几种经济作物的光谱识别研究及应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 光谱识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 叶绿素含量估算研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 作物估产研究现状 | 第14页 |
| 1.2.4 研究综述 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 论文组织框架 | 第15-16页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 研究区概况 | 第18-30页 |
| 2.1 研究区概况 | 第18-22页 |
| 2.1.1 地形地貌 | 第18-20页 |
| 2.1.2 水文特征 | 第20页 |
| 2.1.3 气象及气候特征 | 第20-21页 |
| 2.1.4 农业发展概况 | 第21-22页 |
| 2.2 数据获取 | 第22-25页 |
| 2.2.1 样地的选择 | 第22-23页 |
| 2.2.2 试验仪器 | 第23页 |
| 2.2.3 光谱数据获取 | 第23-24页 |
| 2.2.4 农学参数获取 | 第24-25页 |
| 2.3 数据分析 | 第25-28页 |
| 2.3.1 光谱数据预处理 | 第25页 |
| 2.3.2 本文所用的高光谱分析技术及主要方法 | 第25-28页 |
| 2.4 本文所建模型的检验与精度评价标准 | 第28-29页 |
| 2.4.1 相关系数(r)评价 | 第28-29页 |
| 2.4.2 均方根差(RMSE)评价 | 第29页 |
| 2.4.3 相对误差（RE）评价 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 作物的光谱识别分析 | 第30-40页 |
| 3.1 作物光谱特征分析 | 第30-31页 |
| 3.2 主成分分析 | 第31-33页 |
| 3.3 基于主成分分析的模型建立与验证 | 第33-39页 |
| 3.3.1 BP 神经网络 | 第33-35页 |
| 3.3.2 Fisher 判别模型 | 第35-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 作物叶绿素含量估算分析 | 第40-47页 |
| 4.1 打瓜叶绿素含量估算 | 第40-44页 |
| 4.1.1 打瓜叶绿素含量与光谱反射率关系分析 | 第40-42页 |
| 4.1.2 打瓜叶绿素含量与植被指数关系分析 | 第42页 |
| 4.1.3 打瓜叶绿素估算模型的建立及其检验 | 第42-44页 |
| 4.2 葫芦叶绿素含量估算 | 第44-46页 |
| 4.2.1 葫芦叶绿素含量与植被指数关系分析 | 第44页 |
| 4.2.2 葫芦叶绿素估算模型建立及其检验 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 作物估产分析 | 第47-51页 |
| 5.1 单时相光谱估产模型的建立与检验 | 第47-49页 |
| 5.2 多时相光谱估产模型的建立与检验 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结论 | 第51-53页 |
| 6.1 结论 | 第51-52页 |
| 6.2 特色与不足 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 在读期间发表论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
