| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于近地非成像高光谱遥感的病虫害监测研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于近地成像高光谱遥感的病虫害监测研究 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第13-15页 |
| 1.3.1 小麦白粉病害分割方法研究与系统设计 | 第13页 |
| 1.3.2 小麦白粉病早期特征研究与建模 | 第13-14页 |
| 1.3.3 小麦白粉病中晚期严重度识别研究 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 试验方案与数据获取 | 第16-21页 |
| 2.1 试验方案 | 第16页 |
| 2.2 数据获取 | 第16-17页 |
| 2.2.1 试验仪器 | 第16-17页 |
| 2.2.2 高光谱数据获取 | 第17页 |
| 2.3 高光谱数据预处理 | 第17-18页 |
| 2.3.1 反射率转换 | 第17-18页 |
| 2.3.2 光谱特征增强 | 第18页 |
| 2.4 病害严重度划分 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 病斑分割方法及系统搭建 | 第21-37页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 染病叶片病斑分割流程 | 第22-23页 |
| 3.3 图像增强处理 | 第23-25页 |
| 3.3.1 直方图均衡化 | 第23页 |
| 3.3.2 邻域平均法 | 第23-24页 |
| 3.3.3 中值滤波 | 第24-25页 |
| 3.4 叶片区域提取 | 第25-31页 |
| 3.4.1 Lab颜色空间 | 第26-27页 |
| 3.4.2 OTSU阈值分割 | 第27-28页 |
| 3.4.3 模糊C—均值聚类 | 第28-30页 |
| 3.4.4 形态学处理 | 第30-31页 |
| 3.5 病斑区域提取 | 第31-33页 |
| 3.6 病情指数计算 | 第33-34页 |
| 3.7 小麦叶片病斑分割系统搭建 | 第34-36页 |
| 3.7.1 系统开发 | 第34-35页 |
| 3.7.2 系统实现 | 第35-36页 |
| 3.8 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于Relief-F波段筛选的小麦白粉病早期特征研究 | 第37-46页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 研究方法 | 第38-41页 |
| 4.2.1 Relief-F算法 | 第38页 |
| 4.2.2 适用于病害检测的植被指数选取 | 第38-39页 |
| 4.2.3 支持向量回归 | 第39-41页 |
| 4.3 染病早期不同病害严重等级的光谱特征 | 第41-42页 |
| 4.4 基于Relief-F算法的病害敏感波段提取 | 第42-44页 |
| 4.5 病情反演模型建立 | 第44-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于Isomap与PNN的小麦白粉病中晚期严重度分类研究 | 第46-58页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 研究方法 | 第46-50页 |
| 5.2.1 等距映射算法 | 第47-48页 |
| 5.2.2 概率神经网络 | 第48-50页 |
| 5.3 染病中晚期不同病害严重度的光谱特征 | 第50-51页 |
| 5.4 Isomap降维处理 | 第51-52页 |
| 5.5 中晚期白粉病病害指数计算 | 第52-53页 |
| 5.6 基于PNN的分类识别结果与分析 | 第53-55页 |
| 5.7 Isomap降维处理在早期病害上的应用 | 第55-56页 |
| 5.8 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 6.1 总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第69页 |
