基于LCTF成像技术的十字花科类农作物特征波段提取及分类研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 十字花科类农作物介绍 | 第10-11页 |
| 1.1.1 十字花科类植物特征 | 第10-11页 |
| 1.1.2 十字花科类蔬菜营养价值 | 第11页 |
| 1.2 论文研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 多光谱成像技术的发展 | 第13-15页 |
| 1.3.2 农作物有效特征波段的研究进展 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文的组织结构和研究路线 | 第17-19页 |
| 1.5.1 论文的组织结构 | 第17页 |
| 1.5.2 研究路线 | 第17-19页 |
| 第二章 多光谱成像技术原理 | 第19-34页 |
| 2.1 植物的特征 | 第19-22页 |
| 2.1.1 植物的光谱特征 | 第19-20页 |
| 2.1.2 植物的颜色特征 | 第20-21页 |
| 2.1.3 植物的纹理特征 | 第21-22页 |
| 2.2 光谱成像技术原理 | 第22-25页 |
| 2.2.1 光谱成像关键技术 | 第22页 |
| 2.2.2 成像光谱仪的光谱成像原理 | 第22-25页 |
| 2.3 实验室的多光谱成像系统 | 第25-30页 |
| 2.3.1 LCTF | 第25-26页 |
| 2.3.2 实验室自组搭建的多光谱成像系统 | 第26-30页 |
| 2.4 多光谱成像系统的定标和校正 | 第30-31页 |
| 2.4.1 多光谱成像系统的标定 | 第30页 |
| 2.4.2 多光谱成像系统的校正 | 第30-31页 |
| 2.5 多光谱图像的数据表达 | 第31-33页 |
| 2.5.1 图像立方体 | 第31-32页 |
| 2.5.2 光谱曲线 | 第32-33页 |
| 2.5.3 光谱曲面 | 第33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 十字花科农作物特征波段的选取研究 | 第34-51页 |
| 3.1 特征波段选取的原则和方法 | 第34-37页 |
| 3.1.1 特征波段选取原则 | 第34-35页 |
| 3.1.2 特征波段选取方法 | 第35-37页 |
| 3.2 十字花科农作物实验研究的前期准备 | 第37-41页 |
| 3.2.1 实验仪器设备 | 第37-38页 |
| 3.2.2 实验样品的制备 | 第38页 |
| 3.2.3 实验样品图像采集 | 第38-40页 |
| 3.2.4 实验数据处理和光谱反射率 | 第40-41页 |
| 3.3 十字花科类农作物特征波段的选取 | 第41-49页 |
| 3.3.1 健康小白菜叶片的特征波段提取 | 第41-43页 |
| 3.3.2 健康大白菜叶片的特征波段提取 | 第43-45页 |
| 3.3.3 健康菜心叶片的特征波段提取 | 第45-46页 |
| 3.3.4 健康萝卜叶片的特征波段提取 | 第46-47页 |
| 3.3.5 健康甘蓝叶片的特征波段提取 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 十字花科农作物多光谱数据的分类研究 | 第51-58页 |
| 4.1 多光谱图像数据分类算法 | 第51-53页 |
| 4.1.1 非监督分类算法 | 第52页 |
| 4.1.2 监督分类算法 | 第52-53页 |
| 4.2 十字花科农作物的归类方法选取 | 第53-54页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第54-56页 |
| 4.3.1 实验部分 | 第54-56页 |
| 4.3.2 结果与分析 | 第56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 论文创新点 | 第59-60页 |
| 5.3 存在的问题及展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
