| 致谢 | 第4-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1. 文献综述 | 第8-14页 |
| 1.1. 研究课题的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2. 国内外相关研究现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| 1.3. 研究内容与技术路线 | 第14页 |
| 1.3.1. 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2. 技术路线 | 第14页 |
| 2. 引言 | 第14-16页 |
| 3. 试验设备与研究方法 | 第16-26页 |
| 3.1. 实验设备 | 第16-19页 |
| 3.1.1. 高速成像光谱仪UHD185 | 第16-17页 |
| 3.1.2. AZUP-T8专业型长航时八旋翼无人机 | 第17-19页 |
| 3.2. 分析软件介绍 | 第19-22页 |
| 3.2.1. Cube-Pilot | 第19-20页 |
| 3.2.2. ENVI | 第20-21页 |
| 3.2.3. MATLAB | 第21-22页 |
| 3.3. 研究方法及数据采集 | 第22-26页 |
| 3.3.1. 研究方法 | 第22-23页 |
| 3.3.2. 实验材料及玉米叶片高光谱图像采集 | 第23-25页 |
| 3.3.3. 无人机高光谱图像采集 | 第25-26页 |
| 4. 基于阈值分割和向量机的玉米叶片高光谱图像的病斑提取 | 第26-37页 |
| 4.1. 高光谱图像预处理 | 第26-27页 |
| 4.2. 叶片与背景分离 | 第27-30页 |
| 4.2.1. 敏感波段的选取 | 第27-29页 |
| 4.2.2. 病斑区域样本训练 | 第29-30页 |
| 4.3. 运用基于向量机算法对高光谱图像进行病斑提取 | 第30-33页 |
| 4.4. 结果与分析 | 第33-37页 |
| 5. 无人机高光谱影像的分类方法比较 | 第37-48页 |
| 5.1. 无人机拍摄高光谱图像预处理 | 第37页 |
| 5.2. 高光谱遥感图像分类特点 | 第37-38页 |
| 5.3. 高光谱分类方法 | 第38-48页 |
| 5.3.1. 非监督分类 | 第39-43页 |
| 5.3.2. 监督分类 | 第43-48页 |
| 6. 结果分析与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| ABSTRACT | 第54-55页 |
