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基于低空机载传感器技术的农田作物长势关键参数提取方法研究

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基于低空机载传感器技术的农田作物长势关键参数提取方法研究
论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-12页
1 绪论第12-30页
  1.1 研究背景与研究意义第12-13页
  1.2 国内外研究进展第13-23页
    1.2.1 农田作物遥感分类研究进展第13-16页
    1.2.2 农田土壤含水量遥感估测研究进展第16-19页
    1.2.3 农田作物高度信息提取研究进展第19-21页
    1.2.4 叶面积指数的遥感反演研究进展第21-23页
  1.3 无人机技术及其在农业中的应用第23-26页
    1.3.1 无人机遥感技术的特点第23-24页
    1.3.2 无人机在农业中的应用研究进展与可行性分析第24-26页
  1.4 研究内容与技术路线第26-30页
    1.4.1 研究目标第26页
    1.4.2 研究内容第26-27页
    1.4.3 技术路线第27-30页
2 实验方案与数据获取第30-42页
  2.1 实验区概况第30-31页
  2.2 实验 1-可见光相机数据与地面数据的采集实验与处理第31-33页
    2.2.1 实验目的与设计第31页
    2.2.2 无人机相机数据的采集第31-32页
    2.2.3 地面调查数据第32-33页
  2.3 实验 2-激光雷达数据与地面数据的采集与处理第33-35页
    2.3.1 实验目的与设计第33页
    2.3.2 激光雷达数据的采集第33-34页
    2.3.3 地面株高、LAI等数据的采集与测定第34-35页
  2.4 实验 3-多光谱数据与地面数据的采集与处理第35-40页
    2.4.1 实验目的与设计第35-37页
    2.4.2 多光谱数据的采集第37-39页
    2.4.3 地面土壤水分与LAI实测数据的获取第39-40页
  2.5 实验 4-多传感器综合验证与评价实验第40-42页
    2.5.1 实验目的与设计第40-41页
    2.5.2 机载传感器的数据采集第41页
    2.5.3 地面验证数据的获取第41-42页
3 基于无人机可见光相机数据的农田分类方法研究第42-61页
  3.1 引言第42页
  3.2 色彩空间转换和灰度滤波法作物类型特征分析第42-48页
    3.2.1 色彩空间的主要类型第42-43页
    3.2.2 RGB与HLS色彩空间转换结果分析第43-45页
    3.2.3 灰度共生矩阵特征计算与分析第45-46页
    3.2.4 不同作物类型影像特征分析第46-48页
  3.3 颜色指数法的作物类型特征分析第48-50页
    3.3.1 常用的颜色指数及其计算方法第48页
    3.3.2 颜色指数选择与计算第48-49页
    3.3.3 不同作物灰度阈值的确定与信息提取第49-50页
  3.4 面向对象的可见光数据作物分类方法研究第50-55页
    3.4.1 面向对象的分类方法第50-51页
    3.4.2 面向对象分类的结果分析第51-55页
  3.5 基于可见光数据的作物分类方法结果对比分析第55-59页
    3.5.1 基于色彩纹理特征和颜色指数分类结果对比与验证第56-58页
    3.5.2 基于对象的分类结果对比分析第58-59页
  3.6 本章小结第59-61页
4 基于无人机多光谱数据的农田LAI反演研究第61-76页
  4.1 引言第61页
  4.2 植被指数的计算方法与结果第61-63页
    4.2.1 植被指数的概念第61页
    4.2.2 植被指数的类型与计算方法第61-63页
    4.2.3 植被指数的计算结果第63页
  4.3 基于植被指数的LAI反演方法研究第63-71页
    4.3.1 植被指数间相关特征分析第63-64页
    4.3.2 一元线性回归模型第64-66页
    4.3.3 二次多项式非线性回归模型第66-68页
    4.3.4 模型敏感性分析与评价第68-69页
    4.3.5 模型精度评价与分析第69-71页
  4.4 利用神经网络估算农田叶面积指数第71-74页
    4.4.1 理论方法介绍第72页
    4.4.2 BP神经网络设计第72页
    4.4.3 人工神经网络LAI估算与结果分析第72-74页
  4.5 本章小结第74-76页
5 基于无人机激光雷达数据的农田生长参数信息提取研究第76-88页
  5.1 引言第76页
  5.2 机载激光雷达系统第76-77页
    5.2.1 系统原理第77页
    5.2.2 LiDAR数据的特点第77页
  5.3 激光雷达数据预处理第77-78页
    5.3.1 数据噪声去除第77-78页
    5.3.2 数据滤波第78页
    5.3.3 能量标定第78页
  5.4 作物冠层高度的计算第78-82页
    5.4.1 点云数据预处理第78-79页
    5.4.2 棉花冠层高度的反演第79-81页
    5.4.3 计算作物高度与实测样本验证与分析第81-82页
  5.5 农田覆盖度与LAI的反演第82-87页
    5.5.1 理论方法第83页
    5.5.2 点云分类与植被覆盖度的计算第83-84页
    5.5.3 反演LAI指数第84-85页
    5.5.4 作物高度、覆盖度与LAI相关性分析第85页
    5.5.5 验证与分析第85-87页
  5.6 本章小结第87-88页
6 基于无人机多光谱数据的土壤水分反演研究第88-111页
  6.1 引言第88页
  6.2 播种前土壤水分反演与结果分析第88-92页
    6.2.1 利用热惯量法计算土壤含水量第88-89页
    6.2.2 利用灰色关联分析法筛选特征指数与波段第89-90页
    6.2.3 模型验证与结果分析第90-92页
  6.3 中等覆盖度条件下农田的土壤水分反演与结果分析第92-102页
    6.3.1 二维特征空间的描述第92页
    6.3.2 利用二维特征空间法反演棉田土壤水分第92-97页
    6.3.3 改进的二维特征法模型第97-98页
    6.3.4 模型检验与结果分析第98-102页
  6.4 高覆盖度条件下的农田土壤水分反演与结果分析第102-109页
    6.4.1 二维特征空间法第103-104页
    6.4.2 基于光学植被覆盖度的改进MPDI指数提取土壤水分第104-106页
    6.4.3 模型验证与结果分析第106-109页
  6.5 本章小结第109-111页
7 农田作物长势参数信息提取综合验证与分析第111-130页
  7.1 引言第111页
  7.2 可见光相机农田分类结果分析与验证第111-116页
    7.2.1 分割尺度及对象的建立第111-112页
    7.2.2 样本的选择第112-113页
    7.2.3 分类指标的选择与优化第113-114页
    7.2.4 结果分析与验证第114-116页
  7.3 多光谱数据LAI与土壤水分反演结果分析与验证第116-122页
    7.3.1 利用植被指数反演农田LAI结果分析与验证第116-117页
    7.3.2 利用二维特征空间法反演土壤水分第117-118页
    7.3.3 结果分析与验证第118-122页
  7.4 基于激光雷达数据的农田参数提取结果分析与验证第122-128页
    7.4.1 数据预处理第122页
    7.4.2 农田作物冠层高度计算第122-123页
    7.4.3 农田覆盖度与LAI的反演第123-125页
    7.4.4 结果分析与验证第125-128页
  7.5 本章小结第128-130页
8 结论与展望第130-136页
  8.1 结论第130-133页
  8.2 主要创新点第133-134页
  8.3 展望第134-136页
参考文献第136-145页
致谢第145-147页
附录第147-149页

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