5个研究背景和意义示例,教你写计算机园林绿化论文

今天分享的是关于园林绿化的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到园林绿化等主题,本文能够帮助到你

园林绿化信息管理系统设计与实现

这是一篇关于园林绿化,信息管理,Spring框架的论文, 主要内容为进入21世纪以来,随着全球计算机和信息技术的发展,整个人类社会发生了巨大的变化。无论是人们的生活方式、学习方式、交往方式,还是工作方式都变化很大,同上个世纪不可同日而语。当前信息技术的应用已深入到了我们工作的各个角落,我国同园林绿化相关的政府部门为谋求更好更快的发展,为提高工作效率,解决工作中存在的问题,紧跟信息发展的前沿,结合自身工作特点,在工作中大量应用信息技术,对辖区内的园林绿化工作进行信息化管理。本论文对园林绿化信息管理系统进行了详细的描述,并阐述了该系统的结构、功能信息、需求信息以及系统的详细设计,这为整个系统的设计和实现提供了理论支持。本系统的设计开始于2013年,以当时我国地方园林绿化管理部门工作为模型进行开发的。本系统的设计主要是选择了基于J2EE的JAVASCRIPT技术方案,采用Java+Spring+Maven+iMyBatis等轻量级的框架来实现系统分层的设计方案。并对系统进行了如下的研究：论文对系统的业务需求进行了分析,对系统的功能模块进行详细的分析,进一步确定了系统的实现方式。然后采用分层分模块的设计思想对系统进行具体功能设计,并对涉及的数据库进行设计,最后根据需求分析以及系统设计的内容,采用相关的技术对系统进行了实现,并经过反复的测试修改后,最后完成了园林绿化信息管理系统的开发工作。本园林绿化信息管理系统满足了园林绿化管理部门的工作需求,实现了对园林绿化资源的信息化管理,提高了工作效率、服务质量以及管理水平。

园林绿化生态环境指标监测平台研建

这是一篇关于园林绿化,WebGIS,三维可视化,空间分析的论文, 主要内容为园林绿化是城市建设过程中不可或缺的部分,是实现美化城市、净化城市环境的重要手段。传统的园林绿化管理是通过手工存档或者单机的管理系统进行数据的存储,这种方式难以直观与高效的进行园林绿化专题数据的分类保存与分析,为提高园林绿化行业的管理效率,推动园林绿化行业的数字化发展进程,具有高性能和高可用性的园林绿化生态环境指标监测与管理数字化平台研建就变得十分必要。本文基于北京市东城区的园林绿化调查数据,研建园林绿化生态环境指标监测与管理平台,对开源WebGIS、空间数据可视化、GIS系统性能优化在实例应用方面进行了深入分析与研究。园林绿化生态环境指标监测与管理平台GIS部分使用地图服务器Geoserver、二维可视化框架Openlayer、Echarts、三维可视化框架Cesium、空间数据库PostgreSQL/PostGIS,业务方面使用SpringBoot快速开发框架进行搭建,平台使用Redis进行数据的缓存服务,使用Nginx反向代理实现的平台的负载均衡。经过设计与实现,平台功能模块实现了如下模块:(1)地图服务发布与管理模块主要包含了园林绿化空间信息的入库、园林绿化专题地图服务的发布、地图切片的制作与发布、三维模型数据转换及发布等;(2)GIS基础操作模块实现了对地图视图通过组件控制的基本功能;(3)三维可视化模块研究实现了园林绿化空间数据的三维可视化及分析功能;(4)园林绿化专题图查询与管理模块主要是园林绿化各个专题的信息查询与管理,包含了空间分析以及数据实时监测等功能:(5)园林绿化统计分析模块主要做园林绿化专题图查询与管理模块的数据分析;(6)系统安全与权限模块是使用拦截器保证系统的安全性。本文中研建的园林绿化生态环境指标监测与管理平台不仅有效地结合了绿化调查数据和其他数据,还为园林绿化部门工作人员提供了高性能、高可用性的数据查询分析与可视化方案,满足了园林绿化生态环境指标监测与管理工作的需要,实现了对绿化资源一体化管理。同时,对传统园林绿化生态环境指标监测与管理平台可视化方式的改进,平台可以进行二三维可视化表达,进一步提升了园林绿化数字化的水平,为园林绿化生态环境指标监测与管理等工作提供了一定的科学依据。

基于C4.5改进的林地宜植性预测系统的研究与实现

这是一篇关于C4.5算法,园林绿化,可视化,预测,林地宜植性的论文, 主要内容为随着信息技术的不断变革,在城市建设中,园林绿化水平正在蓄力提升。党的十八大以来,园林绿化已经成为一门新兴的环境产业,其行业发展领域一直在不断地扩大。结合城市发展现状和人民生活品质的提升等因素,城市的园林建设在苗木的种类、质量、成活率等方面均有较高的要求,尤其是在苗木的资源以及设计能力方面将成为优势企业的核心竞争力。为了推动城市园林绿化这一新兴产业的发展,本文以城市园林绿化工程的主要原材料之一苗木为主要因素,围绕数据挖掘技术中的决策树算法开展研究,提出了一种改进的C4.5决策树算法,制定出林地宜植性预测系统。首先通过对连续属性的不同值在同一属性下的分布特点进行分析,将统计学中的正态分布特征原理与C4.5算法相结合,依据属性正态分布特征对连续属性进行离散化处理。设置分割点为未知数,利用正态分布特征函数的积分公式,计算未知数分割点。然后对分割点进行排序,结合Fayyad边界值原理,选取排序后相邻两类边界点处的属性取值作为测试属性值计算信息熵,建立林地宜植性预测模型。最后利用程序分别实现改进前后的C4.5算法并进行对比实验,经过理论分析和实验结果表明,改进后的C4.5算法在一定程度上提高了连续属性分类的准确率和决策树的构建速度,减少了算法的运行时间。进而结合数据可视化技术对近几年园林种植苗木的种植面积、产生的经济效益进行可视化转换,为政府在园林建设决策方面提供了有力的支持,有助于政府发展园林绿化这一新兴产业。为构建具有应用价值的林地宜植性预测系统,本文首先研究了预测系统的构成,对整个系统进行功能性需求分析与非功能性需求分析,其次对数据库进行了概要设计和详细设计,使用改进的C4.5算法构建决策树模型和预测模型。最后使用Java开发语言、B/S架构模式、Spring、Spring MVC、Hibernate框架实现林地宜植性预测系统,并找若干用户对系统进行功能测试。从而证明系统运行的稳定性和改进算法的可行性,为政府管理者提供综合分析与智力支持。