| 符号说明 | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 中文摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1. 引言 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 直接利用植物光谱反射率作为估测因子 | 第14页 |
| 1.2.2 利用回归分析等统计方法进行估测研究 | 第14-15页 |
| 1.2.3 利用光谱指数作为估测因子 | 第15-16页 |
| 1.2.4 利用植物红边特征进行估测 | 第16-17页 |
| 1.2.5 小波分析的应用 | 第17-18页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第19-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第19-21页 |
| 2. 材料与方法 | 第21-27页 |
| 2.1 研究区域与实验设计 | 第21页 |
| 2.2 光谱数据的测定 | 第21页 |
| 2.3 农学参数测定 | 第21-22页 |
| 2.3.1 叶片含水量的测定 | 第21-22页 |
| 2.3.2 叶片叶绿素含量SPAD值的测定 | 第22页 |
| 2.3.3 叶片氮素含量的测定 | 第22页 |
| 2.4 数据分析方法 | 第22-27页 |
| 2.4.1 光谱数据预处理 | 第22-23页 |
| 2.4.2 特征高光谱参数构建 | 第23-25页 |
| 2.4.2.1 基于原始反射率的参数 | 第23页 |
| 2.4.2.2 植被指数 | 第23-24页 |
| 2.4.2.3 导数技术及“三边”参数 | 第24页 |
| 2.4.2.4 小波分析技术 | 第24-25页 |
| 2.4.3 氮素含量的估测模型建立与检验 | 第25-26页 |
| 2.4.4 叶绿素和水分含量的影响分析 | 第26-27页 |
| 3. 结果与分析 | 第27-53页 |
| 3.1 苹果树叶片最佳估测位置的探讨 | 第27-32页 |
| 3.1.1 叶片不同位置的反射光谱特征分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 叶片不同位置的光谱参量与生物参量的相关性分析 | 第29-31页 |
| 3.1.3 最佳估测位置模型的确定 | 第31-32页 |
| 3.2 苹果树叶片氮素含量与光谱参数关系及估测模型 | 第32-39页 |
| 3.2.1 叶片氮素含量与光谱参数的相关性分析 | 第32-36页 |
| 3.2.2 叶片氮素含量的高光谱估测模型建立 | 第36-38页 |
| 3.2.3 估测模型的检验 | 第38-39页 |
| 3.3 苹果树叶片叶绿素含量与光谱参数关系及估测模型 | 第39-46页 |
| 3.3.1 叶片叶绿素含量与光谱参数的相关性分析 | 第39-43页 |
| 3.3.2 叶片叶绿素含量的高光谱估测模型的建立 | 第43-45页 |
| 3.3.3 估测模型的检验 | 第45-46页 |
| 3.4 苹果树叶片含水量与光谱参数关系及估测模型 | 第46-51页 |
| 3.4.1 叶片水分含量与光谱参数的相关性分析 | 第46-49页 |
| 3.4.2 叶片水分含量的高光谱估测模型的建立 | 第49-50页 |
| 3.4.3 估测模型的检验 | 第50-51页 |
| 3.5 叶片叶绿素和含水量对氮素含量估测模型的影响 | 第51-53页 |
| 3.5.1 基于叶绿素和含水量的氮素含量高光谱估测模型的建立 | 第51-52页 |
| 3.5.2 修正模型的检验 | 第52-53页 |
| 4. 结论与展望 | 第53-55页 |
| 4.1 结论 | 第53-54页 |
| 4.2 研究特色与创新 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第62页 |
