| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 前言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 高通量作物表型信息获取平台研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 无人机遥感平台搭载传感器类型及应用现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第14-16页 |
| 1.4 章节安排 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 试验数据获取及预处理 | 第17-26页 |
| 2.1 研究区概况 | 第17页 |
| 2.2 试验设计 | 第17页 |
| 2.3 数据获取 | 第17-21页 |
| 2.3.1 地面数据获取 | 第17-19页 |
| 2.3.2 遥感影像获取 | 第19-21页 |
| 2.4 影像预处理 | 第21-25页 |
| 2.4.1 高清数码影像预处理 | 第21-24页 |
| 2.4.2 ADC-Lite多光谱影像预处理 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 玉米表型信息遥感识别方法 | 第26-36页 |
| 3.1 表型信息遥感识别方法介绍 | 第26-29页 |
| 3.1.1 迭代自组织数据分析技术 | 第26-27页 |
| 3.1.2 支持向量机分类方法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 基于HSV色彩空间变换的决策树分类方法 | 第28-29页 |
| 3.1.4 面向对象分类方法 | 第29页 |
| 3.2 玉米表型信息提取 | 第29-33页 |
| 3.2.1 冠层覆盖度提取 | 第29-31页 |
| 3.2.2 抽雄时间提取 | 第31页 |
| 3.2.3 叶色提取 | 第31-33页 |
| 3.3 玉米表型信息提取精度评价 | 第33-35页 |
| 3.3.1 玉米表型信息提取精度评价标准 | 第33页 |
| 3.3.2 冠层覆盖度提取精度评价 | 第33-34页 |
| 3.3.3 抽雄时间提取精度评价 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 玉米表型信息遥感定量分析 | 第36-49页 |
| 4.1 定量分析主要算法介绍 | 第36-40页 |
| 4.1.1 主成分分析 | 第36-37页 |
| 4.1.2 BP神经网络 | 第37-40页 |
| 4.2 叶面积指数反演 | 第40-42页 |
| 4.2.1 单变量反演模型的构建 | 第40-41页 |
| 4.2.2 多变量反演模型构建 | 第41-42页 |
| 4.3 株高提取 | 第42-43页 |
| 4.4 模型精度评价 | 第43-47页 |
| 4.4.1 模型精度评价标准 | 第43页 |
| 4.4.2 叶面积指数反演模型精度评价 | 第43-46页 |
| 4.4.3 株高提取模型精度评价 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 5 结论与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 结论 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57页 |