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基于高光谱的甜菜不同生育时期氮素营养参数监测研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 引言第13-20页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
        1.2.1 高光谱简介第14页
        1.2.2 高光谱在作物氮素含量监测中的应用第14-15页
        1.2.3 高光谱在作物叶绿素含量监测中的应用第15-17页
    1.3 存在的问题第17页
    1.4 研究目的及意义第17-18页
        1.4.1 研究目的第17页
        1.4.2 研究意义第17-18页
    1.5 研究内容第18页
    1.6 技术路线第18-20页
2 试验设计及数据采集第20-23页
    2.1 试验设计第20页
    2.2 试验仪器第20-21页
    2.3 试验数据采集第21-22页
        2.3.1 冠层高光谱数据采集第21页
        2.3.2 叶片氮素含量测定第21-22页
        2.3.3 叶片SPAD值测定第22页
    2.4 本章小结第22-23页
3 数据处理及建模方法第23-30页
    3.1 光谱数据预处理第23-24页
        3.1.1 平滑算法第23页
        3.1.2 导数算法第23-24页
    3.2 高光谱参数第24-25页
        3.2.1 光谱指数第24-25页
        3.2.2 光谱面积特征参数第25页
    3.3 高光谱预测模型的类型第25-27页
        3.3.1 一元回归模型第25页
        3.3.2 主成分回归第25-26页
        3.3.3 偏最小二乘回归第26-27页
        3.3.4 支持向量机第27页
    3.4 模型的评价标准第27-29页
    3.5 本章小结第29-30页
4 甜菜不同生育时期氮含量遥感估算第30-44页
    4.1 数据的选取与利用第30页
    4.2 甜菜不同生育时期冠层高光谱响应特征分析第30-31页
    4.3 甜菜不同生育时期冠层光谱与氮素含量相关性分析第31-33页
        4.3.1 平滑光谱与氮素含量相关性分析第31-32页
        4.3.2 一阶导数光谱与氮素含量相关性分析第32-33页
    4.4 光谱指数的构建及相关性分析第33-34页
    4.5 一元回归模型对氮素含量的遥感估算第34-37页
        4.5.1 甜菜不同生育时期氮含量一元回归预测模型的建立第34页
        4.5.2 甜菜不同生育时期氮含量一元回归预测模型的验证第34-37页
    4.6 PCR模型对氮素含量的遥感估算第37-40页
        4.6.1 主成分提取第37-38页
        4.6.2 PCR模型的建立第38页
        4.6.3 PCR模型的验证第38-40页
    4.7 PLSR模型对氮素含量的遥感估算第40-41页
    4.8 SVM模型对氮素含量的遥感估算第41-42页
    4.9 甜菜不同生育时期氮素含量的最佳预测模型第42-43页
    4.10 本章小结第43-44页
5 甜菜不同生育时期SPAD值遥感估算第44-54页
    5.1 数据的选取与利用第44页
    5.2 甜菜不同生育时期冠层光谱与SPAD值相关性分析第44-45页
        5.2.1 平滑光谱与SPAD值相关性分析第44-45页
        5.2.2 一阶导数光谱与SPAD值相关性分析第45页
    5.3 光谱参数与SPAD值相关性分析第45-46页
    5.4 一元回归模型对SPAD值的遥感估算第46-48页
        5.4.1 甜菜不同生育时期SPAD值一元回归预测模型的建立第47页
        5.4.2 甜菜不同生育时期SPAD值一元回归预测模型的验证第47-48页
    5.5 PCR模型对SPAD值的遥感估算第48-52页
        5.5.1 主成分提取第50-51页
        5.5.2 PCR模型的建立第51页
        5.5.3 PCR模型的验证第51-52页
    5.6 甜菜不同生育时期SPAD值的最佳预测模型第52-53页
    5.7 本章小结第53-54页
6 结论与展望第54-56页
    6.1 结论第54页
    6.2 创新点第54-55页
    6.3 展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-61页
作者简介第61页

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