作物长势远程测量关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 作物长势监测研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 作物高度测量技术研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.3 图像分割技术研究进展 | 第13-15页 |
| 1.2.4 叶面积指数测定技术研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3 选题目的与意义 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第18页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 株高远程测量技术研究与实现 | 第19-26页 |
| 2.1 测量原理 | 第19-20页 |
| 2.2 软件实现 | 第20-21页 |
| 2.2.1 旋转步长量化 | 第20-21页 |
| 2.2.2 旋转角度计算 | 第21页 |
| 2.3 实验设计 | 第21-22页 |
| 2.4 实验结果 | 第22-24页 |
| 2.4.1 固定焦距下不同远近作物的高度测量结果 | 第22-23页 |
| 2.4.2 同一作物不同焦距下的高度测量结果 | 第23页 |
| 2.4.3 株高远程连续测量结果 | 第23-24页 |
| 2.5 误差分析 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 水平集图像分割模型的研究与改进 | 第26-37页 |
| 3.1 水平集方法基本原理 | 第26-28页 |
| 3.1.1 隐函数 | 第26-27页 |
| 3.1.2 隐函数的梯度 | 第27页 |
| 3.1.3 符号距离函数 | 第27-28页 |
| 3.1.4 零水平集 | 第28页 |
| 3.2 C-V 模型简介 | 第28-29页 |
| 3.3 基于先验信息的 C-V 模型 | 第29页 |
| 3.4 对基于先验信息 C-V 模型的改进 | 第29-31页 |
| 3.5 改进模型实现 | 第31-33页 |
| 3.5.1 数值化实现 | 第31-32页 |
| 3.5.2 参数选取 | 第32页 |
| 3.5.3 先验信息选取 | 第32页 |
| 3.5.4 水平集初始化 | 第32页 |
| 3.5.5 迭代停止判断 | 第32-33页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| 3.6.1 图像分割结果 | 第33页 |
| 3.6.2 参数影响分析 | 第33-35页 |
| 3.6.3 分割效果对比 | 第35-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 叶面积指数远程测量技术研究与实现 | 第37-46页 |
| 4.1 叶面积指数定义 | 第37页 |
| 4.2 现有测量方法及分类 | 第37-39页 |
| 4.2.1 直接法 | 第37-38页 |
| 4.2.2 间接法 | 第38-39页 |
| 4.3 叶面积指数远程测量原理 | 第39-43页 |
| 4.3.1 图像获取 | 第40页 |
| 4.3.2 图像分割 | 第40页 |
| 4.3.3 分割结果去噪 | 第40-41页 |
| 4.3.4 叶面积及叶面积指数计算 | 第41-43页 |
| 4.4 拟合模型建立 | 第43-44页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 5.1 总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介 | 第53页 |
