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基于高光谱图像的脱绒棉种活力检测方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究目的及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状分析第12-15页
        1.2.1 国外基于高光谱图像技术的种子品质研究现状第12-13页
        1.2.2 国内基于高光谱图像技术的种子品质研究现状第13-15页
    1.3 研究目标与研究内容第15-16页
        1.3.1 研究目标第15页
        1.3.2 研究内容第15-16页
        1.3.3 技术路线第16页
    1.4 本章小结第16-17页
第二章 试验材料与方法第17-27页
    2.1 试验材料第17-18页
        2.1.1 样本采集第17页
        2.1.2 样本预处理第17-18页
    2.2 脱绒棉种高光谱图像采集第18-19页
        2.2.1 高光谱成像系统第18页
        2.2.2 高光谱图像采集第18-19页
    2.3 高光谱图像RIO提取第19-20页
    2.4 光谱预处理方法第20-22页
        2.4.1 光谱归一化第20页
        2.4.2 卷积平滑第20-21页
        2.4.3 多元散射校正第21页
        2.4.4 变量标准化第21页
        2.4.5 光谱数据的微分第21-22页
    2.5 异常样本剔除第22页
        2.5.1 Chauvenet检测方法第22页
        2.5.2 Leverage剔除异常样本第22页
    2.6 脱绒棉种活力测定第22-23页
        2.6.1 脱绒棉种电导率第22-23页
        2.6.2 脱绒棉种低温发芽第23页
    2.7 脱绒棉种活力预测建模方法第23-25页
        2.7.1 定性分析第23-24页
        2.7.2 定量分析第24-25页
    2.8 特征波段筛选第25-26页
        2.8.1 联合区间偏最小二乘法第25页
        2.8.2 遗传算法第25-26页
    2.9 定量分析模型评价第26页
    2.10 本章小结第26-27页
第三章 基于高光谱图像的脱绒棉种电导率预测方法研究第27-47页
    3.1 脱绒棉种电导率测定第27-29页
    3.2 定性分析第29-33页
        3.2.1 特征分析第29-30页
        3.2.2 判别分析第30页
        3.2.3 支持向量机第30-33页
    3.3 定量分析第33-43页
        3.3.1 异常样本剔除第33-37页
        3.3.2 光谱预处理第37页
        3.3.3 脱绒棉种电导率模型的建立与评价第37-43页
    3.4 不同特征波段对脱绒棉种高光谱模型的影响第43-46页
        3.4.1 si-PLS提取特征波长第43-44页
        3.4.2 siPLS -GA提取特征波长第44-45页
        3.4.3 特征波长下PLS模型比较第45-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 基于高光谱图像的脱绒棉种发芽长度预测方法研究第47-55页
    4.1 脱绒棉种发芽长度测定第47页
    4.2 异常样本的剔除第47-50页
        4.2.1 光谱异常样本剔除第47-48页
        4.2.2 发芽长度异常样本剔除第48-50页
    4.3 光谱数据的预处理第50页
    4.4 脱绒棉种发芽长度模型的建立与评价第50-51页
    4.5 不同特征波段对脱绒棉种高光谱模型的影响第51-53页
        4.5.1 si-PLS提取特征波长第51-52页
        4.5.2 siPLS-GA提取特征波长第52-53页
        4.5.3 特征波长下PLS模型比较第53页
    4.6 脱绒棉种电导率与发芽长度预测结果与讨论第53-54页
    4.7 本章小结第54-55页
第五章 基于高光谱图像的脱绒棉种活力检测软件设计第55-61页
    5.1 活力检测软件的设计第55页
    5.2 活力检测软件的功能模块第55页
    5.3 活力检测软件的功能介绍第55-60页
        5.3.1 光谱及活力数据读入第55-56页
        5.3.2 光谱预处理第56-57页
        5.3.3 样本选择第57-58页
        5.3.4 建模波段选择第58-59页
        5.3.5 建模方法选择第59-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第六章 结论与展望第61-63页
    6.1 结论第61-62页
    6.2 展望第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页
作者简介第67-68页
导师评阅表第68页

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