首页--农业科学论文--农作物论文--禾谷类作物论文--稻论文

利用高光谱参数预测水稻氮素状况、色素含量和籽粒蛋白含量的研究

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第一章 前言第11-22页
 1.1 研究背景第11-13页
 1.2 高光谱遥感诊断氮素营养的研究进展第13-15页
 1.3 高光谱遥感预测植被色素含量的研究进展第15-17页
 1.4 高光谱遥感简介第17-18页
 1.5 植物光谱诊断原理及其典型的植被光谱特征基础第18-20页
 1.6 研究工作的来源、意义和目的第20-22页
第二章 试验设计与测定方法第22-33页
 2.1 水培试验设计第22页
 2.2 技术路线第22-23页
 2.3 水稻理化参数的采集与分析第23-25页
  2.3.1 地上生物量测定第23页
  2.3.2 叶片含水量测定第23页
  2.3.3 叶绿素与类胡萝卜素含量测定第23-24页
  2.3.4 叶片全氮和蛋白质含量测定第24-25页
  2.3.5 籽粒蛋白质含量测定第25页
  2.3.6 籽粒直链淀粉含量测定第25页
 2.4 高光谱遥感数据的采集与分析第25-33页
  2.4.1 测量仪器第25-27页
  2.4.2 光谱测量第27页
  2.4.3 光谱数据主要分析技术第27-28页
   2.4.3.1 多元统计分析技术(Multivariate Regression Modeling)第27-28页
   2.4.3.2 基于光谱位置(波长)变量的分析技术(Spectral Position Analysis)第28页
   2.4.3.3 光学模型方法(Optical Modeling)第28页
  2.4.4 高光谱特征参数的提取第28-33页
   2.4.4.1 基于植被指数(VI)的变量第29-30页
   2.4.4.2 微分参数第30-33页
第三章 水稻反射光谱特征及与各生化组分相关性分析第33-50页
 3.1 水稻反射光谱特征第33-36页
  3.1.1 不同生育时期水稻剑叶、穗反射光谱特征第33-34页
  3.1.2 不同氮素条件下水稻剑叶、穗反射光谱特征第34-36页
 3.2 基于光谱位置的微分参数变化规律第36-39页
  3.2.1 不同生育时期红边参数变化规律第36-37页
  3.2.2 不同生育时期蓝边、黄边参数变化规律第37-38页
  3.2.3 不同生育时期绿峰、红谷参数变化规律第38-39页
 3.3 水稻各生化参数与光谱特征相关性分析第39-48页
  3.3.1 水稻剑叶光谱特征与叶片中全氮含量之间的相关性分析第39-40页
  3.3.2 水稻剑叶光谱特征与叶片中色素含量之间的相关性分析第40-44页
  3.3.3 水稻穗光谱特征与谷壳中色素含量之间的相关性分析第44-48页
 3.4 本章小结第48-50页
第四章 基于高光谱特征参数的水稻色素和籽粒蛋白含量预测第50-67页
 4.1 水稻剑叶和谷壳中色素含量在各生育期间的变化第51-53页
  4.1.1 剑叶中叶绿素、类胡萝卜素含量在各生育期间的变化第51-52页
  4.1.2 谷壳中叶绿素、类胡萝卜素含量在各生育期间的变化第52-53页
 4.2 水稻剑叶中色素、氮素含量的高光谱预测模型第53-59页
  4.2.1 叶片叶绿素、类胡萝卜素、全氮含量之间的相关性分析第54-55页
  4.2.2 植被指数与叶片叶绿素、全氮含量之间的相关性分析第55-56页
  4.2.3 植被指数与叶片类胡萝卜素含量之间的相关性分析第56-58页
  4.2.4 微分参数与叶片叶绿素、类胡萝卜素、全氮含量之间的相关性分析第58-59页
 4.3 利用基于“秀水110”构建的相关模型反演“丙9914”叶片中色素、全氮含量第59-61页
 4.4 叶片和谷壳中色素含量估测模型及比较第61-63页
 4.5 利用基于“秀水110”构建的相关模型预测水稻籽粒蛋白含量第63-65页
  4.5.1 不同生育期叶片、谷壳中色素含量与籽粒蛋白含量之间的相关性分析第63-64页
  4.5.2 籽粒中蛋白含量预测模型第64-65页
 4.6 本章小结第65-67页
第五章 结论与讨论第67-70页
参考文献第70-83页
硕士期间发表的论文第83页

论文共83页,点击 下载论文
上一篇:一种低相位噪声振荡器的研制
下一篇:MIMO-OFDM系统中信道估计技术研究