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水稻及玉米植株含水率的可见光图像检测

摘要第1-4页
Abstract第4-12页
1 绪论第12-20页
   ·研究的意义第12页
   ·图像处理技术在农业中的研究及应用现状第12-16页
     ·国外方面第12-13页
     ·国内方面第13-16页
   ·研究内容第16页
   ·技术路线第16-20页
     ·研究思路第16-19页
     ·试验框架第19-20页
2 水稻和玉米培育及植株含水率试验第20-23页
   ·试验一:水稻的培育及含水率控制试验第20-21页
   ·试验二:玉米的培育及含水率控制试验第21页
   ·水稻和玉米植株含水率测量第21-22页
   ·试验中供水量设定的说明第22-23页
3 图像采集及处理第23-38页
   ·作物植株图像的采集第23页
   ·数字图像处理系统第23-24页
     ·系统框图第23-24页
     ·系统的实现第24页
   ·作物植株的分割第24-37页
     ·以边界方法分割作物植株第25页
     ·以区域方法分割作物植株第25-30页
     ·以G/R比值图分割水稻植株时阈值的自动选择第30-37页
   ·光照强度影响的消除第37页
   ·叶面积影响的消除第37页
   ·图像特征数据的提取第37-38页
4 作物植株图像颜色特征值与植株含水率相关性分析第38-53页
   ·分析方法及工具第38-40页
   ·水稻不同生育期植株图像颜色特征值与植株含水率相关性分析第40-46页
     ·一期试验第40-42页
     ·二期试验第42-44页
     ·三期试验第44-46页
   ·其它作物单生育期植株图像颜色特征值与植株含水率相关性分析第46-52页
     ·武育粳5号第46-48页
     ·浚单18号第48-50页
     ·垦粘l号第50-52页
   ·本章小结第52-53页
5 水稻及玉米植株水分状况检测模型的建立第53-60页
   ·水稻及玉米水分状况检测模型第54-55页
   ·水稻“丰两优1号”不同生育期水分状况检测模型之间的关系第55-57页
   ·不同作物品种水分状况检测模型之间的关系第57-60页
6 结论与展望第60-62页
   ·本研究主要结论第60-61页
   ·展望第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
作者简介第66页

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