| 中文摘要 | 第6-8页 |
| 英文摘要 | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-14页 |
| 1.2.1 高光谱成像技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 植被氮素含量估测研究 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 技术路线 | 第14-16页 |
| 2 实验材料及方法 | 第16-23页 |
| 2.1 实验材料采集 | 第16页 |
| 2.2 实验仪器 | 第16-17页 |
| 2.3 数据获得与预处理 | 第17-20页 |
| 2.3.1 苹果叶片成像高光谱数据测定 | 第17-18页 |
| 2.3.2 苹果叶片成像高光谱数据反射率标准化 | 第18-19页 |
| 2.3.3 苹果叶片高光谱数据提取 | 第19页 |
| 2.3.4 苹果叶片光谱预处理 | 第19-20页 |
| 2.4 苹果叶片氮素含量测定 | 第20-21页 |
| 2.5 建立模型的方法 | 第21-22页 |
| 2.6 模型检验方法 | 第22-23页 |
| 3 苹果叶片成像高光谱与氮素特征 | 第23-28页 |
| 3.1 苹果叶片成像高光谱及氮素信息 | 第23-26页 |
| 3.1.1 苹果叶片成像高光谱信息 | 第23-24页 |
| 3.1.2 苹果叶片氮素信息 | 第24-25页 |
| 3.1.3 不同氮素水平下苹果叶片高光谱信息 | 第25-26页 |
| 3.2 不同品种苹果叶片成像高光谱及氮素信息 | 第26-28页 |
| 3.2.1 不同品种苹果叶片成像高光谱信息 | 第26-27页 |
| 3.2.2 不同品种苹果叶片氮素信息 | 第27-28页 |
| 4 苹果叶片高光谱敏感波长的筛选及植被指数构建 | 第28-32页 |
| 4.1 苹果叶片高光谱与氮素相关性分析与敏感波长筛选 | 第28-30页 |
| 4.2 不同植被指数构建与筛选 | 第30-32页 |
| 5 苹果叶片氮素预测模型的建立和检验 | 第32-44页 |
| 5.1 BP神经网络模型 | 第32-36页 |
| 5.1.1 BP神经网络模型建立 | 第32-34页 |
| 5.1.2 BP神经网络模型检验 | 第34-36页 |
| 5.2 支持向量机回归模型 | 第36-39页 |
| 5.2.1 支持向量机回归模型建立 | 第36-37页 |
| 5.2.2 支持向量机回归模型检验 | 第37-39页 |
| 5.3 随机森林回归模型 | 第39-42页 |
| 5.3.1 随机森林回归模型建立 | 第39-40页 |
| 5.3.2 随机森林回归模型检验 | 第40-42页 |
| 5.4 不同模型对比 | 第42-44页 |
| 6 结果与讨论 | 第44-46页 |
| 6.1 结果 | 第44-45页 |
| 6.2 讨论 | 第45-46页 |
| 7 研究特色与展望 | 第46-47页 |
| 7.1 研究特色 | 第46页 |
| 7.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第56页 |