1. 毕业设计（论文）的内容和要求
水稻作物光谱特征信息与生长发育过程有着密切的关系。
研究水稻叶片氮含量与NDVI、RVI和DVI的关系，并建立准确度高和适用性强的作物氮含量监测与诊断模型。
2. 实验内容和要求
叶片的氮素浓度是诊断作物氮素营养、评价作物生长状况的重要参考指标。
使用CGMD320作物生长监测诊断仪和GreenSeeker植物冠层光谱仪来研究植被指数（NDVI、RVI、DVI）与水稻叶片氮含量的关系,并建立准确度高和适用性强的反演模型，促进作物氮素营养无损监测与精确诊断技术的发展和应用。
3. 参考文献
[1]凌启鸿,过盖先,费槐林,等.水稻栽培理论与技术兼及作物栽培科学的发展述评_上_[J].1991,(1):3-8.
[2]田永超,朱艳,姚霞,等.基于光谱信息的作物氮素营养无损监测技术[J].生态学杂志,2007,26(9):1454-1463.
[3]吴长山,项月琴,郑兰芬,等.利用高光谱数据对作物群体叶绿素密度估算的研究[J].遥感学报,2000,4(3):228-232.
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4. 毕业设计（论文）计划
2022年11月-2022年12月：初步确定论文的写作方向，并与指导老师交流后确定论文题目。论文确定后，开始查找和归纳整理相关的文献材料。
2022年11月-2022年2月：在实验室内用凯式定氮仪测量样品的氮含量，并记录试验数据。
2022年3月-2022年4月：对试验数据进行处理，撰写论文的前言部分。
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