| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-35页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-18页 |
| 1.1.1 我国大豆产业现状 | 第15-16页 |
| 1.1.2 我国干旱与盐碱地现状 | 第16-18页 |
| 1.1.3 大豆土壤胁迫识别意义 | 第18页 |
| 1.2 叶绿素荧光动力学机理研究 | 第18-23页 |
| 1.3 植物生理检测及胁迫识别方法国内外研究现状 | 第23-28页 |
| 1.3.1 叶绿素荧光动力学的发展与现状 | 第23-26页 |
| 1.3.2 传统植物生理检测及胁迫识别方法发展与现状 | 第26-28页 |
| 1.4 图像识别及自动控制在植物检测领域中的应用 | 第28-31页 |
| 1.4.1 基于图像的机器识别、检测技术在植物检测领域中的应用 | 第28-30页 |
| 1.4.2 自动控制技术在植物检测领域中的应用 | 第30-31页 |
| 1.5 本论文研究目标与内容 | 第31-34页 |
| 1.5.1 研究目标 | 第31-32页 |
| 1.5.2 主要研究内容 | 第32-33页 |
| 1.5.3 技术路线 | 第33-34页 |
| 1.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第二章 干旱胁迫对苗期大豆光合作用的影响 | 第35-52页 |
| 2.1 引言 | 第35页 |
| 2.2 干旱胁迫试验设计 | 第35-40页 |
| 2.2.1 试验材料与处理 | 第35-36页 |
| 2.2.2 测定项目及方法 | 第36-40页 |
| 2.3 试验结果 | 第40-47页 |
| 2.3.1 干旱胁迫对苗期大豆气体交换参数的影响 | 第40-42页 |
| 2.3.2 干旱胁迫对苗期大豆叶绿素荧光参数的影响 | 第42-46页 |
| 2.3.3 干旱胁迫对苗期大豆叶片SPAD值的影响 | 第46页 |
| 2.3.4 干旱胁迫对大豆结荚数量的影响 | 第46-47页 |
| 2.4 讨论与分析 | 第47-50页 |
| 2.4.1 苗期大豆抗干旱胁迫机制分析 | 第47-48页 |
| 2.4.2 苗期大豆叶绿素荧光特性在受干旱胁迫后的变化 | 第48-49页 |
| 2.4.3 抗干旱胁迫能力与叶绿素荧光动力学综合讨论 | 第49-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第三章 NaCl胁迫对苗期大豆光合作用的影响 | 第52-73页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.2 NaCl胁迫试验设计 | 第53-55页 |
| 3.2.1 试验材料与处理 | 第53-54页 |
| 3.2.2 测定项目及方法 | 第54-55页 |
| 3.3 实验结果 | 第55-63页 |
| 3.3.1 NaCl胁迫对苗期大豆生物量的影响 | 第55-58页 |
| 3.3.2 NaCl胁迫对苗期大豆气体交换参数与抗氧化酶活性的影响 | 第58-61页 |
| 3.3.3 NaCl胁迫对苗期大豆叶绿素荧光特性的影响 | 第61-63页 |
| 3.4 讨论与分析 | 第63-68页 |
| 3.4.1 苗期大豆在受NaCl胁迫后生物量分配策略分析 | 第63-64页 |
| 3.4.2 苗期大豆在NaCl胁迫下受光能损伤状况分析 | 第64-66页 |
| 3.4.3 NaCl胁迫对苗期大豆叶绿素荧光特性影响的分析 | 第66-68页 |
| 3.5 干旱/NaCl胁迫下苗期大豆叶绿素荧光特性对比 | 第68-71页 |
| 3.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 基于荧光图像机器识别方法设计 | 第73-96页 |
| 4.1 引言 | 第73-74页 |
| 4.2 本研究所使用样本及设备 | 第74-76页 |
| 4.2.1 本研究所使用样本 | 第74-75页 |
| 4.2.2 本研究所使用叶绿素荧光仪 | 第75-76页 |
| 4.3 样本图像的预处理 | 第76-81页 |
| 4.3.1 降噪处理 | 第76-78页 |
| 4.3.2 图像分割 | 第78-81页 |
| 4.4 特征提取与降维 | 第81-84页 |
| 4.4.1 特征值的提取 | 第81-83页 |
| 4.4.2 PCA降维 | 第83-84页 |
| 4.5 应用多种方法建模实现叶绿素荧光参数的预测 | 第84-90页 |
| 4.5.1 基于多元线性回归的qP、qN预测模型 | 第84-86页 |
| 4.5.2 基于偏最小二乘的qP、qN预测模型 | 第86-88页 |
| 4.5.3 qP、qN预测模型的检验与对比 | 第88-89页 |
| 4.5.4 基于MLR与PLS的Y(II)预测模型与检验 | 第89-90页 |
| 4.6 应用多种方法建模对植物受到胁迫状态进行识别 | 第90-95页 |
| 4.6.1 基于BP神经网络的分类模型 | 第91-93页 |
| 4.6.2 基于多元线性回归的分类模型 | 第93-94页 |
| 4.6.3 两种分类模型的检验与对比 | 第94-95页 |
| 4.7 本章小结 | 第95-96页 |
| 第五章 大豆叶绿素荧光检测系统研究 | 第96-105页 |
| 5.1 引言 | 第96页 |
| 5.2 高通量植物表形检测平台与叶绿素荧光仪 | 第96-98页 |
| 5.3 大豆叶绿素荧光检测总体方案 | 第98-101页 |
| 5.3.1 大豆叶绿素荧光检测自动化总体方案设计 | 第98页 |
| 5.3.2 硬件选择 | 第98-101页 |
| 5.4 大豆叶绿素荧光检测系统主要模块设计 | 第101-104页 |
| 5.4.1 叶绿素荧光传感器距离调整模块 | 第101-102页 |
| 5.4.2 大豆样本标签识别模块 | 第102-104页 |
| 5.4.3 封闭门状态识别模块 | 第104页 |
| 5.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 结论与展望 | 第105-108页 |
| 6.1 结论 | 第105-106页 |
| 6.2 本研究创新点总结 | 第106页 |
| 6.3 未来研究展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第119-120页 |
