| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1. 无人机平台遥感发展及应用 | 第13-15页 |
| 2. 作物生长特征参数遥感监测进展 | 第15-18页 |
| 2.1 植物覆盖度提取 | 第15-16页 |
| 2.2 叶面积指数 | 第16-17页 |
| 2.3 作物产量 | 第17-18页 |
| 3. 研究目的与意义 | 第18-19页 |
| 参考文献 | 第19-26页 |
| 第二章 技术路线与研究方法 | 第26-36页 |
| 1. 研究内容与技术路线 | 第26页 |
| 2. 材料与方法 | 第26-34页 |
| 2.1 试验设计 | 第26-28页 |
| 2.2 资料获取方法 | 第28-29页 |
| 2.3 数据分析与利用 | 第29-34页 |
| 参考文献 | 第34-36页 |
| 第三章 基于无人机影像DN值与纹理特征的水稻覆盖度提取方法 | 第36-56页 |
| 1. 材料与方法 | 第37-42页 |
| 1.1 试验设计 | 第37-38页 |
| 1.2 影像数据获取 | 第38页 |
| 1.3 影像预处理 | 第38页 |
| 1.4 基于纹理与DN值融合的植株提取方法 | 第38-42页 |
| 1.5 覆盖度的提取 | 第42页 |
| 2. 结果与分析 | 第42-50页 |
| 2.1 光谱特征参数的选择对分类结果的影响 | 第42-43页 |
| 2.2 窗口大小与飞行高度对分类结果的影响 | 第43-45页 |
| 2.3 不同分类方法的比较 | 第45-48页 |
| 2.4 多生育时期影像的分类与覆盖度时空分布图 | 第48-50页 |
| 3. 讨论与小结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 第四章 基于无人机多光谱影像与数码影像的水稻叶面积指数监测 | 第56-68页 |
| 1. 材料与方法 | 第57-58页 |
| 1.1 试验设计 | 第57页 |
| 1.2 影像数据获取 | 第57页 |
| 1.3 农学参数的获取 | 第57-58页 |
| 1.4 无人机影像预处理 | 第58页 |
| 1.5 植被指数 | 第58页 |
| 1.6 数据的分析与利用 | 第58页 |
| 2. 结果与分析 | 第58-63页 |
| 2.1 不同植被指数与不同生育阶段水稻LAI的相关性 | 第58-62页 |
| 2.2 LAI预测模型的建立与验证 | 第62-63页 |
| 3. 讨论与小结 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 第五章 基于无人机多光谱影像与数码影像的水稻籽粒产量预测 | 第68-88页 |
| 1. 材料与方法 | 第70-71页 |
| 1.1 试验设计 | 第70页 |
| 1.2 影像数据获取 | 第70页 |
| 1.3 农学参数的获取 | 第70页 |
| 1.4 无人机影像预处理 | 第70页 |
| 1.5 植被指数 | 第70页 |
| 1.6 数据的分析与利用 | 第70-71页 |
| 2. 结果与分析 | 第71-79页 |
| 2.1 单个生育时期光谱/颜色指数与水稻籽粒产量的关系 | 第71-73页 |
| 2.2 多生育时期光谱/颜色指数与籽粒产量的关系 | 第73-77页 |
| 2.3 光谱/颜色指数-累积叶面积指数-产量关系研究 | 第77-79页 |
| 3. 讨论与小结 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 第六章 讨论与结论 | 第88-96页 |
| 1. 讨论 | 第88-91页 |
| 1.1 水稻覆盖度提取 | 第88-89页 |
| 1.2 水稻LAI与产量监测 | 第89-90页 |
| 1.3 不同传感器的比较 | 第90-91页 |
| 1.4 本研究的特点与创新 | 第91页 |
| 1.5 今后的研究设想 | 第91页 |
| 2. 结论 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-96页 |
| 附录Ⅰ 硕士期间发表或投稿的论文 | 第96页 |
| 附录Ⅱ 硕士期间参与的科研项目 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98页 |
