1. 本选题研究的目的及意义
随着全球人口的不断增长和农业资源的日益匮乏，提高农业生产效率和资源利用率已成为迫切需求。
智慧农业作为一种新兴的农业生产方式，将现代信息技术与农业深度融合，为解决传统农业面临的挑战提供了新的思路和手段。
农作物监测作为智慧农业的关键环节，对农业生产管理、病虫害防治、产量预测等方面具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着智慧农业概念的提出和发展，国内外学者对农作物监测技术进行了大量的研究，取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内在农作物监测领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从智慧农业的实际需求出发，设计并开发一套人机协同农作物监测系统，主要内容包括：
1.需求分析与系统设计:对系统用户需求和功能需求进行分析，确定系统总体架构和模块设计。
2.数据采集模块:研究利用传感器、无人机等设备采集农作物生长环境数据和图像数据的方法，并实现数据的实时传输和存储。
3.数据处理与分析模块:研究利用图像处理技术、机器学习算法等对采集到的数据进行预处理、特征提取和分析，实现对农作物生长状态的识别、病虫害的诊断、产量的预测等功能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用多种研究方法，包括文献研究法、案例分析法、实验法、系统设计法等，具体步骤如下：
1.文献研究阶段:搜集、整理和分析国内外关于智慧农业、人机协同、农作物监测等方面的相关文献资料，了解该领域的最新研究动态、技术发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析与系统设计阶段:通过问卷调查、访谈等方式，对农业专家、农业技术人员和农民进行需求调研，分析系统用户需求和功能需求，在此基础上，设计系统的总体架构、功能模块和数据库结构。
3.系统开发与实现阶段:根据系统设计方案，选择合适的开发平台和工具，进行系统各模块的开发，包括数据采集模块、数据处理与分析模块、人机交互界面模块等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种面向智慧农业的人机协同农作物监测系统框架:将人机协同的理念融入到农作物监测系统的设计中，充分发挥人和机器各自的优势，提高系统的整体性能。
2.设计并实现了基于多源数据融合的农作物生长状态识别算法:综合利用传感器采集的环境数据和无人机拍摄的图像数据，通过数据融合技术提高农作物生长状态识别的准确率。
3.开发了一种友好的人机交互界面:方便用户查看监测数据、分析结果和进行系统设置，提高系统的易用性和实用性。
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.陈立平,张霖,王飞跃.农业智能化：从数据驱动到知识引导[J].农业工程学报,2021,37(13):1-15.
2.李民赞,朱艳,胡琼,等.人机物融合的智慧农业系统架构与关键技术[J].农业机械学报,2020,51(09):1-13 22.
3.张佳莹,王纪超,李民赞.面向智慧农业的农机人机协同作业现状与发展趋势[J].农业机械学报,2022,53(03):1-14.
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