| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 小麦穗发芽特性检测现状 | 第11页 |
| 1.3 高光谱成像技术简介及其应用现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 高光谱成像技术原理 | 第12-14页 |
| 1.3.2 高光谱成像技术应用现状 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容及论文结构安排 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第17-18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18-19页 |
| 第2章 实验仪器与方法 | 第19-31页 |
| 2.1 高光谱成像数据采集系统 | 第19-23页 |
| 2.1.1 光源 | 第19-20页 |
| 2.1.2 成像光谱仪 | 第20页 |
| 2.1.3 镜头 | 第20-21页 |
| 2.1.4 运动控制系统 | 第21-23页 |
| 2.2 高光谱成像中光谱信息处理方法 | 第23-28页 |
| 2.2.1 光谱数据预处理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 光谱数据降维 | 第24-25页 |
| 2.2.3 模式识别方法 | 第25-28页 |
| 2.2.4 定量分析方法 | 第28页 |
| 2.3 高光谱成像中图像信息处理方法 | 第28-30页 |
| 2.3.1 图像预处理 | 第29页 |
| 2.3.2 图像分割 | 第29页 |
| 2.3.3 形态学方法 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 小麦发芽特性中品种差异研究 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 材料与方法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 实验材料 | 第32页 |
| 3.2.2 高光谱图像采集 | 第32-33页 |
| 3.2.3 数据处理 | 第33-36页 |
| 3.2.4 分类建模方法 | 第36-37页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 基于图像信息的不同品种小麦种子分类模型 | 第37-40页 |
| 3.3.2 基于光谱信息的不同品种小麦种子分类模型 | 第40-41页 |
| 3.3.3 融合图像信息和光谱信息的不同品种小麦种子分类模型 | 第41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 小麦发芽特性中存储年份差异研究 | 第43-50页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 材料与方法 | 第43-45页 |
| 4.2.1 实验材料 | 第43-44页 |
| 4.2.2 高光谱图像采集 | 第44页 |
| 4.2.3 数据处理与分析方法 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.3.1 不同存储年份小麦光谱反射率曲线分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 不同存储年份小麦光谱主成分分析 | 第46-47页 |
| 4.3.3 不同存储年份小麦种子识别模型 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于高光谱成像的单粒/群体小麦发芽预测 | 第50-60页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 材料与方法 | 第50-54页 |
| 5.2.1 样品准备 | 第50-51页 |
| 5.2.2 高光谱图像采集 | 第51页 |
| 5.2.3 种子发芽测定 | 第51-52页 |
| 5.2.4 数据处理与分析方法 | 第52-54页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 5.3.1 基于高光谱成像的单粒小麦种子发芽预测 | 第54-55页 |
| 5.3.2 基于高光谱成像的群体小麦种子发芽率预测 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第6章 总结和展望 | 第60-63页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第68页 |
