基于无人机采集图像的土壤湿度预测模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-27页 |
| ·选题的目的 | 第14页 |
| ·选题的意义 | 第14-17页 |
| ·实时获取影像资料的需求 | 第15-16页 |
| ·实现低成本影像获取的需求 | 第16-17页 |
| ·完善对地观测体系的需要 | 第17页 |
| ·无人机遥感系统的发展现状 | 第17-18页 |
| ·国外研究动态 | 第17页 |
| ·国内研究动态 | 第17-18页 |
| ·无人机遥感监测方式比较 | 第18-24页 |
| ·微波遥感监测 | 第18-20页 |
| ·可见光、近红外遥感监测 | 第20-24页 |
| ·各种方法的优缺点比较 | 第24页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第24-25页 |
| ·主要研究内容 | 第24-25页 |
| ·存在问题及技术路线 | 第25页 |
| ·主要完成的任务 | 第25-27页 |
| 第二章 土壤湿度预测模型的数据采集工作分析 | 第27-32页 |
| ·实验设备的准备与校正 | 第27-29页 |
| ·土壤湿度探测器 | 第27-28页 |
| ·土壤湿度探测器的校正过程 | 第28-29页 |
| ·地面模型所需的数据采集 | 第29-31页 |
| ·实验研究区域 | 第29页 |
| ·采集的时间条件 | 第29-30页 |
| ·预测模型的数据采集步骤 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 土壤湿度预测模型的建立 | 第32-49页 |
| ·植被指数 | 第32-38页 |
| ·基本概念 | 第32-34页 |
| ·大气影响 | 第34-35页 |
| ·背景污染影响 | 第35-38页 |
| ·其它影响因素 | 第38页 |
| ·土壤湿度预测模型的建立 | 第38-45页 |
| ·图像的获取 | 第38-39页 |
| ·必要性分析 | 第39-41页 |
| ·土壤湿度的一元线性回归预测模型 | 第41-42页 |
| ·土壤湿度的多项式回归预测模型 | 第42-43页 |
| ·土壤湿度的幂指数回归预测模型 | 第43页 |
| ·土壤湿度的乘幂回归预测模型 | 第43-44页 |
| ·土壤湿度的对数回归预测模型 | 第44页 |
| ·结论 | 第44-45页 |
| ·土壤湿度预测模型的改进 | 第45-48页 |
| ·FONDVI 的定义 | 第45页 |
| ·FONDVI 与NDVI 的比较 | 第45-46页 |
| ·FONDVI-SM 的相关度验证 | 第46-48页 |
| ·FONDVI-SM 的实验 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 无人机图像的几何校正研究 | 第49-70页 |
| ·坐标系统与传感器构像方程 | 第50-52页 |
| ·像方空间坐标系 | 第50-51页 |
| ·物方空间坐标系 | 第51页 |
| ·传感器的构像方程 | 第51-52页 |
| ·无人机遥感影像几何变形分析 | 第52-59页 |
| ·CCD 阵列误差 | 第53-54页 |
| ·镜头畸变 | 第54-55页 |
| ·外方位元素的影响 | 第55-56页 |
| ·地形起伏的影响 | 第56-57页 |
| ·地球曲率的影响 | 第57-58页 |
| ·地球自转的影响 | 第58页 |
| ·大气等其他因素的影响 | 第58-59页 |
| ·无人机图像几何纠正方法 | 第59-61页 |
| ·无人机遥感影像的几何纠正 | 第61-68页 |
| ·无人机遥感影像几何纠正面临的问题 | 第61-62页 |
| ·无人机遥感影像几何纠正方案 | 第62-63页 |
| ·CCD 相机畸变差的纠正 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 无人机图像的镶嵌算法研究 | 第70-112页 |
| ·图像镶嵌的基础理论 | 第70-81页 |
| ·成像的几何基础 | 第71-75页 |
| ·图像间坐标变换 | 第75-81页 |
| ·图像镶嵌的关键技术 | 第81-91页 |
| ·图像配准技术 | 第82-85页 |
| ·图像插值技术 | 第85-87页 |
| ·图像合成技术 | 第87-91页 |
| ·基于角点匹配的无人机图像镶嵌算法 | 第91-103页 |
| ·角点检测 | 第91-95页 |
| ·角点匹配 | 第95-96页 |
| ·变换模型参数的鲁棒估计 | 第96-103页 |
| ·基于无人机特点的图像拼接实验 | 第103-108页 |
| ·图像预处理 | 第103-105页 |
| ·图像拼接 | 第105-107页 |
| ·特征值匹配 | 第107-108页 |
| ·图像融合 | 第108页 |
| ·基于均值转移的目标区域边界提取算法 | 第108-111页 |
| ·均值转移算法的思想 | 第108-110页 |
| ·实验过程 | 第110页 |
| ·均值转移算法的实验 | 第110-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 土壤湿度预测模型在无人机采集图像中的实现 | 第112-119页 |
| ·建立土壤湿度预测模型的流程 | 第112-113页 |
| ·地面数据采集 | 第113-115页 |
| ·无人机图像的几何纠正 | 第115页 |
| ·无人机图像的镶嵌拼接 | 第115-117页 |
| ·基于无人机图像的土壤湿度预测模型的建立 | 第117-118页 |
| ·预测拟合曲线的建立 | 第117页 |
| ·预测拟合曲线的准确度评估 | 第117-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 结论 | 第119-121页 |
| 参考文献 | 第121-130页 |
| 附图 | 第130-139页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第139-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 个人简历 | 第141页 |
