| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 英文缩略表 | 第11-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究切入点 | 第14-15页 |
| 1.4 研究目的与意义 | 第15页 |
| 1.5 研究内容与思路 | 第15-18页 |
| 1.5.1 研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.5.2 研究思路 | 第16-18页 |
| 第二章 材料与方法 | 第18-26页 |
| 2.1 玉米种植概况 | 第18页 |
| 2.1.1 时间和地点 | 第18页 |
| 2.1.2 选用品种和土壤肥力 | 第18页 |
| 2.2 土壤水分控制方法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 土壤水分监测方法 | 第18页 |
| 2.2.2 土壤补水方法 | 第18-19页 |
| 2.3 图像采集方法 | 第19页 |
| 2.4 玉米表型特征变量提取方法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 应用工具 | 第19-20页 |
| 2.4.2 图像分割方法 | 第20页 |
| 2.4.3 颜色特征变量提取方法 | 第20-21页 |
| 2.4.4 纹理特征变量提取方法 | 第21-22页 |
| 2.4.5 形态特征变量提取方法 | 第22-23页 |
| 2.5 玉米表型特征分析方法 | 第23-24页 |
| 2.6 神经网络模型构建方法 | 第24-26页 |
| 2.6.1 模型结构设计与训练方法 | 第24-25页 |
| 2.6.2 数据集划分和变量筛选方法 | 第25页 |
| 2.6.3 隐含层节点数确定方法 | 第25-26页 |
| 第三章 不同程度干旱胁迫下玉米表型特征分析 | 第26-30页 |
| 3.1 玉米表型特征与土壤干旱的相关性 | 第26-27页 |
| 3.2 不同程度干旱胁迫下玉米表型特征的差异性 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第四章 玉米干旱识别模型的构建与评价 | 第30-47页 |
| 4.1 玉米干旱识别模型构建的关键环节 | 第30-33页 |
| 4.1.1 分类器选择 | 第30页 |
| 4.1.2 训练集表型特征变量筛选 | 第30-32页 |
| 4.1.3 BP神经网络隐含层节点数确定 | 第32-33页 |
| 4.2 玉米干旱识别模型训练效果评价 | 第33-36页 |
| 4.2.1 玉米干旱识别模型各级分类器训练误差 | 第33-34页 |
| 4.2.2 玉米干旱识别模型训练误差分布 | 第34-35页 |
| 4.2.3 玉米干旱识别模型输出值-目标值回归曲线 | 第35-36页 |
| 4.3 玉米干旱识别模型识别玉米干旱的效果评价 | 第36-41页 |
| 4.3.1 模型识别玉米干旱的准确率 | 第36-37页 |
| 4.3.2 模型识别玉米干旱的误差 | 第37-39页 |
| 4.3.3 模型识别玉米干旱的精度 | 第39-41页 |
| 4.4 集成学习模型与单分类器模型的对比分析 | 第41-45页 |
| 4.4.1 训练误差曲线对比 | 第41-42页 |
| 4.4.2 识别玉米干旱的准确率对比 | 第42-44页 |
| 4.4.3 识别玉米干旱的精度对比 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 结论与讨论 | 第47-49页 |
| 5.1 结论 | 第47页 |
| 5.2 讨论与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者简历 | 第55页 |