| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| 1.1 智慧农业 | 第17-18页 |
| 1.2 物联网及其农业应用 | 第18-22页 |
| 1.2.1 物联网 | 第18-20页 |
| 1.2.2 当前研究进展 | 第20-21页 |
| 1.2.3 物联网在农业中的应用 | 第21-22页 |
| 1.3 数据融合及其农情监测应用 | 第22-25页 |
| 1.3.1 数据融合 | 第22-23页 |
| 1.3.2 数据融合与数据挖掘的关系 | 第23-24页 |
| 1.3.3 数据融合在农情监测中的应用 | 第24-25页 |
| 1.4 农情监测与作物生长监测 | 第25-29页 |
| 1.4.1 农情监测 | 第25-27页 |
| 1.4.2 作物生长监测 | 第27-29页 |
| 第二章 研究内容与研究方法 | 第29-32页 |
| 2.1 研究意义 | 第29-30页 |
| 2.2 研究目标 | 第30页 |
| 2.3 研究内容 | 第30-31页 |
| 2.4 研究技术路线 | 第31-32页 |
| 第三章 田间无线传感器组网与网内数据融合关键技术 | 第32-46页 |
| 3.1 无线传感器网络网内数据融合原理 | 第32-33页 |
| 3.1.1 无线传感器网络 | 第32-33页 |
| 3.1.2 无线传感器网络网内数据融合 | 第33页 |
| 3.2 农田环境对无线传感器信号传输的影响 | 第33-35页 |
| 3.2.1 农田环境特征影响要素分析 | 第33-34页 |
| 3.2.2 2.4GHz和433MHz频率无线信号传输性能比较 | 第34页 |
| 3.2.3 小麦植株对无线传输性能的影响分析 | 第34-35页 |
| 3.3 田间无线传感器网络网内数据融合技术 | 第35-39页 |
| 3.3.1 多传感器数据融合 | 第35-36页 |
| 3.3.2 单因子多传感器数据融合 | 第36页 |
| 3.3.3 自适应加权融合算法优化设计 | 第36-39页 |
| 3.4 田间无线传感器网络组网技术 | 第39-45页 |
| 3.4.1 组网结构设计 | 第39-41页 |
| 3.4.2 节点部署设计 | 第41-42页 |
| 3.4.3 数据采集与传输协议设计 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于点面融合的小麦苗情分类分析 | 第46-55页 |
| 4.1 点面融合原理 | 第46页 |
| 4.2 苗情四要素动态模拟 | 第46-48页 |
| 4.3 苗情指数与苗情分类动态计算 | 第48-49页 |
| 4.4 苗情分类动态空间分布构建 | 第49-50页 |
| 4.5 结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.5.1 田间传感器信息与WebGIS空间信息的点面融合 | 第50-51页 |
| 4.5.2 田间传感器信息与遥感监测信息的点面融合 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于物联网与模型耦合的小麦气象灾害诊断 | 第55-65页 |
| 5.1 系统耦合原理 | 第56页 |
| 5.2 小麦气象灾害诊断模型构建 | 第56-59页 |
| 5.2.1 干旱 | 第56-57页 |
| 5.2.2 冻害 | 第57-59页 |
| 5.2.3 干热风 | 第59页 |
| 5.3 物联网监测与诊断模型耦合设计 | 第59-60页 |
| 5.4 结果与分析 | 第60-63页 |
| 5.4.1 小麦气象灾害动态诊断 | 第60-62页 |
| 5.4.2 小麦气象灾害历史统计 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 基于图像识别的小麦叶部病害诊断方法 | 第65-76页 |
| 6.1 图像识别原理 | 第65-66页 |
| 6.2 模型构建 | 第66-67页 |
| 6.3 田间图像采集设计 | 第67-68页 |
| 6.4 图像处理与特征提取 | 第68-72页 |
| 6.4.1 图像处理 | 第68-69页 |
| 6.4.2 病害特征提取 | 第69-72页 |
| 6.5 特征向量机构建 | 第72-73页 |
| 6.6 结果与分析 | 第73-75页 |
| 6.6.1 基于颜色和纹理特征的识别 | 第73-74页 |
| 6.6.2 基于形状和颜色特征的识别 | 第74页 |
| 6.6.3 基于纹理和形状特征的识别 | 第74-75页 |
| 6.6.4 基于颜色、纹理和形状特征的识别 | 第75页 |
| 6.7 本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 系统平台的设计与实现 | 第76-95页 |
| 7.1 国家小麦监控物联网概述 | 第76-80页 |
| 7.1.1 总体架构 | 第76-77页 |
| 7.1.2 监测点与网络部署 | 第77-79页 |
| 7.1.3 物联网中心平台 | 第79-80页 |
| 7.2 田间无线传感器网络监测系统(FS-WSN) | 第80-83页 |
| 7.3 小麦苗情分类诊断系统(DS-WSC) | 第83-85页 |
| 7.4 小麦气象灾害诊断系统(DS-WAD) | 第85-88页 |
| 7.5 小麦叶部病害图像诊断系统(DS-WLC) | 第88-92页 |
| 7.6 应用服务 | 第92-93页 |
| 7.7 本章小结 | 第93-95页 |
| 第八章 结论与展望 | 第95-97页 |
| 8.1 结论 | 第95-96页 |
| 8.2 创新点 | 第96页 |
| 8.3 研究展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 作者简历 | 第111-112页 |
