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近红外光谱分析技术在作物信息获取上的应用

目录第1-7页
摘要第7-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·现代近红外光谱的发展第10页
   ·近红外光谱分析技术的基本原理第10-11页
     ·近红外光谱分析的物理学原理第10-11页
     ·近红外光谱分析技术的基本原理第11页
   ·近红外光谱分析技术概述第11-12页
     ·近红外光谱分析程序第11页
     ·近红外光谱分析技术的特点第11-12页
   ·近红外光谱分析的数据处理技术研究第12-13页
   ·现代近红外仪器第13页
   ·作物生长信息获取技术国内外研究现状第13-15页
   ·近红外光谱分析技术的前景展望第15-16页
第二章 近红外光谱分析的基础理论第16-21页
   ·近红外光谱法的原理第16-18页
     ·近红外光谱分析的物理基础第16-17页
     ·近红外光谱分析的化学基础第17-18页
   ·近红外光谱产生第18-19页
   ·近红外光谱信息特征第19页
   ·近红外定量分析的一般步骤第19-21页
第三章 番茄生长信息获取近红外硬件系统第21-26页
   ·近红外光谱仪器第21页
   ·系统组成及功能特点第21-22页
   ·光谱仪器的基本结构第22-23页
   ·近红外光谱仪器的主要性能指标第23-24页
   ·智能光纤漫反射原理及工作过程第24页
   ·漫反射分析定量原理第24-26页
第四章 常规分析的实验方案设计和常规实验过程第26-30页
   ·常规分析实验方案的流程第26页
     ·番茄培养第26页
   ·常规分析方法和步骤第26-28页
     ·常规分析水分的方法和步骤第26-27页
     ·叶绿素常规分析方法和步骤第27-28页
   ·常规分析总结第28-30页
第五章 近红外光谱信息有效提取及实验分析第30-48页
   ·近红外光谱的预处理第30-34页
     ·近红外光谱的预处理方法第30-32页
     ·光谱预处理不同方法的影响实验分析研究第32-34页
   ·近红外光谱定量分析方法第34-38页
     ·最小二乘(线性)回归(Least Squares Regression)第34-35页
     ·主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)第35页
     ·偏最小二乘法(PLS)第35-36页
     ·不同建模方法的影响研究第36-38页
   ·检验模型的指标第38-39页
   ·异常样品的剔除准则第39-42页
     ·基于预测浓度残差准则剔除异常样品第39-40页
     ·基于重构光谱残差准则剔除异常样品第40-41页
     ·光谱主成分得分的聚类分析准则剔除异常样品第41-42页
     ·杠杆值与学生残差T检验准则第42页
   ·剔除校正集中异常样品的方法第42-45页
     ·“一审”剔除法(ODO)第43页
     ·“二审”剔除法(ODT)第43-44页
     ·异常样品的剔除的实验研究第44-45页
   ·近红外光谱区间选择的必要性第45-47页
     ·近红外光谱区间选择的困难性第45-46页
     ·近红外光谱区间“分段排序”挑选法第46页
     ·近红外光谱区间“分段排序”挑选法的实验研究第46-47页
   ·检测方式的试验研究第47-48页
第六章 番茄叶绿素含量、水分的获取方法研究第48-64页
   ·实验材料第48页
   ·光谱获取方法第48页
   ·光谱测量基本参数设置第48-49页
     ·智能光纤漫反射测量基本参数设置第48页
     ·智能漫反射附件基本参数第48-49页
   ·测定番茄叶片近红外光谱数据第49-50页
     ·水分光谱数据第49-50页
   ·测定叶绿素含量的光谱数据第50页
   ·图谱预处理第50-62页
     ·水分光纤附件图谱预处理第51-56页
     ·优化模型第56-61页
     ·最终模型建立第61-62页
     ·预测模型第62页
   ·其他成分的模型第62-64页
结论第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
附录第71-87页

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