基于高光谱遥感的水稻稻瘟病分级检测技术
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1 研究背景 | 第9-13页 |
| 2 研究目的和意义 | 第13-16页 |
| 3 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 3.1 国内研究现状 | 第16-18页 |
| 3.2 国外研究现状 | 第18页 |
| 3.3 国内外研究存在的主要问题 | 第18-19页 |
| 4 主要研究内容 | 第19页 |
| 5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 试验设计与方法 | 第20-27页 |
| 1 试验材料及试验设计 | 第20-22页 |
| 1.1 试验材料制备 | 第20-21页 |
| 1.2 试验设计 | 第21-22页 |
| 2 试验设备与分析软件 | 第22-25页 |
| 2.1 试验设备 | 第22-24页 |
| 2.2 数据采集 | 第24页 |
| 2.3 高光谱数据处理软件 | 第24-25页 |
| 3 数据处理方法 | 第25-26页 |
| 4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 水稻稻瘟病高光谱遥感敏感波段分析 | 第27-37页 |
| 1 水稻叶片高光谱数据预处理 | 第28页 |
| 2 光谱数据变换 | 第28-30页 |
| 2.1 导数变换 | 第28-30页 |
| 2.2 对数变换 | 第30页 |
| 3 敏感波段选择 | 第30-36页 |
| 3.1 敏感度分析法 | 第31-33页 |
| 3.2 相关性分析 | 第33-36页 |
| 3.3 敏感波段选择 | 第36页 |
| 4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 水稻稻瘟病分级方法研究 | 第37-47页 |
| 1 基于系统聚类水稻稻瘟病分级 | 第37-39页 |
| 1.1 系统聚类原理 | 第37页 |
| 1.2 系统聚类分析结果 | 第37-39页 |
| 1.3 结果分析 | 第39页 |
| 2 基于BP神经网络水稻稻瘟病分级 | 第39-42页 |
| 2.1 BP神经网络分析原理 | 第39-40页 |
| 2.2 BP神经网络分析结果 | 第40-42页 |
| 2.3 结果分析 | 第42页 |
| 3 基于概率神经网络水稻稻瘟病分级 | 第42-45页 |
| 3.1 概率神经网络原理 | 第42-44页 |
| 3.2 概率神经网络分析结果 | 第44-45页 |
| 3.3 结果分析 | 第45页 |
| 4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 水稻稻瘟病的高光谱遥感监测模型 | 第47-56页 |
| 1 多元逐步回归 | 第47-50页 |
| 2 径向基神经网络 | 第50-52页 |
| 3 光谱特征参数回归模型 | 第52-55页 |
| 4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 1 研究总结 | 第56-57页 |
| 2 创新点 | 第57页 |
| 3 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |
