1. 本选题研究的目的及意义
随着农业现代化的发展，农药的使用在农业生产中扮演着越来越重要的角色。
然而，不合理的农药使用不仅会造成环境污染、农产品残留超标等问题，还会影响农作物的产量和品质。
为了解决这些问题，开发高效、科学的施药决策系统迫在眉睫。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着精准农业和智慧农业的快速发展，施药决策系统逐渐成为国内外研究的热点。
#国内研究现状国内学者在施药决策系统的研究方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：1.专家知识库构建:部分学者致力于构建农作物病虫害诊断与防治专家知识库，例如，华中农业大学的研究团队开发了水稻病虫害诊断与防治专家系统[1]。
2.施药模型研究:一些研究focusedondeveloping农药施药模型，例如，中国农业大学的研究人员建立了基于GIS的农药精准施药模型[2]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：1.施药决策相关理论研究:研究农作物病虫害发生规律、农药作用机理、施药影响因素等相关理论，为系统的设计和开发提供理论基础。
2.施药决策数据库构建:设计合理的数据库结构，用于存储和管理农作物信息、病虫害信息、农药信息、气象信息、土壤信息等数据，并建立数据更新和维护机制。
3.施药决策模型研究:研究和开发基于数据库技术的施药决策模型，包括病虫害预测模型、农药efficacy模型、施药风险评估模型等，为系统提供决策支持。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：1.文献调研:通过查阅国内外相关文献，了解施药决策系统的研究现状、发展趋势以及关键技术，为系统的设计和开发提供理论依据。
2.需求分析:对系统用户进行调研，了解用户的实际需求，确定系统的功能需求、数据需求和性能需求，为系统的设计提供依据。
3.系统设计:根据需求分析的结果，进行系统的总体设计，包括系统架构设计、数据库设计、功能模块设计、界面设计等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.数据库技术与施药决策的深度融合:本研究将充分利用数据库技术，构建comprehensive的施药决策数据库，并在此基础上开发intelligent的施药决策模型，实现施药决策的科学化和精准化。
2.多源数据融合与分析:本研究将整合气象数据、土壤数据、病虫害数据、农药数据等多源异构数据，利用数据挖掘和机器学习等技术进行数据分析，提高施药决策的准确性和可靠性。
3.用户友好的可视化界面:本研究将设计user-friendly的可视化界面，使用户能够方便地进行数据查询、施药方案制定、施药效果评估等操作，提高系统的实用性和易用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 周橙，金嘉，赵俊，等.农业大数据驱动下的精准施药技术研究进展[J].农业工程学报,2021,37(17):1-15.
[2] 张洪.基于GIS与机器学习的精准施药决策支持系统研究与开发[D].哈尔滨:东北林业大学,2022.
[3] 王秀.基于WSN的果园变量施药决策支持系统设计与实现[D].重庆:重庆大学,2018.
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