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小麦苗情诊断指标智能监测及系统开发

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小麦苗情诊断指标智能监测及系统开发
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-10页
第一章 文献综述第10-26页
1 研究背景第10页
2 小麦苗情诊断指标的研究概况第10-15页
  2.1 叶面积指数第11-12页
  2.2 SPAD值第12-13页
  2.3 茎蘖数第13页
  2.4 生物量第13-14页
  2.5 氮含量第14-15页
3 图像处理技术在小麦研究中的主要应用第15-17页
  3.1 生长监测第15-16页
  3.2 病虫草害监测第16-17页
  3.3 产量估测第17页
4 总结第17-18页
5 研究目的与意义第18-19页
参考文献第19-26页
第二章 材料与方法第26-34页
1 试验设计第26页
2 田间测定项目与方法第26-27页
  2.1 叶面积指数第26页
  2.2 SPAD值第26页
  2.3 茎蘖数第26页
  2.4 地上部生物量第26页
  2.5 氮素积累量第26-27页
3 图像获取与特征参数提取第27-29页
  3.1 图像获取第27页
  3.2 图像处理第27-28页
  3.3 特征参数第28-29页
4 建模方法及模型检验第29-30页
5 技术路线第30-32页
参考文献第32-34页
第三章 基于图像特征参数的小麦苗情诊断指标估测第34-46页
1 引言第34页
2 结果与分析第34-42页
  2.1 小麦苗期LAI估测第34-36页
    2.1.1 LAI与冠层图像特征参数的相关性第34-35页
    2.1.2 LAI估测模型构建第35页
    2.1.3 LAI估测模型检验第35-36页
  2.2 小麦苗期SPAD值估测第36-37页
    2.2.1 SPAD值与冠层图像特征参数的相关性第36-37页
    2.2.2 SPAD值估测模型构建第37页
    2.2.3 SPAD值估测模型检验第37页
  2.3 小麦苗期茎蘖数估测第37-39页
    2.3.1 茎蘖数与冠层图像特征参数的相关性第37-38页
    2.3.2 茎蘖数估测模型构建第38页
    2.3.3 茎蘖数估测模型检验第38-39页
  2.4 小麦苗期生物量估测第39-40页
    2.4.1 生物量与冠层图像特征参数的相关性第39-40页
    2.4.2 生物量估测模型构建第40页
    2.4.3 生物量估测模型检验第40页
  2.5 小麦苗期氮素积累量估测第40-42页
    2.5.1 氮素积累量与冠层图像特征参数的相关性第40-41页
    2.5.2 氮素积累量估测模型构建第41页
    2.5.3 氮素积累量估测模型检验第41-42页
3 本章小结第42-44页
参考文献第44-46页
第四章 小麦苗情诊断指标智能监测系统开发第46-65页
1 引言第46页
2 系统设计第46页
3 系统开发环境第46-47页
4 系统模块第47-63页
  4.1 主界面模块第47页
  4.2 图像预处理模块第47-49页
  4.3 图像特征参数提取模块第49-54页
  4.4 小麦苗情诊断指标智能估测模块第54-63页
5 本章小结第63-64页
参考文献第64-65页
第五章 结论与讨论第65-71页
1 结论第65-66页
2 讨论第66-68页
3 本研究的创新点第68页
4 存在问题第68页
5 展望第68-69页
参考文献第69-71页
致谢第71-72页
攻读学位期间发表的学术论文及科研成果目录第72-73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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