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基于计算机视觉的棉花长势监测与系统构建 版权信息
- ISBN：9787511647634
- 条形码：9787511647634 ; 978-7-5116-4763-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于计算机视觉的棉花长势监测与系统构建 内容简介
基于计算机视觉技术的作物长势监测与诊断是近年来农业信息技术研究的主要方向与发展趋势。其快速、高效、实用的监测方法为农作物精准监测提供新的理论基础和技术支撑，对于推动现代农业近地面遥感监测技术的实际应用具有一定的学术价值与社会价值。因此，构建基于计算机视觉技术的作物长势监测与诊断系统具有极其深远的意义。本书稿中的研究采用数码相机或CCD数字摄像头在棉田进行实时跟踪监测，通过数字图像分割技术对棉花群体冠层图像进行分析，筛选棉花长势监测与N素营养诊断反应敏感的特征颜色参数，主要目的旨在构建不同特征颜色参数与棉花农
基于计算机视觉的棉花长势监测与系统构建 目录
1 文献综述
1.1 选题背景
1.2 研究目的及意义
1.2.1 目的
1.2.2 意义
1.3 **外研究进展及分析
1.3.1 作物长势监测技术的发展
1.3.2 基于数字图像识别与分析的作物长势监测研究现状
1.3.3 作物长势监测远程控制技术国外研究现状
1.3.4 数字化远程视频监测系统国外研究现状
1.3.5 基于图像识别的区域化作物长势监测存在的问题
2 研究思路与方法
2.1 研究内容
2.1.1 棉花群体冠层图像获取
2.1.2 数字图像分割
2.1.3 模型建立
2.1.4 模型检验
2.1.5 远程监测与诊断服务平台搭建
2.2 试验材料
2.2.1 小区试验
2.2.2 高产田试验
2.2.3 试验地土壤属性
2.3 测试项目与方法
2.3.1 棉花农学参数测量与获取
2.3.2 棉花冠层图像获取与图像分割
2.3.3 覆盖度的获取方法
2.3.4 图像分割四层计算机算法
2.3.5 数字图像识别系统DIRS提取CC
2.3.6 棉田气象生态数据获取
2.4 数据分析与模型检验
2.4.1 数据分析
2.4.2 模型检验
2.5 试验技术路线图
2.6 拟解决的关键问题
3 不同施氮肥处理棉花冠层颜色特征参数分析
3.1 材料与方法
3.1.1 试验地基本概况
3.1.2 试验测试项目与方法
3.1.3 数据处理与分析
3.2 结果与分析
3.2.1 基于RGB模型下不同N处理棉花群体数字图像特征
3.2.2 基于HIS模型下不同N处理棉花群体数字图像特征
3.3 讨论
3.4 小结
4 基于覆盖度的棉花长势监测氮素营养诊断模型
4.1 材料与方法
4.1.1 试验材料
4.1.2 棉田冠层覆盖度CC获取
4.1.3 相关农学参数的测量
4.1.4 数据分析处理与作图
展开全部
基于计算机视觉的棉花长势监测与系统构建 作者简介
贾彪，男，生于1979年8月25日，甘肃镇原人。作物栽培学与耕作学专业博士，宁夏大学副教授，主要从事农业信息技术与精准农业方面的教学科研工作。 近年来，主要承担“农业信息学”、“农业资源与信息系统”与“林业遥感”等本科教学课程。承担 “作物信息生态学”、“农业资源与利用案例分析”、“作物学案例分析”、“农业资源与资源环境研究进展专题”以及“农业传播技术与应用”等研究生教学。在作物生长监测与营养诊断模拟模型、作物精准施肥与水肥一体化、农业数据库与大数据分析、农业物联网与专家决策支持系统等农业信息技术与精准农业方面的开展了大量的研究工作。主持国家自然基金、自治区重点研发计划、宁夏自然基金、教育厅高校科研项目等9项；参与自治区东西部合作、重大、重点研发项目等17项；参与完成国家科技支撑计划、国家农业行业科研专项、自治区科技攻关计划等14项；科技成果登记2项；指导大学生创新实验20余项，多次获校级优秀奖；发表学术论文40余篇，其中SCIEI论文10余篇，CSCD前15%论文20余篇；获批国家专利3项；出版专著3部，参编著作1部。
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