导读:本文包含了温室作物长势论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:日光温室,物联网,生长模型,实时监测
温室作物长势论文文献综述
徐岚俊,李小龙,陈华,张传帅,刘婞韬[1]（2018）在《基于作物长势实时监测的日光温室物联网系统研究》一文中研究指出为了解决日光温室环境监测与调控缺乏科学生长模型和数据支撑的问题,开展了基于作物长势实时监测的日光温室物联网系统的研究和应用案例分析。应用案例表明:将日光温室环境智能监控和作物的长势监测信息相结合能够科学地反映作物的生长情况和作物在不同生长阶段对环境的要求,为下一步制定科学的作物生长调控决策模型提供参考。(本文来源于《蔬菜》期刊2018年01期）
宋树民[2]（2009）在《基于ARM的温室作物长势远程视频监测系统研究》一文中研究指出本文在充分了解并分析温室监控技术及其配套设施发展现状的基础上,结合目前对温室作物长势诊断技术研究的需求,试图将嵌入式远程视频采集技术应用到温室监测中,综合利用现代电子技术、视频监测技术、网络技术,获取温室作物的生长状况、肥水需求情况以及病虫草害动态等信息的反应载体作物的生长图像,为作物生产管理者或管理决策者提供及时准确的图像数据信息,便于采取各种管理措施。本文的主要研究内容如下:远程视频监测硬件系统的设计和测试。本系统的主控制器选用以Samsung公司的基于ARM920T内核的微控制器S3C2410A为主控芯片的核心板,它已经完成了最小系统的设计,并扩展了存储器,引出了相应的接口;视频获取设备选用基于中星微zc301p处理器的北大青鸟MPC-30B USB接口摄像头;在最小系统上扩展了USB通信接口、SD卡存储器接口、网络通信接口、液晶显示屏接口、以及JTAG仿真调试接口等;最后完成整个系统的焊接和测试。嵌入式Windows CE.net操作系统的移植。针对本系统的特点对Windows CE.net操作系统进行裁剪,在Microsoft Platform Builder 5.0集成开发环境下,定制一个适合本系统需要的操作系统;针对本硬件系统的特殊性编写相应的系统启动引导程序Bootloader;最后实现WindowsCE.net操作系统的移植和调试。远程视频监测软件系统的设计和调试。首先给系统的各个外设和接口设计驱动程序,以保证它们能够正常工作,主要是视频采集摄像头驱动程序的设计和调试;在Embedded VisualC++开发环境下,设计视频采集、编码压缩、存储、本地显示和网络传输程序,并完成整个软件系统的调试。在Visual C++ 6.0开发环境下设计远程监测中心PC机的应用程序,通过网络接收远程传来的图像信息,并加以处理,实现图像信息的网络远程接收、显示、存储等处理工作。整个软硬件系统联合调试运行结果表明,本系统应用于温室作物长势视频图像远程监测是可行的,具有小巧便携、成本低廉、能耗较低等特点;系统采集到的图像信息基本上能够满足温室作物长势诊断研究的要求,具有一定的实用价值。(本文来源于《西南大学》期刊2009-05-05）
张喜杰,李民赞,崔笛,赵朋,孙建英[3]（2006）在《温室作物长势的光谱学诊断方法研究与仪器开发》一文中研究指出利用便携式光谱辐射仪测量了温室栽培黄瓜叶片的光谱反射率,相关分析结果表明:527和762nm是可用来预测叶片氮素含量的敏感波长。利用敏感波长处的反射率,生成了归一化颜色指数(NDCI),并建立了基于NDCI的黄瓜叶片氮素含量预测模型,模型的相关系数达到了0·881。在上述研究的基础上,开发了一种基于光导纤维的便携式作物长势诊断仪。仪器主要包括四个部分:反射光采集系统、测光单元、信号调理电路和数据采集系统。从作物表面反射的自然光经过光纤传输至光电转换单元,经滤光后得到所需要的敏感波长,光电器件将光信号转变为电信号,然后根据预测模型判别作物的生长状态。标定试验结果表明,仪器所测的光谱数据与作物叶绿素含量之间存在显着的线性关系。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2006年05期）
张彦娥[4]（2005）在《基于计算机视觉技术温室作物长势诊断机理与方法研究》一文中研究指出在工厂化农业高速发展的今天,作物管理的自动化和现代化日趋重要。应用现代无损伤测量和监测手段进行作物长势诊断的技术研究,成为农业技术发展的热点问题之一。本文选择温室黄瓜作为研究对象,应用计算机视觉技术,对黄瓜的叶片图像和生长点图像特征进行分析,对温室作物的长势诊断指标和方法进行研究。 本文在温室种植实验的基础上,对温室黄瓜的新鲜叶片进行图像采集;并根据叶片营养含量的测定,研究了叶片颜色特征与叶片养分含量之间的关系。 通过研究,发现叶片图像的G分量与叶片氮含量及叶绿素间有良好的相关性,相关系数均达到0.88。在研究叶片颜色特征和颜色分量关系的基础上,对颜色特征与叶绿素含量进行了多元回归分析,并进一步进行了主成分分析,获得了叶片叶绿素含量与颜色特征之间的多元线性回归模型。 本文根据对自然光条件下获得的叶片图像所做分析,为了降低光线对叶片图像颜色的影响,设计了叶片图像采集的人工光源环境,所设计的人工光源可以产生具有漫反射效应的均匀光线。在此基础上通过背景白化处理,大大降低了光源对研究目标颜色的影响,提高了颜色分析的可靠性。 黄瓜的生长点是黄瓜田间管理中形态诊断的重要指标,由于该指标的模糊定义特点,一直没有相对准确的评价标准。本文将它作为分析研究的目标,采集生长点的活体图像,分析了生长点图像的模糊特点,对它进行纹理特征分析。选择灰度共生矩阵作为纹理分析的主要指标,应用模糊聚类分析的方法对生长点的形态优劣进行聚类评价。通过典型样品的聚类分析,得到特征指标的聚类中心,对植株的健康、亚健康和不健康进行评价。结果表明对健康和不健康的植株分类效果在80%,对亚健康植株的分类效果只能达到50%。 本文在上述营养指标研究的基础上,对作物生长中叶片叶绿素含量进行时间序列分析,叶绿素含量预测的相对误差可以达到0.085。应用灰色系统预测模型原理,将叶片营养含量回归模型和叶绿素含量预测模型相结合诊断叶片的营养状态信息,融合生长点纹理特征聚类分析的健康评价信息,设计了黄瓜长势诊断系统的模型。(本文来源于《中国农业大学》期刊2005-05-01）
张喜杰,李民赞,张彦娥,刘刚[5]（2005）在《温室作物长势的实时诊断》一文中研究指出开发了一种便携式的作物长势诊断仪。从作物表面反射的自然光经过光纤传输、滤光后再经光电转换元件的转换将所测得的光信号转变为电信号,然后根据所建立的关于作物长势信息与其光谱数据的数学模型去判别作物的长势状态。仪器主要包括以下几个部分:光线采集系统、光电传感器、信号调理电路和数据采集系统。光线采集系统主要有光纤、光纤接头、滤光片;光电传感器采用的是2CR1227-01光电池;信号调理电路则由光电转换前置放大电路及滤波电路组成;数据采集系统则包括A/D转换器、单片机、显示器、RS232串口等。标定试验结果表明,利用作物长势诊断仪所测的光谱数据与其叶绿素含量之间存在着明显的线性关系。(本文来源于《中国数字农业与农村信息化学术研究研讨会论文集》期刊2005-03-01）
温室作物长势论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文在充分了解并分析温室监控技术及其配套设施发展现状的基础上,结合目前对温室作物长势诊断技术研究的需求,试图将嵌入式远程视频采集技术应用到温室监测中,综合利用现代电子技术、视频监测技术、网络技术,获取温室作物的生长状况、肥水需求情况以及病虫草害动态等信息的反应载体作物的生长图像,为作物生产管理者或管理决策者提供及时准确的图像数据信息,便于采取各种管理措施。本文的主要研究内容如下:远程视频监测硬件系统的设计和测试。本系统的主控制器选用以Samsung公司的基于ARM920T内核的微控制器S3C2410A为主控芯片的核心板,它已经完成了最小系统的设计,并扩展了存储器,引出了相应的接口;视频获取设备选用基于中星微zc301p处理器的北大青鸟MPC-30B USB接口摄像头;在最小系统上扩展了USB通信接口、SD卡存储器接口、网络通信接口、液晶显示屏接口、以及JTAG仿真调试接口等;最后完成整个系统的焊接和测试。嵌入式Windows CE.net操作系统的移植。针对本系统的特点对Windows CE.net操作系统进行裁剪,在Microsoft Platform Builder 5.0集成开发环境下,定制一个适合本系统需要的操作系统;针对本硬件系统的特殊性编写相应的系统启动引导程序Bootloader;最后实现WindowsCE.net操作系统的移植和调试。远程视频监测软件系统的设计和调试。首先给系统的各个外设和接口设计驱动程序,以保证它们能够正常工作,主要是视频采集摄像头驱动程序的设计和调试;在Embedded VisualC++开发环境下,设计视频采集、编码压缩、存储、本地显示和网络传输程序,并完成整个软件系统的调试。在Visual C++ 6.0开发环境下设计远程监测中心PC机的应用程序,通过网络接收远程传来的图像信息,并加以处理,实现图像信息的网络远程接收、显示、存储等处理工作。整个软硬件系统联合调试运行结果表明,本系统应用于温室作物长势视频图像远程监测是可行的,具有小巧便携、成本低廉、能耗较低等特点;系统采集到的图像信息基本上能够满足温室作物长势诊断研究的要求,具有一定的实用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
温室作物长势论文参考文献
[1].徐岚俊,李小龙,陈华,张传帅,刘婞韬.基于作物长势实时监测的日光温室物联网系统研究[J].蔬菜.2018
[2].宋树民.基于ARM的温室作物长势远程视频监测系统研究[D].西南大学.2009
[3].张喜杰,李民赞,崔笛,赵朋,孙建英.温室作物长势的光谱学诊断方法研究与仪器开发[J].光谱学与光谱分析.2006
[4].张彦娥.基于计算机视觉技术温室作物长势诊断机理与方法研究[D].中国农业大学.2005
[5].张喜杰,李民赞,张彦娥,刘刚.温室作物长势的实时诊断[C].中国数字农业与农村信息化学术研究研讨会论文集.2005