基于无人机遥感的水稻氮素营养诊断研究

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基于无人机遥感的水稻氮素营养诊断研究

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基于无人机遥感的水稻氮素营养诊断研究

论文目录
摘要	第8-9页
英文摘要	第9-11页
1 前言	第11-17页
1.1 研究背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 无人机遥感国内外现状	第12-13页
1.2.2 作物营养诊断国内外研究现状	第13-15页
1.3 研究内容及技术路线	第15页
1.4 章节安排	第15-16页
1.5 本章小结	第16-17页
2 试验数据采集与处理	第17-30页
2.1 研究区域概况	第17页
2.2 田间试验设计	第17-18页
2.3 无人机图像获取	第18-20页
2.4 无人机图像预处理	第20-23页
2.4.1 图像拼接	第20-21页
2.4.2 坐标系转换	第21页
2.4.3 几何校正	第21-22页
2.4.4 辐射校正	第22-23页
2.5 地面数据采集与分析	第23-29页
2.6 本章小结	第29-30页
3 遥感图像处理与解析	第30-43页
3.1 遥感图像信息提取	第30-33页
3.1.1 数码图像特征信息提取分析	第30-32页
3.1.2 多光谱图像特征信息提取分析	第32-33页
3.2 多光谱成像的不同氮素水平水稻冠层分类	第33-41页
3.2.1 监督分类	第34-36页
3.2.2 非监督分类	第36-38页
3.2.3 分类结果评价	第38-41页
3.2.4 分类后处理与分析	第41页
3.3 多光谱成像的氮素分级应用	第41-42页
3.4 本章小结	第42-43页
4 水稻氮素反演模型构建	第43-51页
4.1 水稻SPAD反演模型的构建与精度评价	第43-47页
4.1.1 水稻叶片SPAD与光谱指数之间的相关性分析	第44-45页
4.1.2 水稻SPAD反演模型的构建	第45-46页
4.1.3 水稻SPAD反演模型的精度评价	第46-47页
4.2 水稻氮素反演模型的构建与精度评价	第47-48页
4.3 水稻生理参数解析及应用	第48-50页
4.4 本章小结	第50-51页
5 总结与展望	第51-53页
5.1 总结	第51-52页
5.2 展望	第52-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-59页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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