基于WebGIS的苹果树病害诊断与预测系统研究的任务书任务书项目名称：基于WebGIS的苹果树病害诊断与预测系统研究项目背景：苹果是世界上最重要的商业果品之一，但苹果叶片、果实等常常遭受真菌、病毒等病害侵袭，影响其产量和质量。基于WebGIS，结合现代数据处理技术和机器学习算法，开发一套苹果树病害诊断与预测系统，可以实现苹果树病害的快速检测、可视化分析和预测，为农业生产提供科学指导。项目目标：1.基于WebGIS，构建苹果树生态系统的空间数据库，实现苹果树生长环境、病害分布等信息可视化展示和分析；2.基于机器学习算法，实现苹果树病害的自动诊断，提高检测准确性和效率；3.建立苹果树病害预测模型，结合地理信息和气象数据等因素进行预测和预警，帮助农民科学管理苹果园，减少损失。项目内容：1.构建苹果树生态系统的空间数据库，包括苹果树分布、土壤类型、高程、气象等因素；2.实现苹果树病害检测功能，利用机器学习算法对苹果树病害进行分析和识别；3.建立苹果树病害预测模型，使用适当的预测算法进行病害预测，并将结果可视化展示在WebGIS平台上；4.设计和开发基于WebGIS的苹果树病害诊断与预测系统，实现信息的可视化展示、交互操作和访问管理等功能。项目计划：1.任务分析和数据处理（1个月）：了解现有苹果树病害诊断和预测研究现状，收集和整理苹果树生态系统和病害方面的数据；2.系统设计和算法实现（3个月）：基于收集到的数据，设计相关模型和算法，编写程序实现系统功能；3.系统测试和优化（1个月）：对系统进行测试，查找并修复可能存在的错误和缺陷；4.最终报告和展示（1个月）：整理研究报告，准备成果展示文稿，对系统运行结果进行总结和评价。预期成果：1.建立苹果树生态系统的空间数据库，实现苹果树生长环境、病害分布等信息可视化展示和分析；2.实现苹果树病害自动诊断和预测功能，提高农民病害诊断和防治的科学性和准确性；3.研发基于WebGIS的苹果树病害诊断与预测系统，为农民提供更好的农业生产管理服务。参考文献：1.Pan,X.,Lo,K.W.,Zhang,W.,etal.(2018).AnOnlineFruitDiseaseDiagnosisSystemBasedonEnsembleDeepLearning.PatternRecognition,85,222–233.2.Li,M.,Pang,X.,Xia,Y.,etal.(2020).DiseaseDetectionofAppleLeavesUsinganImprovedFasterR-CNN.ComputersandElectronicsinAgriculture,176,105635.3.Qiao,L.,Qi,Q.,&Gao,Z.(2020).AComprehensiveStudyonFruitTreeDiseasesandInsectPestsRapidIdentification.RemoteSensing,12(19),3136.