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普及型生态—农业气象自动观测方法研究与应用

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

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