目录 | 第1-10页 |
摘要 | 第10-13页 |
ABSTRACT | 第13-17页 |
第一章 引言 | 第17-28页 |
·生态-农业气象观测 | 第17-18页 |
·生态-农业气象观测研究进展 | 第18-25页 |
·观测网的发展 | 第18-19页 |
·自动观测技术的发展 | 第19-25页 |
·主要问题分析 | 第25-26页 |
·生态-农业气象自动观测方法的研究目标和内容 | 第26-28页 |
第二章 生态-农业气象自动观测系统研发 | 第28-59页 |
·系统设计 | 第28-34页 |
·设计原则 | 第28-29页 |
·功能需求及设计 | 第29-31页 |
·结构设计 | 第31-33页 |
·技术标准 | 第33-34页 |
·系统构建 | 第34-45页 |
·虚拟仪器技术 | 第34-37页 |
·设备选型与配置 | 第37-42页 |
·系统工作方式 | 第42-45页 |
·系统软件开发 | 第45-58页 |
·开发平台概述 | 第45-47页 |
·程序总体结构 | 第47-48页 |
·下位机程序设计 | 第48-50页 |
·上位机程序设计 | 第50-57页 |
·应用程序生成与发布 | 第57-58页 |
·小结 | 第58-59页 |
第三章 自动观测系统的运行测试与数据分析 | 第59-73页 |
·测试运行概况 | 第59-62页 |
·测试站点位置 | 第59-60页 |
·场地布局与设备布设 | 第60-62页 |
·测试结果分析 | 第62-72页 |
·数据获取情况 | 第62-63页 |
·自动站数据分析 | 第63-69页 |
·自动站与常规站数据差异 | 第69-72页 |
·试验站测试小结 | 第72-73页 |
第四章 基于自动观测系统图像信息的作物生长监测方法 | 第73-108页 |
·作物生长信息现有观测方法及数字图像技术的应用 | 第73-76页 |
·作物生长信息观测 | 第73-74页 |
·计算机辅助识别技术 | 第74页 |
·作物覆盖度估测 | 第74-76页 |
·试验设计 | 第76-79页 |
·试验区域 | 第76-77页 |
·数码图像获取 | 第77-78页 |
·人工对比观测方法 | 第78页 |
·航空遥感图片获取 | 第78-79页 |
·作物生育期特征识别 | 第79-89页 |
·观测结果 | 第79-83页 |
·作物生育期特征判别方法 | 第83-87页 |
·人机交互式识别 | 第87-89页 |
·基于数字图像特征的水稻覆盖度自动提取 | 第89-99页 |
·覆盖度自动提取方法 | 第89-93页 |
·覆盖度提取结果分析 | 第93-99页 |
·基于自动观测系统图像的混合像元覆盖度估算 | 第99-106页 |
·混合像元的解译与植被覆盖度估算问题 | 第99-102页 |
·基于地面自动观测与航空影像的植被覆盖度估算 | 第102-106页 |
·小结 | 第106-108页 |
第五章 自动观测方法在植被与环境变化研究中的应用 | 第108-119页 |
·试验区概况 | 第108-109页 |
·试验方法与数据处理 | 第109-111页 |
·试验设计 | 第109页 |
·数据处理 | 第109-111页 |
·结果与分析 | 第111-118页 |
·物种区分 | 第111页 |
·植被覆盖度与单因子环境要素的关系 | 第111-116页 |
·水分、热量条件对植被的综合影响 | 第116-117页 |
·覆盖度与NDVI | 第117-118页 |
·小结 | 第118-119页 |
第六章 讨论 | 第119-126页 |
·生态-农业气象自动观测系统的应用可行性分析 | 第119-122页 |
·应用需求及优势 | 第119页 |
·成本分析 | 第119-122页 |
·生态-农业气象自动观测技术的应用方向 | 第122-126页 |
·综合监测网络体系 | 第122-124页 |
·多层次遥感观测技术 | 第124-126页 |
第七章 结论与展望 | 第126-129页 |
·主要结论 | 第126页 |
·主要创新点 | 第126-127页 |
·存在问题及未来研究方向 | 第127-129页 |
·存在问题 | 第127-128页 |
·未来研究方向 | 第128-129页 |
参考文献 | 第129-137页 |
致谢 | 第137-138页 |
攻读学位期间学术论文 | 第138页 |
发明专利 | 第138页 |