| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状及存在问题 | 第14-18页 |
| ·氮、磷、钾交互作用研究 | 第14-15页 |
| ·无损检测技术研究 | 第15-17页 |
| ·存在问题 | 第17-18页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第18-19页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·技术路线 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 试验材料和方法 | 第20-27页 |
| ·样本培育 | 第20-22页 |
| ·胁迫样本的培育 | 第20-21页 |
| ·交互样本的培育 | 第21-22页 |
| ·实验仪器 | 第22-25页 |
| ·偏振光谱仪器的基本构成 | 第23-24页 |
| ·高光谱成像仪器的基本构成 | 第24-25页 |
| ·样本采集及试验 | 第25-26页 |
| ·样本和数据采集 | 第25页 |
| ·样本化学值含量的检测 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于高光谱和偏振光谱技术的特征提取 | 第27-48页 |
| ·高光谱的光谱特征提取 | 第27-33页 |
| ·基于高相关性的光谱变换处理 | 第27-31页 |
| ·光谱特征波长提取的联合算法 | 第31-33页 |
| ·图像处理与特征提取 | 第33-41页 |
| ·高光谱图像的预处理 | 第33-35页 |
| ·图像特征提取 | 第35-41页 |
| ·偏振特征提取 | 第41-46页 |
| ·番茄叶片不同营养下偏振度和偏振相角的变化 | 第42-45页 |
| ·番茄叶片的偏振度和偏振相角特征提取 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 氮、磷、钾多元信息融合预测模型和交互修正模型 | 第48-64页 |
| ·多元信息融合方法 | 第48-50页 |
| ·信息融合方法 | 第48-49页 |
| ·模型评价指标 | 第49-50页 |
| ·多元信息预测模型 | 第50-60页 |
| ·遗传神经网络模型 | 第50-54页 |
| ·最小二乘支持向量机模型 | 第54-57页 |
| ·多元信息预测模型对交互样本营养含量的预测 | 第57-60页 |
| ·氮、磷、钾交互修正模型 | 第60-63页 |
| ·二次多项式回归分析法 | 第60页 |
| ·氮、磷、钾交互回归模型的建立 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 氮、磷、钾交互作用与模式识别研究 | 第64-81页 |
| ·基于灰度关联分析的氮、磷、钾含量交互影响 | 第64-68页 |
| ·灰度关联分析方法 | 第64-65页 |
| ·氮、磷、钾交互的灰度关联分析 | 第65-68页 |
| ·样本营养水平的模糊聚类识别 | 第68-80页 |
| ·交互样本的模糊聚类分析 | 第68-76页 |
| ·交互样本模糊聚类的模式识别和模型验证 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结和期望 | 第81-84页 |
| ·总结 | 第81-83页 |
| ·展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 硕士期间发表的论文与参加的科研工作 | 第90页 |