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基于图像处理的小麦氮素营养诊断

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 引言第9-15页
    1.1 研究背景第9页
    1.2 氮素营养诊断技术的研究现状第9-11页
        1.2.1 便携式叶绿素仪在作物氮素诊断中的应用第10页
        1.2.2 基于光谱分析技术的作物营养诊断第10-11页
        1.2.3 基于数字图像处理技术的作物营养诊断第11页
    1.3 论文研究内容和技术路线第11-13页
        1.3.1 论文研究内容第11-12页
        1.3.2 论文研究技术路线第12-13页
    1.4 论文组织结构第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
2 实验准备和数据采集第15-18页
    2.1 实验准备第15-16页
        2.1.1 试验田准备第15页
        2.1.2 实验器材准备第15-16页
        2.1.3 实验时间选择第16页
    2.2 数据采集第16-17页
        2.2.1 小麦叶片图像获取第16页
        2.2.2 小麦叶绿素值获取第16-17页
        2.2.3 小麦叶片N素的获取第17页
    2.3 本章小结第17-18页
3 小麦叶片图像处理和颜色特征提取第18-32页
    3.1 颜色空间及选择第18-21页
        3.1.1 RGB颜色空间第18-19页
        3.1.2 HSV颜色空间第19-20页
        3.1.3 HSI颜色空间第20-21页
    3.2 图像预处理第21-28页
        3.2.1 利用归一化去光照第22-23页
        3.2.2 图像分割第23-24页
        3.2.3 形态学处理第24-28页
    3.3 RGB颜色空间下的颜色特征参数选取第28-30页
    3.4 SPAD值相关颜色特征参数值的计算第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
4 基于SPAD值的颜色特征和N的关系模型研究第32-47页
    4.1 线性回归分析第32-33页
        4.1.1 一元线性回归分析第32页
        4.1.2 多元线性回归分析第32-33页
    4.2 方程系数的最小二乘拟合估计第33-35页
        4.2.1 单变量的数据拟合第33-34页
        4.2.2 多变量的数据拟合第34-35页
    4.3 颜色特征参数与SPAD值的的线性相关分析第35-40页
        4.3.1 相关系数简介第35-36页
        4.3.2 颜色特征参数与SPAD值间的线性相关性第36-39页
        4.3.3 颜色特征参数与SPAD值的相关性分析第39-40页
    4.4 基于线性回归的颜色特征参数与N值的关系模型创建第40-43页
        4.4.1 颜色特征值与叶绿素值的关系模型创建第40页
        4.4.2 叶绿素值与氮值的关系模型创建第40-42页
        4.4.3 颜色特征值与N素值的映射估计第42-43页
    4.5 模型检验第43-46页
        4.5.1 颜色特征值与叶绿素值的关系模型检验第44页
        4.5.2 叶绿素值与N素值的关系模型检验第44-45页
        4.5.3 颜色特征值与氮素值的关系模型检验第45-46页
    4.6 本章小结第46-47页
5 基于群体小麦颜色特征值与氮素值的预测模型研究第47-53页
    5.1 群体小麦颜色特征参数的选取第47-48页
    5.2 群体小麦颜色特征参数值与N素值的相关性分析第48-50页
        5.2.1 颜色特征参数与N素值的相关性第48-49页
        5.2.2 颜色特征参数与N素值的相关性结果分析第49-50页
    5.3 颜色特征参数与N素值间的模型创建第50页
    5.4 颜色特征参数与N素值关系模型检验第50-51页
    5.5 本章小结第51-53页
6 总结与展望第53-54页
    6.1 总结第53页
    6.2 展望第53-54页
参考文献第54-57页
作者简历第57-59页
致谢第59-60页
详细摘要第60-61页

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