基于图像技术的农作物生长状态识别算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文创新点及各章节安排 | 第12-14页 |
| 2 农作物生长状态识别系统设计 | 第14-19页 |
| 2.1 数据采集系统设计 | 第14-18页 |
| 2.1.1 数码相机 | 第14-15页 |
| 2.1.2 三维测距仪 | 第15-16页 |
| 2.1.3 数据采集单元 | 第16页 |
| 2.1.4 数据传输单元 | 第16-17页 |
| 2.1.5 供电单元 | 第17-18页 |
| 2.2 作物自动观测识别软件设计 | 第18-19页 |
| 3 作物发育状况特征参数识别算法研究 | 第19-42页 |
| 3.1 作物发育状况特征参数识别算法框架 | 第19页 |
| 3.2 绿色植被提取算法 | 第19-26页 |
| 3.2.1 ExG分割 | 第20-21页 |
| 3.2.2 CIVE分割 | 第21-23页 |
| 3.2.3 AP-HI分割算法 | 第23-24页 |
| 3.2.4 多阈值图像分割方法 | 第24-26页 |
| 3.3 覆盖度自动识别算法 | 第26-28页 |
| 3.4 作物冠层高度识别算法研究 | 第28-34页 |
| 3.4.1 激光测距原理 | 第28页 |
| 3.4.2 三轴云台参数标定 | 第28-30页 |
| 3.4.3 作物冠层高度数据采集 | 第30-32页 |
| 3.4.4 算法识别结果 | 第32-34页 |
| 3.5 观测面积计算方法研究 | 第34-42页 |
| 3.5.1 相机内参数标定 | 第37-38页 |
| 3.5.2 相机外参数标定原理 | 第38-39页 |
| 3.5.3 相机标定与面积获取 | 第39-42页 |
| 4 作物发育期识别算法研究 | 第42-57页 |
| 4.1 玉米出苗期识别算法研究 | 第42-46页 |
| 4.1.1 图像掩码处理 | 第43-44页 |
| 4.1.2 出苗期苗型特征及其图像出苗判断 | 第44-45页 |
| 4.1.3 算法识别结果 | 第45-46页 |
| 4.2 玉米三叶期识别算法研究 | 第46-47页 |
| 4.3 玉米七叶期识别算法研究 | 第47-48页 |
| 4.4 玉米抽雄期识别算法研究 | 第48-53页 |
| 4.4.1 样本选择 | 第49页 |
| 4.4.2 特征提取 | 第49-50页 |
| 4.4.3 特征表示 | 第50-51页 |
| 4.4.4 特征分类 | 第51-52页 |
| 4.4.5 抽穗期识别结果： | 第52-53页 |
| 4.5 玉米成熟期自动识别算法研究 | 第53-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-58页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
