| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-25页 |
| ·研究的目的和意义 | 第14页 |
| ·作物苗期形态检测的国内外研究进展 | 第14-17页 |
| ·基于形态尺寸的测量 | 第15页 |
| ·基于生长形态建模 | 第15-16页 |
| ·基于形态的决策评估系统 | 第16-17页 |
| ·作物苗期营养成分检测的国内外研究进展 | 第17-22页 |
| ·基于机器视觉技术的作物检测 | 第17-18页 |
| ·基于激光技术的作物检测 | 第18-19页 |
| ·基于荧光技术的作物检测 | 第19页 |
| ·基于反射光谱的作物检测 | 第19-20页 |
| ·基于光谱成像的作物检测 | 第20-22页 |
| ·本文的立项依据与研究思路 | 第22-23页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第23-25页 |
| 第2章 高光谱成像技术的原理与方法 | 第25-40页 |
| ·绿色作物的主要光谱响应特征 | 第25-27页 |
| ·SPAD 测量仪和分光光度计 | 第27-28页 |
| ·高光谱成像技术原理 | 第28-32页 |
| ·光谱成像的定义 | 第28-29页 |
| ·高光谱成像技术的国内外研究现状 | 第29-31页 |
| ·高光谱成像技术的分类 | 第31页 |
| ·高光谱成像技术的检测原理 | 第31-32页 |
| ·高光谱成像的硬件系统 | 第32-33页 |
| ·高光谱成像数据的预处理方法 | 第33-37页 |
| ·RGB 成像图合成 | 第33页 |
| ·光谱数据的提取 | 第33-34页 |
| ·原始光谱的噪声去除 | 第34-37页 |
| ·高光谱特征的选择方法 | 第37-38页 |
| ·选择感兴趣区域提取光谱特征参数 | 第37页 |
| ·最优波长选择方法 | 第37-38页 |
| ·高光谱数据的分析方法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于高光谱成像的小麦苗期盐胁迫检测方法研究 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·材料与方法 | 第41-43页 |
| ·试验设计 | 第41-42页 |
| ·小麦幼苗单叶光谱测定 | 第42页 |
| ·叶片叶绿素含量测定 | 第42-43页 |
| ·从数据立方体中提取 RGB 图像的方法研究 | 第43页 |
| ·从高光谱中提取特征波段图像的方法研究 | 第43-44页 |
| ·小麦苗期盐胁迫下叶片成像光谱特征分析 | 第44-48页 |
| ·不同品种小麦幼苗盐胁迫下叶片光谱特征 | 第44-45页 |
| ·不同盐胁迫处理下小苗幼苗个体叶光谱模型构建 | 第45-46页 |
| ·单叶叶绿素含量预测模型构建 | 第46-47页 |
| ·挑选小麦幼苗的特征波长，建立回归模型做预测填图 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于高光谱成像的小麦苗期冻害胁迫信息提取方法研究 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·材料与方法 | 第51页 |
| ·小麦幼苗冻害成像光谱的采集和处理 | 第51-52页 |
| ·植物多酚仪 MULTIPLEX 3 对氮平衡指数的测定 | 第52页 |
| ·结果与分析 | 第52-57页 |
| ·小麦幼苗冻害前后冠层光谱反射率曲线 | 第52-54页 |
| ·小麦幼苗冻害过程中氮平衡指数的变化规律 | 第54-55页 |
| ·小麦幼苗冻害前后冠层光谱反射率与氮平衡指数相关分析 | 第55-56页 |
| ·小麦幼苗冻害前后冠层的图像特征分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-60页 |
| 第5章 基于高光谱成像的小麦苗期干旱胁迫信息提取方法研究 | 第60-71页 |
| ·引言 | 第60-62页 |
| ·材料与方法 | 第62-63页 |
| ·小麦幼苗干旱胁迫下 SPAD 值测量分析 | 第63-65页 |
| ·小麦幼苗干旱胁迫下成像光谱的采集和处理 | 第65页 |
| ·小麦苗期冠层的高光谱成像效果 | 第65-66页 |
| ·不同品种小麦干旱胁迫处理下的光谱反射率特征分析 | 第66-67页 |
| ·成像光谱反射率一阶微分值与叶绿素 SPAD 值相关分析 | 第67-69页 |
| ·Savitzky-Golay 平滑滤波器原理 | 第67-68页 |
| ·微分光谱与 SPAD 值的相关性分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 高光谱成像技术在田间小麦苗期监测中的应用 | 第71-84页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·试验设计及数据采集 | 第71-72页 |
| ·成像光谱仪与地物光谱仪 ASD 对田间小麦苗期长势监测对比分析 | 第72-74页 |
| ·基于光谱成像技术的小麦苗期冠层及单株成像效果 | 第72-73页 |
| ·小麦苗期冠层、单株叶片的非成像与成像光谱对比分析研究 | 第73-74页 |
| ·田间小麦苗期综合长势对比分析研究监测 | 第74-76页 |
| ·基于遗传算法对小麦苗期叶片成分预测模型的优化分析 | 第76-82页 |
| ·遗传算法波段选择原理 | 第76-78页 |
| ·基于遗传算法挑选小麦苗期长势的特征波长 | 第78-80页 |
| ·小麦苗期单株叶片组分信息含量 PLS 预测模型构建 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第7章 基于高光谱成像的小麦麦穗发芽及籽粒发芽识别分析研究 | 第84-94页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·材料与方法 | 第85-86页 |
| ·小麦穗发芽成像光谱的采集和处理 | 第86-87页 |
| ·高光谱成像效果与机器视觉图像处理结果对比分析 | 第87-88页 |
| ·小麦穗发芽情况的光谱判别 | 第88-89页 |
| ·不同小麦穗发芽程度下光谱的对比分析 | 第89-90页 |
| ·利用主成分分析方法（PCA）对不同处理下的小麦穗发芽籽粒进行分类判别 | 第90-92页 |
| ·主成分分析原理 | 第90-91页 |
| ·利用主成分分析方法（PCA）对不同处理下的小麦穗发芽籽粒进行分类判别 | 第91-92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第8章 结论与展望 | 第94-98页 |
| ·结论 | 第94-96页 |
| ·展望 | 第96页 |
| ·本文的创新点 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-112页 |
| 图清单 | 第112-115页 |
| 表格清单 | 第115-116页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 导师及作者简介 | 第120-124页 |
