| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 高光谱在作物生理指标上的国内外研究进展 | 第14-17页 |
| 1.2.1 高光谱在作物自然生长状态下的群体生理指标变化监测研究 | 第15-16页 |
| 1.2.2 高光谱在作物倒伏胁迫下的群体生理指标变化监测研究 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目标、研究内容与技术路线 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.3 研究技术路线 | 第19-20页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第20-21页 |
| 2 研究区概况、实验设计与数据获取 | 第21-37页 |
| 2.1 研究区概况 | 第21-22页 |
| 2.2 实验方案 | 第22-24页 |
| 2.2.1 倒伏时间和倒伏类别确定 | 第22-23页 |
| 2.2.2 实验设计方案 | 第23-24页 |
| 2.3 关键群体生长指标与光谱数据获取与处理 | 第24-29页 |
| 2.3.1 玉米倒伏关键群体生长指标的构建 | 第24-25页 |
| 2.3.2 叶面积密度数据获取与处理 | 第25-27页 |
| 2.3.3 叶绿素密度数据获取与处理 | 第27-28页 |
| 2.3.4 光谱数据获取与预处理 | 第28-29页 |
| 2.4 玉米不同时期倒伏处理农学解析 | 第29-32页 |
| 2.5 数据分析方法 | 第32-37页 |
| 2.5.1 最佳指数法 | 第32-33页 |
| 2.5.2 偏最小二乘法 | 第33-34页 |
| 2.5.3 最小二乘支持向量机法 | 第34-35页 |
| 2.5.4 随机森林法 | 第35-37页 |
| 3 多生育期不同倒伏处理夏玉米的高光谱反射特征分析 | 第37-47页 |
| 3.1 不同倒伏处理夏玉米冠层光谱特征共性分析 | 第37-38页 |
| 3.2 同一生育期不同处理夏玉米高光谱反射率曲线变化特征 | 第38-42页 |
| 3.2.1 抽雄期不同倒伏处理夏玉米高光谱反射率曲线变化特征 | 第39-40页 |
| 3.2.2 吐丝期不同倒伏处理夏玉米高光谱反射率曲线变化特征 | 第40-41页 |
| 3.2.3 灌浆期不同倒伏处理夏玉米高光谱反射率曲线变化特征 | 第41-42页 |
| 3.3 同一倒伏处理不同时期夏玉米冠层光谱特征变化分析 | 第42-43页 |
| 3.4 不同倒伏处理玉米冠层微分光谱与“红边”分析 | 第43-47页 |
| 4 倒伏玉米叶面积密度(LAD)高光谱遥感估测 | 第47-63页 |
| 4.1 基于光谱波段分析的倒伏玉米LAD模型构建与验证 | 第47-52页 |
| 4.1.1 基于微分光谱变换的倒伏玉米LAD模型构建与验证 | 第49-50页 |
| 4.1.2 基于最佳指数法(OIF)的倒伏玉米LAD模型构建与验证 | 第50-52页 |
| 4.2 基于光谱指数分析的倒伏玉米LAD模型构建与验证 | 第52-58页 |
| 4.2.1 灰色关联结合赤池信息量的偏最小二乘LAD模型构建与验证 | 第55-57页 |
| 4.2.2 相关性分析结合赤池信息量的偏最小二乘LAD模型构建与验证.. | 第57-58页 |
| 4.3 基于机器学习算法的倒伏玉米LAD模型构建与验证 | 第58-63页 |
| 4.3.1 基于最小二乘支持向量机的LAD模型构建与验证 | 第59-61页 |
| 4.3.2 基于随机森林算法的LAD模型构建与验证 | 第61-63页 |
| 5 倒伏玉米叶绿素密度(CCD)高光谱遥感估测 | 第63-75页 |
| 5.1 基于光谱波段分析的倒伏玉米CCD模型构建与验证 | 第63-67页 |
| 5.1.1 基于微分光谱变换的倒伏玉米CCD模型构建与验证 | 第64-66页 |
| 5.1.2 基于最佳指数法的倒伏玉米CCD模型构建与验证 | 第66-67页 |
| 5.2 基于光谱指数分析的倒伏玉米CCD模型构建与验证 | 第67-71页 |
| 5.2.1 灰色关联结合赤池信息量的偏最小二乘CCD模型构建与验证 | 第68-69页 |
| 5.2.2 相关性分析结合赤池信息量的偏最小二乘CCD模型构建与验证 | 第69-71页 |
| 5.3 基于机器学习算法的倒伏玉米CCD模型构建与验证 | 第71-75页 |
| 5.3.1 基于最小二乘支持向量机的CCD模型构建与验证 | 第71-72页 |
| 5.3.2 基于随机森林算法的CCD模型构建与验证 | 第72-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-78页 |
| 6.1 主要结论 | 第75-76页 |
| 6.2 主要创新点 | 第76-77页 |
| 6.3 存在的问题与进一步展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 作者简历 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
