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基于冠层主动传感器的冬小麦长势监测及适宜植被指数动态模型研究

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基于冠层主动传感器的冬小麦长势监测及适宜植被指数动态模型研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 文献综述与研究目的第10-22页
1 作物生长和营养状况诊断研究的必要性第10-11页
2 氮素管理研究进展第11-15页
  2.1 氮素营养诊断方法第11-12页
  2.2 基于现代光谱手段的氮素营养诊断方法研究进展第12-15页
3 适宜生长指标动态模型研究进展第15-16页
4 本研究的目的与意义第16-17页
参考文献第17-22页
第二章 研究思路和方法第22-34页
1 研究思路与技术路线第22-25页
  1.1 研究思路第22-23页
  1.2 技术路线第23页
  1.3 实验设计第23-25页
2 数据获取及测定内容第25-27页
  2.1 田间试验数据第25-26页
  2.2 室内化学分析数据第26页
  2.3 其他数据资料第26-27页
3 研究内容和方法第27-33页
  3.1 传感器光谱反射率数据采集第27-31页
  3.2 基于冠层光谱传感器的小麦长势监测模型构建与检验第31-32页
  3.3 累积生长度日的计算第32页
  3.4 适宜植被指数动态模型构建第32-33页
  3.5 基于适宜植被指数模型的产量预测第33页
参考文献第33-34页
第三章 基于主动冠层传感器的冬小麦生长及营养指标监测研究第34-54页
1 引言第34-36页
2 材料与方法第36-37页
  2.1 试验设计第36页
  2.2 数据测定第36-37页
  2.3 模型构建第37页
3 结果与分析第37-49页
  3.1 冬小麦生长及营养指标的变化特征第37-38页
  3.2 植被指数与小麦生长及营养指标的定量关系第38-41页
  3.3 基于冠层传感器的小麦监测模型构建与检验第41-48页
  3.4 敏感性分析第48-49页
4 讨论第49-51页
5 结论第51页
参考文献第51-54页
第四章 基于Crop Circle ACS-470的适宜指数动态模型构建及产量预测第54-70页
1 引言第54-55页
2 材料与方法第55-56页
  2.1 试验设计第55页
  2.2 数据测定第55-56页
  2.3 模型构建第56页
3 结果与分析第56-64页
  3.1 RERVI、NDRE、NDVI植被指数的变化规律第56-58页
  3.2 不同品种、施氮处理下冬小麦冠层指数RERVI和LAI的变化趋势第58-59页
  3.3 冬小麦冠层适宜指数RERVI动态模型的构建检验第59-61页
  3.4 基于指数RERVI动态模型的产量预测第61-64页
4 讨论第64-65页
5 结论第65页
参考文献第65-70页
第五章 讨论与结论第70-76页
1 讨论第70-72页
  1.1 冬小麦生长及营养监测模型研究第70-71页
  1.2 基于Crop Circle-ACS470的适宜指数动态模型研究第71-72页
  1.3 基于适宜指数动态模型的产量预测研究第72页
2 本研究的特色和创新第72-73页
3 本研究的不足及今后的研究设想第73页
4 结论第73-74页
  4.1 构建了冬小麦生长及营养指标的无损监测模型第73-74页
  4.2 建立了适宜植被指数RERVI的动态变化模型第74页
  4.3 构建基于RERVI动态变化模型的产量预测模型第74页
参考文献第74-76页
致谢第76页

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冬小麦 冠层传感器 动态模型 积分∫RERVI 产量预测
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