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农田信息低空遥感中图像采集与处理的关键技术研究

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农田信息低空遥感中图像采集与处理的关键技术研究
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-11页
Abstract第11-23页
第1章 绪论第23-38页
  1.1 背景意义第23-28页
  1.2 无人机遥感存在的问题第28-36页
    1.2.1 缺乏地理标记所需辅助信息获取设备第28-31页
    1.2.2 缺乏可控环境下的低空遥感平台第31-35页
    1.2.3 缺乏低空遥感影像处理算法第35-36页
  1.3 总结第36-38页
第2章 直接地理标记中POS记录仪开发第38-77页
  2.1 开发背景第38-39页
  2.2 设计思路第39-67页
    2.2.1 RTK差分GNSS接收机第39-41页
    2.2.2 MEMS惯导元件第41-43页
    2.2.3 控制器第43-45页
    2.2.4 各元件的通讯协议与数据结构第45-49页
    2.2.5 参考系第49-52页
    2.2.6 姿态表示第52-53页
    2.2.7 惯性定位方程第53-57页
    2.2.8 拓展Kalman滤波算法第57-63页
    2.2.9 图像畸变校正与坐标变换第63-65页
    2.2.10 上位机软件第65-67页
    2.2.11 评价方法第67页
  2.3 测试结果与讨论第67-77页
    2.3.1 静态单点定位第67-73页
    2.3.2 动态测试第73-75页
    2.3.3 讨论第75-77页
第3章 基于CAN总线的无人机模拟平台开发第77-101页
  3.1 开发背景第77-78页
  3.2 设计思路第78-95页
    3.2.1 机械部分第79-82页
    3.2.2 主控单元第82-87页
    3.2.3 远端执行器第87-92页
    3.2.4 上位机软件开发第92-94页
    3.2.5 安全考虑第94-95页
  3.3 平台测试效果第95-100页
    3.3.1 位置精度测量第96-98页
    3.3.2 震动测量第98-100页
  3.4 讨论与结论第100-101页
第4章 基于运动恢复算法的植物NDVI三维分析研究第101-114页
  4.1 背景介绍第101页
  4.2 多光谱图像采集与预处理第101-103页
    4.2.1 多光谱图像采集第101-103页
    4.2.2 图像白板校正和相机标定第103页
  4.3 三维重建与点云统计滤波第103-108页
    4.3.1 三维重建算法原理第103-104页
    4.3.2 相机内参计算第104页
    4.3.3 特征匹配与运动估算第104-106页
    4.3.4 光束法平差进行位姿优化第106-107页
    4.3.5 稀疏点云生成第107-108页
    4.3.6 稠密点云生成第108页
    4.3.7 统计滤波第108页
  4.4 三维重建与评价第108-110页
  4.5 均一化植被指数(NDVI)空间分布第110-111页
  4.6 不同方法重建结果的比较第111-112页
  4.7 结论与讨论第112-114页
第5章 油菜的多光谱图像与深度图像的数据融合第114-127页
  5.1 背景介绍第114-115页
  5.2 多光谱图像采集与预处理第115-121页
    5.2.1 仪器和设备第115-116页
    5.2.2 多源图像采集与内参标定第116-117页
    5.2.3 图像融合第117-121页
  5.3 结果与分析第121-124页
  5.4 结论与讨论第124-127页
第6章 结论与展望第127-131页
  6.1 主要研究结论第127-128页
  6.2 主要创新点第128-129页
  6.3 进一步研究展望第129-131页
参考文献第131-140页
作者简介第140-141页

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