全文总字数：4114字
1. 研究目的与意义（文献综述）
目前，我国在提高农业产量方面已经取得了较大进展，但是在许多贫困山区仍存在粮食产量不足的问题。研究表明，由于世界人口迅速增长，到2050年底，世界粮食产量需要翻一番[1]。因此，作物产量已不能满足不断增长的人口需求，在不增加耕地面积的情况下提高作物产量，是确保粮食安全的最有效方法[2]。
高光谱成像技术具有光谱检测和图像检测合二为一的优势，在作物养分检测、病虫害分级诊断、生长状态监测等方面具有突出优势[4]。相较于传统的手工测定，运用高光谱进行测定对叶片没有破坏性且高通量[3]，即通过分析不同波段的图像即可同时提取多个植物生理指标，并且对这些生理指标进行可视化，以观察这些生理指标的空间分布情况。传统生物学方法需要破坏性取样，且对一个样品只能测定出一个数值，不够全面直观。
针对高光谱成像处理植物性状的实时性要求略高的特点和方便使用的要求，我们引入图像学和计算机视觉技术进行高光谱图像的分析，用于取代人工方法，具有成本低、通用性强、稳定性好等优点，因此在实际应用中，能发挥十分良好的作用和效果。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容：
研究内容：
1.构建高光谱植物叶片图像数据集。
3. 研究计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
4. 参考文献（12篇以上）
[1]oksanasytar,marian brestic,marek zivcak,katarina olsovska,marek kovar,hongboshao,xiaolan he. applying hyperspectral imaging to explore natural plantdiversity towards improving salt stress tolerance[j]. science of the totalenvironment,2017,578: 90–99.
[2]khan,m. j., khan, h. s., yousaf, a., khurshid, k., abbas, a. modern trends inhyperspectral image analysis: a review[j]. ieee access,2018,6(c):14118–14129.
[3]pandey,p., ge, y., stoerger, v., schnable, j. c. high throughput in vivoanalysis of plant leaf chemical properties using hyperspectral imaging[j].frontiers in plant science, 2017,8(august):1–12.
