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图象处理技术在冬小麦氮营养诊断中的应用

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-8页
第一章 前言第8-19页
   ·研究背景与意义第8-9页
   ·国内外研究进展第9-17页
     ·作物氮素诊断技术的研究进展第9-13页
     ·图象及机器视觉颜色识别技术的发展及应用第13-16页
     ·相关信息技术的发展第16-17页
   ·研究目标与内容第17-19页
     ·研究目标第17页
     ·研究内容第17-19页
第二章 研究方法第19-40页
   ·研究思路与技术路线第19-22页
     ·研究思路第19-20页
     ·技术路线第20-22页
   ·试验设计与数据采集第22-26页
     ·田间试验设计第22-24页
     ·冬小麦基本生长信息获取第24-25页
     ·冬小麦冠层数字图象获取第25-26页
   ·颜色的表达及颜色信息的获取第26-28页
     ·颜色系统的选择与颜色表达第26-27页
     ·数字图象的结构与颜色信息获取第27-28页
   ·冬小麦冠层数字图象预处理技术第28-40页
     ·原始图象的分析和恢复第28-29页
     ·原始图象的预处理第29-39页
     ·冬小麦冠层图象预处理技术流程第39-40页
第三章 不同氮营养状况下冬小麦生长发育过程分析第40-54页
   ·不同施氮处理对冬小麦生长发育过程的影响第40-47页
     ·不同施氮处理下冬小麦叶面积的动态变化第40-41页
     ·不同施氮处理下冬小麦干物重的动态变化第41-43页
     ·不同施氮处理下冬小麦叶绿素含量的动态变化第43-44页
     ·不同施氮处理下冬小麦含氮量的动态变化第44-45页
     ·不同氮肥处理对冬小麦产量和籽粒含氮量的影响第45-47页
   ·主要生育时期冬小麦叶绿素含量与含氮量的关系第47-52页
     ·冬小麦拔节期SPAD值与含氮量的关系第47-50页
     ·冬小麦孕穗期SPAD值与含氮量的关系第50-52页
   ·本章小结第52-54页
第四章 应用图象处理技术进行冬小麦氮营养诊断第54-99页
   ·应用统计模式识别方法进行冬小麦氮营养诊断第54-69页
     ·模式空间分类方法第55-65页
       ·冬小麦冠层颜色特征的提取第55-57页
       ·冬小麦冠层颜色特征筛选第57页
       ·冬小麦冠层最佳颜色特征分析第57-60页
       ·对模式空间分类方法的改进第60-65页
     ·模式最小距离分类方法第65-69页
       ·冬小麦冠层图象颜色模式的建立第66-67页
       ·应用模式最小距离方法进行冬小麦冠层图象的分类诊断第67-69页
   ·应用叶色模型方法进行冬小麦氮营养诊断第69-84页
     ·基于不同颜色系统的颜色参量及其组合特征提取第70-74页
     ·冬小麦主要生育时期氮素诊断模型的建立第74-82页
     ·冬小麦主要生育时期氮素诊断过程及模型验证分析第82-84页
     ·两种诊断方法评价第84页
   ·应用叶片覆盖度进行冬小麦氮营养诊断第84-93页
     ·不同氮肥处理下冬小麦叶片覆盖度的变化第85-89页
     ·叶片覆盖度与实测叶面积及产量的关系第89-91页
     ·应用叶片覆盖度进行冬小麦氮营养的诊断过程第91-93页
   ·应用图象处理技术进行冬小麦氮营养诊断的系统实现第93-97页
     ·系统框架第93页
     ·系统实现第93-97页
   ·本章小结第97-99页
第五章 结论与展望第99-104页
   ·结论第99-100页
   ·展望第100-104页
     ·进一步完善图象获取和图象处理技术第100-101页
     ·基于图象处理技术的冬小麦氮营养诊断识别方法的改进第101页
     ·不同数码相机成像颜色差异的研究第101-102页
     ·数码相机成像光谱技术的进一步研究第102-104页
参考文献第104-111页
附录A 冬小麦返青至蜡熟7个生育时期叶色诊断模型组第111-117页
附录B 预处理后的不同氮营养水平下的冬小麦冠层图象第117-119页
附录C 不同时刻数码相机RGB输出值的订正第119-121页
致谢第121-122页
个人简介第122页

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