本研究以高蛋白冬小麦品种8901为研究对象，以均匀试验设计方法为基础，提出了一种新的试验设计方法——动态试验优化设计，同时结合计算机视觉技术建立了用以评价小麦长势的群体综合指数这一指标。试验设计分段进行，将群体综合指数指标作为一个因素参与到试验设计中，实行动态试验优化设计。并在此基础上，建立了以群体综合指数为中间目标、以产量为最终目标的冬小麦动态调控决策模型。主要研究结果如下： (1)提出了一种动态优化试验设计方法。冬小麦生产调控的关键时期分别为越冬期、起身期、拔节期和灌浆期。相应的，本研究把小麦的一生分为冬前营养生长阶段、冬后营养生长阶段、生殖生长阶段和灌浆成熟阶段四个阶段，利用均匀试验设计方法，在每个阶段内分别进行试验设计。动态设计思想主要体现在后三个阶段，具体过程为在试验设计前首先进行田间调查，获得反映小麦长势的群体综合指数，再把群体综合指数与相应的生产调控措施一起作为试验因子，参与试验设计，处理组合按均匀设计表的使用表安排，以达到动态试验优化设计的目的。 (2)在试验数据的基础上，通过逐步回归分析方法，在冬前营养生长阶段、冬后营养生长阶段、生殖生长阶段和灌浆成熟阶段分别建立了相应的动态调控决策模型。通过该模型可以在任一长阶段根据田间反馈的生长情况，得到优化的调控措施并对最终产量作出预测。 (3)建立了8901在产量形成过程中的各重要生理指标的动态预测模型。这些生理指标主要包括：叶面积指数、单株干物重、单株分蘖数及表征叶绿素含量的植株的SPAD值等。通过对上述各个因子在冬小麦整个生育期内的预测，实现对产量形成过程的预测和监测功能。 (4)通过图像处理技术，提取了冬小麦冠层图像的形态特征参数和颜色特征参数。形态特征参数主要是指图像的覆盖度，颜色特征参数主要是指图像的R(红)、G(绿)、B(蓝)、H(色调)、I(亮度)、S(饱和度)等参数，并对冬小麦冠层图像的色调值(H)与叶片叶绿素含量的关系、实测叶面积指数与图像冠层覆盖度的关系进行了探讨，发现在各个主要的生育期色调值(H)和叶片的叶绿素含量(SPAD值)具有良好的正相关关系，叶面积指数和图像冠层覆盖度也具有很好的相关关系，据此，可以通过冠层图像的覆盖度推测不同生育期的叶面积指数。