基于图像分析技术的小麦群体农学参数获取与群体质量评价研究
| 摘要 | 第5-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 第一章 文献综述 | 第19-51页 |
| 1 密度、氮肥对产量的影响 | 第19-20页 |
| 2 小麦高产群体结构特征研究进展 | 第20-22页 |
| 2.1 高产群体干物质积累动态 | 第20页 |
| 2.2 高产群体LAI动态 | 第20-21页 |
| 2.3 高产群体茎蘖动态 | 第21-22页 |
| 3 群体氮素积累对产量的影响 | 第22页 |
| 4 图像分析技术测算农学参数的研究进展 | 第22-31页 |
| 4.1 图像介绍 | 第23-26页 |
| 4.2 直接测量 | 第26-27页 |
| 4.3 模型估测 | 第27-31页 |
| 5 作物长势监测的研究进展 | 第31-33页 |
| 5.1 传统长势监测 | 第31-32页 |
| 5.2 信息化监测方法 | 第32-33页 |
| 6 作物管理决策支持系统的研究进展 | 第33-34页 |
| 6.1 作物管理决策支持系统的特征 | 第33-34页 |
| 6.2 作物管理决策支持系统发展动态 | 第34页 |
| 7 展望 | 第34-35页 |
| 7.1 农学参数信息化获取 | 第34页 |
| 7.2 作物生长状态智能评价 | 第34页 |
| 7.3 作物管理决策系统 | 第34-35页 |
| 8 研究目的和技术路线 | 第35-38页 |
| 8.1 研究目的 | 第35-36页 |
| 8.2 技术路线 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-51页 |
| 第二章 小麦苗期(一叶期)田间基本苗数的智能计算 | 第51-73页 |
| 前言 | 第51-52页 |
| 1 材料与方法 | 第52-55页 |
| 1.1 试验地点和材料 | 第52-53页 |
| 1.2 试验设计 | 第53-55页 |
| 1.2.1 田间试验设计 | 第53页 |
| 1.2.2 图像获取方法 | 第53-55页 |
| 1.3 测定内容 | 第55页 |
| 1.4 图像获取与预处理 | 第55页 |
| 1.4.1 图像获取条件 | 第55页 |
| 1.4.2 图像预处理 | 第55页 |
| 2 麦苗特征分析与麦苗数计算 | 第55-63页 |
| 2.1 麦苗图像分析 | 第55-57页 |
| 2.2 麦苗提取 | 第57页 |
| 2.3 麦苗计数 | 第57-63页 |
| 2.3.1 重叠麦苗区域分析 | 第57-58页 |
| 2.3.2 重叠麦苗骨架分析 | 第58-61页 |
| 2.3.3 重叠麦苗端点匹配法计数 | 第61-63页 |
| 3 结果与分析 | 第63-68页 |
| 3.1 麦苗图像特征值分析 | 第63-66页 |
| 3.2 计数结果分析 | 第66-68页 |
| 4 小结 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 第三章 小麦越冬、拔节和孕穗期主要农学参数估测 | 第73-98页 |
| 前言 | 第73-74页 |
| 1 试验材料与方法 | 第74-78页 |
| 1.1 试验地点和材料 | 第74-75页 |
| 1.2 田间试验设计 | 第75-76页 |
| 1.3 图像获取及农学参数测量 | 第76-77页 |
| 1.4 图像特征提取 | 第77-78页 |
| 1.5 估测模型构建 | 第78页 |
| 2 结果与分析 | 第78-87页 |
| 2.1 特征值分析 | 第78-81页 |
| 2.2 单指标估测模型 | 第81-86页 |
| 2.3 多元回归估测模型 | 第86-87页 |
| 3 小结 | 第87-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 第四章 小麦成熟期田间麦穗智能计数 | 第98-118页 |
| 前言 | 第98-99页 |
| 1 试验材料与方法 | 第99-100页 |
| 1.1 试验地点和材料 | 第99页 |
| 1.2 田间试验设计 | 第99-100页 |
| 2 图像获取与图像分析 | 第100-102页 |
| 2.1 图像获取 | 第100-101页 |
| 2.2 图像特征选择 | 第101-102页 |
| 2.2.1 颜色特征选择 | 第101页 |
| 2.2.2 纹理特征选择 | 第101-102页 |
| 3 二值图像处理与麦穗计数 | 第102-104页 |
| 4 结果与分析 | 第104-112页 |
| 4.1 颜色特征分析 | 第104-108页 |
| 4.2 纹理特征分析 | 第108-109页 |
| 4.3 麦穗计数 | 第109-112页 |
| 5 小结 | 第112-115页 |
| 参考文献 | 第115-118页 |
| 第五章 小麦群体质量图像分析评价指标与模型构建 | 第118-142页 |
| 前言 | 第118-119页 |
| 1 材料与方法 | 第119-120页 |
| 1.1 供试材料 | 第119页 |
| 1.2 试验设计 | 第119-120页 |
| 1.3 测定内容与方法 | 第120页 |
| 1.4 数据分析与建模方法 | 第120页 |
| 2 群体农学参数与产量的关系 | 第120-125页 |
| 2.1 基本苗数与产量的关系 | 第120-121页 |
| 2.2 越冬期农学参数与产量的关系 | 第121-122页 |
| 2.3 拔节期农学参数与产量的关系 | 第122-123页 |
| 2.4 孕穗期农学参数与产量的关系 | 第123-124页 |
| 2.5 成熟期穗数与产量的关系 | 第124-125页 |
| 3 群体质量评价方法设计 | 第125-129页 |
| 3.1 群体等级划分 | 第125-127页 |
| 3.1.1 基本苗数等级划分 | 第125-126页 |
| 3.1.2 越冬期、拔节期和孕穗期群体等级划分 | 第126-127页 |
| 3.1.3 麦田穗数等级划分 | 第127页 |
| 3.2 评价模型设计 | 第127-129页 |
| 4 结果与分析 | 第129-133页 |
| 4.1 苗期群体评价 | 第129-130页 |
| 4.2 越冬、拔节和孕穗期群体质量评价 | 第130-132页 |
| 4.3 成熟期群体穗数评价 | 第132-133页 |
| 5 小结 | 第133-134页 |
| 6 品种差异讨论 | 第134-139页 |
| 6.1 适宜密度差异 | 第134-135页 |
| 6.2 越冬、拔节和孕穗期适宜农学参数差异 | 第135-137页 |
| 6.3 成熟期适宜穗数差异 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-142页 |
| 第六章 小麦农学参数图像分析评价软件系统的构建 | 第142-160页 |
| 前言 | 第142-143页 |
| 1 系统设计 | 第143-149页 |
| 1.1 系统结构设计 | 第143-144页 |
| 1.2 数据库设计 | 第144-147页 |
| 1.3 服务功能设计 | 第147-149页 |
| 2 系统的开发 | 第149-150页 |
| 2.1 系统开发环境 | 第149-150页 |
| 2.2 系统运行环境 | 第150页 |
| 3 系统的实现 | 第150-156页 |
| 3.1 麦苗计数模块 | 第150-152页 |
| 3.2 农学参数估测模块 | 第152页 |
| 3.3 群体质量评价模块 | 第152-153页 |
| 3.4 麦穗计数模块 | 第153-156页 |
| 4 小结 | 第156-158页 |
| 参考文献 | 第158-160页 |
| 第七章 结论与讨论 | 第160-173页 |
| 1 讨论 | 第160-166页 |
| 1.1 麦苗计数讨论 | 第161-162页 |
| 1.1.1 麦苗提取 | 第161-162页 |
| 1.1.2 粘连区域麦苗计数 | 第162页 |
| 1.2 越冬、拔节和孕穗期主要农学参数估测 | 第162-163页 |
| 1.3 麦穗计数 | 第163-164页 |
| 1.3.1 麦穗提取 | 第163-164页 |
| 1.3.2 粘连区域麦穗计数 | 第164页 |
| 1.4 群体质量评价 | 第164-165页 |
| 1.5 系统实现 | 第165页 |
| 1.6 小麦农学参数图像分析技术应用评价 | 第165-166页 |
| 2 结论 | 第166-167页 |
| 3 本研究的创新点 | 第167页 |
| 4 存在问题 | 第167-168页 |
| 5 展望 | 第168页 |
| 参考文献 | 第168-173页 |
| 致谢 | 第173-175页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果目录 | 第175-179页 |
