农作物的长势监测是农业生产中的一个重要的组成部分,可以为农业种植管理提供基础数据。针对图像畸变、可见光与红外热图像尺度不同等问题,本文提出一种基于户外动态监测多内容的生产环境的农业巡检机器人图像分析系统,通过集成多种算法模块,解决农业生产环境的图像校正、可见光图像和红外热图像配准融合提取植物冠层温度以及农业生产环境大视域设计等问题。本文主要贡献如下:（1）针对光学成像造成的图像失真进而产生畸变的问题,分析了相机的基本参数,研究了张正友校正方法、基于Halcon库的相机校正方法、基于改进粒子群算法优化相机参数。通过自主搭建的农业巡检机器人平台,在户外条件下对机器人搭载的6个可见光镜头展开校正测试与分析,对上述3种算法的校正效果进行对比。结果表明,相比于张正友校正法和Halcon校正法,粒子群优化算法对机器人图像校正的重投影误差最大减少了0.0319 pixel,达到了有效的校正镜头的目的。（2）针对红外热图像与可见光图像尺度不同,难以高质量配准进而导致无法精准提取冠层温度的问题,首先研究了基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）配准、基于多尺度PIIFD（Partial Intensity Invariant Feature Descriptor）的图像配准和基于轮廓角点特征配准3种方法。通过将本模块的多算法融合应用到自主搭建的巡检机器人平台,在户外条件下展开了图像配准和温度提取方面的测试与分析,对3种配准方法在不同植物配准效率进行了验证,结果表明在猕猴桃园区巡检点处基于轮廓角点特征匹配方法的误差为:1.665 pixel,在葡萄园区巡检点处基于轮廓角点特征匹配方法的误差为:2.837 pixel,达到红外热图像与可见光图像配准融合提取冠层温度的目的。（3）鉴于镜头获得的视野范围有限,存在视野盲区的问题,采取改进粒子群算法优化的摄像机参数对摄像机进行标定。通过搭建视频流服务器环境,在学校局域网的条件下展开了视频推流、拉流方面的测试与分析,对视频流传输效果进行了验证,结果表明,本研究的方法通过推流拉流利用Web界面将7个摄像头组合得到一个大视域视野。为了适时服务于用户,设计并开发了农业巡检机器人图像分析系统,该系统实现了大视域界面展示和在巡检点处采集图像并进行匹配融合,通过温度检测算法提取冠层温度并展示的功能。