎流和灌溉决策的研究现状，探究灌溉决策支持系统中作物茎流测量和分析的精度和可靠性，为优化灌溉管理提供科学依据。

三、预期成果和意义本研究的预期成果包括：1. 基于作物茎流的灌溉决策支持系统。

通过搭建作物茎流测量系统、建立灌溉决策模型以及设计系统界面等工作，实现作物灌溉的精确测量和智能化管理。

农田水分管理决策支持系统设计与实现

农田水分管理决策支持系统设计与实现农田水分管理是农业生产过程中非常重要的一环，对于提高农作物产量、实现农业可持续发展起到重要的作用。

而随着科技的发展和信息化的进步，农田水分管理决策支持系统的设计与实现逐渐成为时代的需求。

首先，农田水分管理决策支持系统的设计需要包括以下功能：1. 实时监测和数据采集：系统应该能够实时监测农田的土壤水分含量、降雨量、蒸散发等关键指标，并能够采集这些数据，以供后续分析和决策支持。

2. 数据分析和模型建立：系统应该具备强大的数据分析能力，能够对采集到的数据进行清洗、整理和分析，建立水文模型、土壤水分模型等，以实现对农田水分状况的准确预测。

3. 决策支持功能：系统应该能够基于分析得到的数据和模型，为农田水分管理决策提供支持，包括灌溉调度、作物选择、土壤改善等方面的决策建议。

4. 可视化展示和报告生成：系统应该能够将分析结果以直观、可视化的方式展示出来，比如生成农田水分状态图、作物生长情况图等，以便农户、农业技术人员和农政相关部门进行查看和分析。

5. 预警功能：系统应该具备预警功能，能够实时监测农田水分状况，并能够在水分过高或过低时发出警报及时提醒相关人员采取相应的措施。

接下来，农田水分管理决策支持系统的实现需要考虑以下几个方面：1. 数据采集和传输：为了实现实时监测和数据采集，系统需要配备传感器，并能够将采集到的数据通过无线传输或者互联网传输到服务器进行处理和分析。

2. 数据分析和处理：系统需要有强大的数据分析和处理能力，可以利用机器学习、人工智能等技术对采集到的数据进行分析和处理，以得到准确的农田水分状况和决策支持结果。

3. 模型建立和优化：系统需要建立水文模型、土壤水分模型等，这些模型需要通过对历史数据的学习和优化来提高预测准确性，并不断根据实际情况进行调整和优化。

4. 决策建议和报告生成：系统需要根据分析结果给出相应的决策建议，并能够根据用户需求生成各类报告和图表，以方便用户进行决策和监督。

农田灌溉智能决策支持系统设计与实现

农田灌溉智能决策支持系统设计与实现简介：农业是国民经济的重要支柱产业，灌溉是农田水利工程中关键的环节之一。

传统的农田灌溉方式存在耗水量大、灌水时间不确定、浪费严重等问题，因此，设计和实现一个农田灌溉智能决策支持系统具有重要的实践意义。

需求分析：农田灌溉智能决策支持系统的设计和实现需要考虑以下几个方面的需求：1. 系统具备实时监测功能，能够获取农田灌溉所需的关键数据，如土壤湿度、气象条件、作物生长状态等。

通过传感器和监测设备，及时、准确地收集这些数据。

2. 系统需要根据实时监测数据，进行数据分析和处理，以便深入了解灌溉需求。

通过对数据的模式识别和分析，系统能够判断农田的灌溉情况，并进行智能决策。

3. 系统应具备智能决策功能，能够根据传感器数据和农田需求，生成灌溉方案。

基于数据模型和决策算法，系统能够提供最佳的灌溉计划，并根据实际情况及时调整。

4. 系统的实现需要考虑用户友好性和可扩展性。

用户需要能够方便地使用系统，并通过图形化界面查看实时数据和灌溉计划。

另外，系统应具备可扩展性，能够适应不同规模和类型的农田。

设计与实现：农田灌溉智能决策支持系统的设计和实现主要包括以下几个步骤：1. 数据采集与传输：通过传感器和监测设备，实时监测土壤湿度、气象条件等数据。

采集到的数据通过无线传输方式传输到服务器。

2. 数据处理与分析：在服务器上，对采集到的数据进行预处理，去除噪声和异常值。

然后，通过数据模型和算法进行数据分析，得出灌溉需求。

3. 智能决策生成：基于数据模型和决策算法，系统生成灌溉方案。

算法可以基于机器学习和智能优化等方法，以提供最佳的灌溉决策。

4. 灌溉计划展示和调整：系统通过图形化界面，将实时数据和灌溉计划展示给用户。

用户可以根据实际情况进行调整，并反馈给系统。

5. 灌溉执行控制：系统根据灌溉计划，控制灌溉设备的开关。

通过无线通信技术，与灌溉设备进行远程通信，并实现自动化控制。

6. 系统优化和扩展：根据实际应用中的反馈和需求，对系统进行优化和扩展。

一种基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统

一种基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统随着农业发展的不断推进，灌溉技术对于提高农业生产力和保障农作物的良好生长环境至关重要。

然而，传统的农业灌溉方式往往存在着水资源浪费、灌溉不均匀等问题，这些问题在一定程度上限制了农业的发展。

为了解决这些问题，基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统得以应运而生。

基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统是指利用遥感技术收集、分析和处理与农业灌溉相关的信息，结合农作物的需水量、土壤湿度以及气象因素等多种因素，为农业灌溉提供科学、合理、高效的决策支持和管理服务。

首先，基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统通过遥感卫星获取的高分辨率图像，实现了对农田土壤湿度和植被生长情况的监测和分析。

通过对遥感图像进行处理和解译，可以获得准确的农田土壤湿度信息和植被覆盖度等参数，为农业灌溉提供科学依据。

其次，基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统还可以与气象站点的数据进行交互和整合，实现对气象因素对农业灌溉的影响进行分析和预测。

通过监测气温、降雨量、风速等气象因素的变化趋势，系统可以及时调整灌溉计划，提高农业灌溉的精准度和灵活性。

此外，基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统还可以结合农作物需水量模型，根据农作物的生长阶段和需水量参数，自动计算出最优化的灌溉方案。

通过将农作物需水量与实际土壤湿度、气象因素等数据进行融合分析，系统可以实时更新和调整灌溉决策，使灌溉更加科学、合理。

此外，基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统还可以结合地理信息系统（GIS）技术，实现对农田的空间分布、土地类型等信息的管理和分析。

通过将地理信息和农田的灌溉需求信息进行整合，系统可以对不同地区、不同土地类型的农田实施差异化的灌溉管理，提高农业灌溉的效益和节水效果。

综上所述，基于遥感技术的农业灌溉决策支持系统的应用为农业灌溉提供了科学、准确的决策支持和管理服务。

通过监测土壤湿度、植被覆盖度等参数，分析气象因素对农业灌溉的影响，结合农作物需水量模型和地理信息系统技术，系统可以实现对农田的精细化、差异化的管理，提高农业灌溉的效益和可持续性。

农田灌溉决策支持系统的设计与开发

农田灌溉决策支持系统的设计与开发农田灌溉决策支持系统（IDSS）是一种基于现代信息技术的工具，旨在帮助农民和农田管理者优化灌溉决策，提高农田的水资源利用效率和农作物的产量。

该系统将传感器技术、地理信息系统（GIS）、气象数据、土壤水分信息、作物生长模型等多种技术与方法结合，通过实时监测和预测，为农田灌溉提供准确的决策参考，促进农业的可持续发展。

一、农田灌溉决策支持系统的设计农田灌溉决策支持系统的设计涉及数据收集、数据处理和决策模型建立等多个方面。

1.数据收集：该系统需要收集相关的农田数据，如土壤类型、土壤水分、气象数据、作物生长情况等。

这些数据可以通过传感器网络、气象站、遥感卫星等方式获取。

同时，还需要收集历史数据和实时数据，以获取全面的信息。

2.数据处理：收集到的数据需要进行处理和分析，以便于进一步的决策支持。

数据处理可以通过数学模型、统计方法和机器学习等技术进行，这些方法可以帮助农田管理者理解和分析数据，发现规律和趋势。

3.决策模型建立：基于处理过的数据，需要建立合适的决策模型，以支持灌溉决策。

决策模型可以是基于经验规则的，也可以是基于数学模型的。

数学模型可以通过建立作物生长模型、水分平衡模型等来实现，这些模型可以帮助预测灌溉需求。

二、农田灌溉决策支持系统的开发农田灌溉决策支持系统的开发需要软件工程的基本方法和技术。

1.系统需求分析：在开发之前，需进行系统需求分析，明确系统的功能需求和性能需求。

需求分析可以通过用户访谈、案例研究和文献调研等方法进行。

2.系统设计：在需求分析的基础上，进行系统的设计。

系统设计包括功能模块划分、数据流程设计、界面设计等。

设计阶段需要考虑系统的易用性、可扩展性和稳定性。

3.系统实现：根据系统设计，进行系统的实现。

实现可以使用各种编程语言和开发环境。

在实现过程中，需要进行单元测试和集成测试，以确保系统的正确性和高效性。

4.系统部署和维护：在完成系统开发之后，需要将系统部署到实际的农田管理环境中，并进行监测和维护。

基于MapX的节水灌溉方式评价与优选决策支持系统的设计与实现

基于MapX的节水灌溉方式评价与优选决策支持系统的设计
与实现
裴祥喜;李少华
【期刊名称】《河北工程技术高等专科学校学报》
【年(卷),期】2009(000)002
【摘要】在分析MapX特点和应用的基础上,介绍节水灌溉方式评价与优选决策支持系统的结构和功能,给出了图层加载、存储设计等功能的实现方法.
【总页数】4页(P15-18)
【作者】裴祥喜;李少华
【作者单位】北京工业大学,计算机学院,北京,100124;河北工程技术高等专科学校,教务处,河北,沧州,061001;河北工程技术高等专科学校,教务处,河北,沧州,061001【正文语种】中文
【中图分类】TP311.52
【相关文献】
1.节水灌溉方式优选算法设计与实现 [J], 裴祥喜;李少华;崔炳德;冯涛
2.基于GIS的排土场植被恢复环境影响评价决策支持系统的设计与实现 [J], 赵永鹏;李道亮
3.基于Web方式决策支持系统访问控制机制的设计与实现 [J], 高楚舒;陈松乔
4.基于一般集对评价法的节水灌溉方案优选 [J], 张虎; 陈杰
5.基于可变模糊集理论的节水灌溉方式优选 [J], 王文川;徐冬梅;邱林;陈守煜
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