| 图目录 | 第1-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 致谢 | 第10-11页 |
| 摘要 | 第11-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 研究概述 | 第14-21页 |
| ·研究背景 | 第14页 |
| ·国内外研究进展 | 第14-19页 |
| ·无人机遥感国内外发展现状 | 第14-16页 |
| ·水稻氮素营养的光谱诊断研究现状 | 第16-18页 |
| ·数字图像处理技术在农作物营养诊断中的应用 | 第18-19页 |
| ·研究内容 | 第19-21页 |
| ·项目来源 | 第19页 |
| ·研究内容 | 第19页 |
| ·技术路线 | 第19-21页 |
| 第二章 研究区域与数据获取 | 第21-36页 |
| ·研究区域与田间试验 | 第21-23页 |
| ·研究区域 | 第21-22页 |
| ·区域田间试验 | 第22-23页 |
| ·地面同步数据采集 | 第23页 |
| ·旋翼无人机系统集成及影像获取 | 第23-28页 |
| ·旋翼无人机遥感平台 | 第23-25页 |
| ·传感器 | 第25-28页 |
| ·飞行试验与影像获取 | 第28页 |
| ·影像几何校正 | 第28-33页 |
| ·旋翼无人机遥感影像的几何变形分析 | 第28-29页 |
| ·多项式纠正法简介 | 第29-31页 |
| ·旋翼无人机遥感影像的几何纠正 | 第31-33页 |
| ·地面数字图像收集 | 第33-36页 |
| ·扫描仪获取数字图像的原理 | 第33页 |
| ·扫描图像的特点与优势 | 第33-34页 |
| ·扫描仪的选取和图像收集 | 第34-36页 |
| 第三章 基于数字图像处理技术的水稻氮素水平诊断研究 | 第36-57页 |
| ·水稻扫描叶片的氮素水平诊断研究 | 第36-43页 |
| ·特征信息提取 | 第36-39页 |
| ·水稻氮素水平模型的建立 | 第39-43页 |
| ·水稻冠层数字图像的氮素水平诊断研究 | 第43-55页 |
| ·水稻冠层颜色特征参量G与叶片SPAD值、叶绿素值的关系 | 第43-50页 |
| ·水稻不同氮素水平的冠层高光谱数据分析 | 第50-51页 |
| ·冠层水稻氮素水平模型的建立 | 第51-55页 |
| ·水稻单叶和冠层图像识别模型的分析和比较 | 第55-57页 |
| 第四章 结果与讨论 | 第57-59页 |
| ·研究主要结果 | 第57页 |
| ·讨论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 作者简历 | 第65页 |