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基于光谱与光谱成像技术的油菜病害检测机理与方法研究

致谢第12-14页
摘要第14-16页
Abstract第16-17页
第一章 绪论第19-49页
    1.1 研究背景和意义第19-22页
    1.2 农作物病害检测研究现状第22-45页
        1.2.1 传统的农作物病害检测技术第22-23页
        1.2.2 机器视觉技术第23-25页
        1.2.3 光谱分析技术第25-39页
        1.2.4 光谱成像技术在作物病害检测中的研究第39-45页
    1.3 化学计量学方法在作物病害检测中的应用第45-47页
    1.4 研究内容和技术路线图第47-49页
第二章 材料与方法第49-81页
    2.1 实验材料第49页
    2.2 实验设备第49-63页
        2.2.1 高光谱成像系统第49-53页
        2.2.2 叶绿素荧光成像系统第53-55页
        2.2.3 中红外光谱采集系统第55-57页
        2.2.4 LIBS成像系统第57-61页
        2.2.5 拉曼光谱成像系统第61-63页
    2.3 化学值测量方法第63-64页
        2.3.1 可溶性蛋白含量测定第63页
        2.3.2 色素含量测定第63-64页
    2.4 化学计量学方法第64-80页
        2.4.1 光谱预处理方法第64-72页
        2.4.2 建模分析方法第72-76页
        2.4.3 特征波长(数)选择方法第76-79页
        2.4.4 相关分析与单因素方差分析第79-80页
        2.4.5 模型评价指标第80页
    2.5 数据处理软件第80页
    2.6 本章小结第80-81页
第三章 基于高光谱成像技术的油菜菌核病诊断研究第81-217页
    3.1 引言第81-82页
    3.2 样本制备第82-84页
        3.2.1 叶片样本制备第82-83页
        3.2.2 茎秆样本制备第83页
        3.2.3 叶片生理指标测量第83页
        3.2.4 高光谱图像采集第83-84页
    3.3 基于高光谱成像技术的油菜叶片菌核病检测研究第84-130页
        3.3.1 感兴趣区域选择第84-85页
        3.3.2 基于健康与染病油菜叶片平均光谱的油菜叶片菌核病检测第85-100页
        3.3.3 高光谱图像检测油菜叶片菌核病早期侵染的可行性研究第100-108页
        3.3.4 基于像素点光谱的油菜叶片菌核病检测研究第108-117页
        3.3.5 基于植被指数的油菜叶片菌核病检测研究第117-130页
        3.3.6 基于光谱的判别分析模型与基于植被指数的判别分析模型的比较第130页
    3.4 基于高光谱成像技术的油菜茎秆菌核病检测研究第130-172页
        3.4.1 基于健康和染病茎秆平均光谱的油菜茎秆菌核病检测研究第131-142页
        3.4.2 高光谱图像检测油菜茎秆菌核病早期侵染的可行性研究第142-150页
        3.4.3 基于像素点光谱的油菜茎秆菌核病识别研究第150-160页
        3.4.4 基于植被指数的油菜茎秆菌核病检测研究第160-172页
        3.4.5 基于光谱的判别分析模型与基于植被指数的判别分析模型的比较第172页
    3.5 菌核病胁迫下油菜生理指标的高光谱检测研究第172-213页
        3.5.1 样本来源第173页
        3.5.2 油菜叶片高光谱采集第173页
        3.5.3 异常样本剔除第173-176页
        3.5.4 油菜色素和可溶性蛋白含量统计分析第176页
        3.5.5 油菜叶绿素a的高光谱图像检测第176-184页
        3.5.6 油菜叶绿素b的高光谱图像检测第184-191页
        3.5.7 油菜总叶绿素的高光谱图像检测第191-198页
        3.5.8 油菜类胡萝卜素的高光谱图像检测第198-206页
        3.5.9 油菜可溶性蛋白的高光谱图像检测第206-213页
    3.6 本章小结第213-217页
第四章 基于叶绿素荧光成像技术的油菜菌核病检测第217-252页
    4.1 引言第217页
    4.2 材料与方法第217-219页
        4.2.1 油菜叶片样本获取第217-218页
        4.2.2 油菜茎秆样本获取第218页
        4.2.3 叶绿素荧光图像获取第218页
        4.2.4 叶绿素荧光参数第218-219页
    4.3 基于叶绿素荧光成像技术的油菜叶片菌核病检测第219-234页
        4.3.1 染病油菜叶片叶绿素荧光图像分析第219-222页
        4.3.2 基于油菜健康和染病叶片平均叶绿素荧光参数分析第222-227页
        4.3.3 基于叶绿素荧光成像技术的油菜叶片菌核病早期检测第227-234页
    4.4 基于油菜茎秆的叶绿素荧光图像分析第234-249页
        4.4.1 染病油菜茎秆叶绿素荧光图像分析第234-237页
        4.4.2 基于油菜健康和染病茎秆平均叶绿素荧光参数分析第237-242页
        4.4.3 基于叶绿素荧光成像技术的油菜茎秆菌核病早期检测第242-249页
    4.5 本章小结第249-252页
第五章 基于激光诱导击穿光谱的油菜菌核病检测研究第252-276页
    5.1 引言第252-253页
    5.2 油菜叶片样本制备和LIBS光谱采集第253页
        5.2.1 油菜叶片样本制备第253页
        5.2.2 LIBS光谱采集第253页
    5.3 油菜叶片样本鲜叶的LIBS光谱特征第253-259页
    5.4 LIBS光谱预处理第259-262页
        5.4.1 LIBS光谱基线校正第259-261页
        5.4.2 WT预处理去噪第261-262页
        5.4.3 LIBS光谱的标准化第262页
    5.5 基于LIBS光谱能全谱的PCA定性分析第262-264页
    5.6 基于全谱的判别分析模型第264-265页
    5.7 光谱特征谱线的选择第265-271页
        5.7.1 基于2~(nd) spectra的特征谱峰选择第265-267页
        5.7.2 基于PCA loadings的特征谱峰选择第267-270页
        5.7.3 基于Bw的特征谱峰选择第270-271页
    5.8 基于选择的LIBS特征谱峰的判别分析模型第271-274页
    5.9 本章小结第274-276页
第六章 基于中红外光谱的油菜菌核病检测第276-294页
    6.1 引言第276页
    6.2 实验材料与方法第276-277页
        6.2.1 样本来源第276页
        6.2.2 中红外光谱采集第276-277页
    6.3 油菜叶片样本的中红外光谱特征第277-278页
    6.4 中红外光谱PCA定性分析第278-280页
    6.5 基于中红外光谱全谱的油菜菌核病检测模型第280-281页
    6.6 油菜菌核病检测特征波数选择第281-287页
    6.7 基于特征波数的判别分析模型第287-291页
    6.8 基于全谱的判别分析模型和基于特征波数判别分析模型的比较第291-292页
    6.9 本章小结第292-294页
第七章 基于激光共聚焦显微拉曼光谱的油菜菌核病检测研究第294-308页
    7.1 引言第294页
    7.2 油菜样本获取与拉曼光谱采集第294-295页
        7.2.1 油菜样本获取第294页
        7.2.2 油菜叶片拉曼光谱采集第294-295页
    7.3 基于拉曼光谱的油菜菌核病病害检测第295-300页
        7.3.1 拉曼光谱特征第295-296页
        7.3.2 拉曼光谱基线校正第296-297页
        7.3.3 基于WT的拉曼光谱去噪第297-298页
        7.3.4 拉曼光谱标准化第298页
        7.3.5 拉曼光谱异常光谱剔除第298页
        7.3.6 样本集划分第298页
        7.3.7 基于拉曼光谱全谱的PCA分析第298-299页
        7.3.8 基于全谱的判别分析模型第299-300页
    7.4 基于拉曼光谱背景斜率的判别分析模型第300-303页
    7.5 拉曼光谱图像采样区域拉曼光谱斜率分布研究第303-306页
    7.6 本章小结第306-308页
第八章 结论与展望第308-315页
    8.1 主要研究结论第308-311页
    8.2 主要创新点第311-312页
    8.3 不同技术比较和分析第312-313页
    8.4 进一步研究展望第313-315页
参考文献第315-329页
作者简介第329-331页

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