| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 1 前言 | 第12-22页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·基于数字图像的作物长势监测国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·植物外部生长参数的测量 | 第14-17页 |
| ·株高与生长率监测 | 第14-15页 |
| ·叶面积测量 | 第15-16页 |
| ·生物量监测 | 第16-17页 |
| ·植物营养胁迫诊断 | 第17-18页 |
| ·杂草识别及病虫害监测 | 第18-19页 |
| ·研究目标、内容及技术路线 | 第19-22页 |
| 2 材料与方法 | 第22-29页 |
| ·试验设计 | 第22-24页 |
| ·冬小麦、夏玉米长势实时图像获取方法 | 第24-28页 |
| ·现场监控服务器 | 第24-27页 |
| ·视频模块 | 第24-25页 |
| ·传感模块 | 第25-26页 |
| ·通讯模块 | 第26-27页 |
| ·远程信息服务器 | 第27-28页 |
| ·冬小麦、夏玉米株高的田间测量 | 第28-29页 |
| 3 冬小麦、夏玉米株高的图像法获取及分析 | 第29-58页 |
| ·数字图像处理理论基础 | 第29-38页 |
| ·图像的数字化理论 | 第30-32页 |
| ·数字图像的数学模型 | 第32-34页 |
| ·数字图像的分类 | 第34-38页 |
| ·基于数字图像的冬小麦、夏玉米株高测量方法 | 第38-58页 |
| ·双目立体视觉基本原理 | 第38-40页 |
| ·摄像机标定 | 第40-44页 |
| ·图像预处理与特征提取 | 第44-53页 |
| ·双目立体视觉系统的立体匹配 | 第53-57页 |
| ·三维重建 | 第57-58页 |
| 4 基于数字图像的冬小麦、夏玉米株高测量结果 | 第58-73页 |
| ·基于数字图像的冬小麦株高测量结果 | 第58-61页 |
| ·数字图像与实测冬小麦株高相关性的建立 | 第61-65页 |
| ·基于数字图像的夏玉米株高测量结果 | 第65-67页 |
| ·数字图像与实测夏玉米株高相关性的建立 | 第67-73页 |
| 5 冬小麦、夏玉米长势远程实时动态监测系统的软件实现 | 第73-78页 |
| ·软件功能介绍 | 第73-75页 |
| ·系统软件程序设计 | 第75-76页 |
| ·匹配点云的OpenGL显示 | 第76-78页 |
| 6 结论与展望 | 第78-82页 |
| ·结论 | 第78-79页 |
| ·论文主要创新点 | 第79-80页 |
| ·存在问题及展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 攻读硕士学位期间参加的学术活动与发表文章 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |