| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 主要英文缩写表 | 第19-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-33页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-30页 |
| 1.2.1 柑橘黄龙病的管理与控制 | 第23页 |
| 1.2.2 传统植物病害的检测方法 | 第23-24页 |
| 1.2.3 基于图谱技术的植物病害检测 | 第24-29页 |
| 1.2.4 其他方法 | 第29-30页 |
| 1.3 柑橘黄龙病检测目前存在的主要问题 | 第30页 |
| 1.4 本研究的内容和技术路线 | 第30-32页 |
| 1.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第二章 材料和方法 | 第33-58页 |
| 2.1 实验材料 | 第33-34页 |
| 2.2 实验仪器设备 | 第34-42页 |
| 2.2.1 高光谱成像系统 | 第34-37页 |
| 2.2.2 叶绿素荧光成像系统 | 第37-39页 |
| 2.2.3 多功能酶标仪 | 第39-40页 |
| 2.2.4 可溶性糖(葡萄糖,果糖和蔗糖)的测定仪器 | 第40-41页 |
| 2.2.5 实时荧光定量核酸扩增检测系统 | 第41-42页 |
| 2.2.6 其他辅助仪器设备 | 第42页 |
| 2.3 实验所需的试剂 | 第42-45页 |
| 2.3.1 碘液的配置 | 第42页 |
| 2.3.2 淀粉溶液标准曲线的制作 | 第42-44页 |
| 2.3.3 葡萄糖、果糖和蔗糖标准曲线的制作 | 第44-45页 |
| 2.4 柑橘叶片碳水化合物测量 | 第45-47页 |
| 2.5 柑橘叶片健康状态检测 | 第47-48页 |
| 2.5.1 黄龙病病原菌检测DNA提取 | 第47页 |
| 2.5.2 黄龙病病原菌PCR扩增反应体系和反应条件 | 第47-48页 |
| 2.6 数据处理方法 | 第48-57页 |
| 2.6.1 光谱预处理方法 | 第48-49页 |
| 2.6.2 敏感波段选择和纹理特征提取 | 第49-50页 |
| 2.6.3 图像纹理特征提取 | 第50-52页 |
| 2.6.4 叶绿素荧光图像数据处理 | 第52页 |
| 2.6.5 柑橘黄龙病的判别模型 | 第52-54页 |
| 2.6.6 模型传递 | 第54-57页 |
| 2.6.7 多传感器数据融合 | 第57页 |
| 2.6.8 模型评价标准 | 第57页 |
| 2.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 柑橘黄龙病对不同季节、果园和染病程度的柑橘叶片糖代谢的影响 | 第58-71页 |
| 3.1 引言 | 第58-59页 |
| 3.2 试验设计与方法 | 第59页 |
| 3.2.1 柑橘叶片采集 | 第59页 |
| 3.2.2 样品制备 | 第59页 |
| 3.2.3 柑橘叶片淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖以及病原菌浓度测量 | 第59页 |
| 3.3 不同季节柑橘叶片状态以及内部病原菌浓度变化规律 | 第59-62页 |
| 3.4 黄龙病对柑橘叶片的糖代谢影响分析 | 第62-68页 |
| 3.5 染病和缺素柑橘叶片的糖代谢比较分析 | 第68-69页 |
| 3.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 第四章 基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病检测 | 第71-91页 |
| 4.1 引言 | 第71-72页 |
| 4.2 试验设计与方法 | 第72-76页 |
| 4.2.1 柑橘叶片采集 | 第72-73页 |
| 4.2.2 样品制备 | 第73页 |
| 4.2.3 柑橘叶片的高光谱图像采集 | 第73-74页 |
| 4.2.4 柑橘高光谱图像分析流程 | 第74页 |
| 4.2.5 基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病检测模型 | 第74-75页 |
| 4.2.6 柑橘黄龙病判别模型的传递 | 第75-76页 |
| 4.2.7 高光谱数据分析软件 | 第76页 |
| 4.3 结果与分析 | 第76-90页 |
| 4.3.1 健康、染病未显症、染病显症以及缺素柑橘叶片的平均光谱反射率 | 第77页 |
| 4.3.2 特征波长的选择 | 第77-80页 |
| 4.3.3 特征波长的光谱图像 | 第80-81页 |
| 4.3.4 基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病的快速诊断方法 | 第81-89页 |
| 4.3.5 采用模型传递对不同品种柑橘黄龙病的识别 | 第89-90页 |
| 4.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 基于叶绿素荧光成像技术的柑橘黄龙病检测 | 第91-111页 |
| 5.1 引言 | 第91-93页 |
| 5.2 试验设计与方法 | 第93-97页 |
| 5.2.1 柑橘样品 | 第93页 |
| 5.2.2 暗适应时间的优化 | 第93-94页 |
| 5.2.3 饱和光强度的优化 | 第94-95页 |
| 5.2.4 柑橘叶片叶绿素荧光图像测量的程序 | 第95-96页 |
| 5.2.5 柑橘叶绿素荧光数据预处理及判别模型 | 第96-97页 |
| 5.3 结果与分析 | 第97-108页 |
| 5.3.1 不同季节两个果园的田间气温变化 | 第97页 |
| 5.3.2 柑橘黄龙病对宿主光合作用的影响 | 第97-103页 |
| 5.3.3 基于叶绿素荧光成像技术的柑橘黄龙病的快速诊断方法 | 第103-108页 |
| 5.4 本章小结 | 第108-111页 |
| 第六章 基于高光谱成像技术和叶绿素荧光成像技术融合的柑橘黄龙病检测 | 第111-119页 |
| 6.1 引言 | 第111-112页 |
| 6.2 试验设计与方法 | 第112-113页 |
| 6.2.1 柑橘样品 | 第112页 |
| 6.2.2 特征波段的选择 | 第112页 |
| 6.2.3 叶绿素荧光参数的选择 | 第112页 |
| 6.2.4 可见-近红外光谱成像技术和叶绿素荧光成像技术的融合 | 第112页 |
| 6.2.5 柑橘黄龙病的判别模型 | 第112页 |
| 6.2.6 光学参数与碳水化合物含量之间的关系研究 | 第112-113页 |
| 6.3 结果与分析 | 第113-117页 |
| 6.3.1 融合叶绿素荧光参数和光谱反射率对柑橘黄龙病的检测 | 第113-115页 |
| 6.3.2 柑橘叶片的光学参数与碳水化合物含量之间的关系研究 | 第115-117页 |
| 6.4 本章小结 | 第117-119页 |
| 第七章 结论与展望 | 第119-123页 |
| 7.1 主要结论 | 第119-121页 |
| 7.2 主要创新点 | 第121-122页 |
| 7.3 展望 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-139页 |
| 作者简介 | 第139-141页 |
