针对传统装配方法面向平面弱几何轮廓结构的工件装配任务表现出的数据配准成功率低、位姿控制精度不足的问题，提出一种基于平面点云配准与相对位姿控制的工业件装配方法。首先通过双目结构光传感器重建出工件点云信息，应用RANSAC-ICP算法对重建结果进行配准，并结合平面法向量特征与最大距离关系进行纠正，从而实现精准点云配准。然后，提出基于相对位姿关系的机械臂控制方法，省略了对工具坐标系的标定，直接利用相对位姿控制机械臂运动，并将相对位姿误差结果作为控制系统误差的评价标准，从而实现可靠装配。最后，在真实测试场景下使用大型工业机械臂进行实验。结果表明，所提方法较传统装配方法装配成功率提升85个百分点，自动化装配精度优于0.5 mm，即该方法可以有效解决平面工件装配问题。

利用PROSAIL前向模型模拟的植被冠层光谱, 在植被指数构造时, 引入修正大气、 土壤背景影响的蓝、 绿波段, 构建了避免过早饱和的环境植被指数(environmental vegetation index, EVI)。 基于多个典型冬小麦生育期的地面观测数据, 建立基于EVI-LAI长时间序列反演模型, 并对模型进行不同品种间的交叉检验。 研究表明, EVI建立的叶面积指数(leaf area index, LAI)反演模型精度优于同类植被指数模型, 并具有较好的普适性, 能应用于冬小麦遥感多时相长势监测及LAI反演。