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基于高光谱遥感的冬小麦氮素营养指标监测研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景和意义第12页
    1.2 高光谱遥感反演作物氮素含量的依据第12-14页
        1.2.1 高光谱遥感的基本原理第12-13页
        1.2.2 绿色植被的典型光谱特征第13-14页
        1.2.3 作物氮素含量的高光谱监测机理第14页
    1.3 高光谱遥感监测作物氮素含量的研究进展第14-17页
        1.3.1 不同光谱分辨率的作物氮素含量监测研究进展第14-15页
        1.3.2 不同尺度的作物氮素含量监测研究进展第15-16页
        1.3.3 不同分析方法的作物氮素含量监测研究进展第16-17页
    1.4 研究内容第17-18页
第二章 材料与方法第18-24页
    2.1 试验设计第18页
    2.2 数据获取第18-19页
        2.2.1 高光谱数据获取第18-19页
        2.2.2 氮素含量获取第19页
    2.3 高光谱数据处理方法第19-21页
        2.3.1 高光谱数据预处理第19-20页
        2.3.2 一阶导数光谱第20页
        2.3.3 三边参数第20-21页
        2.3.4 光谱指数第21页
    2.4 研究方法与技术路线第21-24页
        2.4.1 建模方法第21-22页
        2.4.2 模型精度检验方法第22-23页
        2.4.3 技术路线第23-24页
第三章 冬小麦光谱特征第24-34页
    3.1 前言第24页
    3.2 冬小麦叶片氮素含量的各生育期变化情况第24-26页
    3.3 不同氮素水平下的冬小麦原始光谱及一阶导数光谱特征第26-29页
        3.3.1 不同氮素水平下冠层光谱特征第26-27页
        3.3.2 不同氮素水平下叶片光谱特征第27-29页
    3.4 不同生育期冬小麦原始光谱及一阶导数光谱特征第29-31页
        3.4.1 不同生育期冬小麦冠层光谱特征第29-30页
        3.4.2 不同生育期冬小麦叶片光谱特征第30-31页
    3.5 小结与讨论第31-34页
第四章 基于高光谱参数的冬小麦叶片氮含量估算模型第34-60页
    4.1 前言第34页
    4.2 基于特征波段的冬小麦氮素含量预测模型第34-44页
        4.2.1 冬小麦氮素含量与原始光谱及其一阶导数光谱的相关性第34-35页
        4.2.2 基于敏感波段的氮素含量估算模型构建及检验第35-39页
        4.2.3 基于三边参数的氮素含量估算模型构建及检验第39-44页
    4.3 基于高光谱指数的冬小麦氮素含量估算模型第44-56页
        4.3.1 基于冠层光谱的冬小麦叶片氮含量与光谱指数估算模型构建与检验第44-50页
        4.3.2 基于叶片光谱的冬小麦叶片氮含量与光谱指数估算模型构建与检验第50-56页
    4.4 小结与讨论第56-60页
第五章 基于人工神经网络的冬小麦氮素含量反演模型第60-72页
    5.1 前言第60页
    5.2 基于BP神经网络的冬小麦氮素含量估算模型及检验第60-65页
        5.2.1 BP神经网络冬小麦叶片氮含量预测模型及检验第61-62页
        5.2.2 优化BP神经网络冬小麦叶片氮含量预测模型及检验第62-65页
    5.3 基于RBF神经网络的冬小麦氮素含量估算模型及检验第65-67页
        5.3.1 RBF神经网络冬小麦叶片氮含量预测模型及检验第65-66页
        5.3.2 优化RBF神经网络冬小麦叶片氮含量预测模型及检验第66-67页
    5.4 本文中所有模型精度对比第67-69页
    5.5 小结与讨论第69-72页
第六章 高光谱影像在冬小麦氮素含量估算中的应用第72-78页
    6.1 前言第72页
    6.2 高光谱影像预处理第72-73页
    6.3 基于高光谱影像的冬小麦氮素含量反演第73-75页
    6.4 小结与讨论第75-78页
第七章 结论与展望第78-80页
    7.1 主要结论第78-79页
    7.2 不足与展望第79-80页
参考文献第80-86页
致谢第86-87页
作者简介第87页

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