摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第一章 绪论 | 第10-17页 |
·引言 | 第10-11页 |
·光谱和多光谱成像技术在植物病害快速检测中的应用研究 | 第11-12页 |
·高光谱成像技术在植物病害快速检测中的应用研究 | 第12-15页 |
·高光谱成像技术原理简介 | 第13-14页 |
·高光谱成像技术在植物病害快速检测中的研究进展 | 第14页 |
·高光谱成像技术在植物病害快速检测研究中的主要问题 | 第14-15页 |
·研究目的和内容 | 第15-17页 |
·研究目的 | 第15页 |
·研究内容 | 第15-17页 |
第二章 试验设备与研究方法 | 第17-30页 |
·试验设备 | 第17-21页 |
·高光谱成像仪 | 第17-20页 |
·紫外/可见分光光度计 | 第20-21页 |
·植物相关化学防御酶指标的测定 | 第21-22页 |
·超氧化物歧化酶(SOD)活性的测定 | 第21-22页 |
·过氧化物酶(POD)活性的测定 | 第22页 |
·光谱预处理方法 | 第22-23页 |
·平滑算法 | 第22页 |
·多元散射校正 | 第22-23页 |
·变量标准化算法 | 第23页 |
·导数算法 | 第23页 |
·特征变量选择方法研究 | 第23-25页 |
·主成分分析算法 | 第24页 |
·连续投影算法 | 第24-25页 |
·多元校正计量学方法 | 第25-28页 |
·偏最小二乘法(PLS) | 第25页 |
·人工神经网络(ANN) | 第25-27页 |
·最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第27-28页 |
·模型评价标准 | 第28页 |
·定性模型评价标准 | 第28页 |
·定量模型评价标准 | 第28页 |
·本章小结 | 第28-30页 |
第三章 茄科蔬菜叶片灰霉病的早期检测研究 | 第30-46页 |
·引言 | 第30页 |
·基于高光谱成像技术的茄子叶片灰霉病早期检测研究 | 第30-37页 |
·茄子叶片样本制备及高光谱图像信息采集 | 第30-31页 |
·特征波段提取 | 第31-33页 |
·特征提取 | 第33-35页 |
·模型建立与结果分析 | 第35-37页 |
·基于高光谱成像技术的番茄叶片灰霉病早期检测研究 | 第37-45页 |
·番茄叶片样本制备及高光谱图像信息采集 | 第37页 |
·基于光谱信息的模型建立与结果分析 | 第37-41页 |
·基于图像信息的模型建立与结果分析 | 第41-43页 |
·基于光谱信息和图像信息的模型建立与结果分析 | 第43-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第四章 基于高光谱成像技术的茄子叶片化学防御酶指标测定 | 第46-58页 |
·引言 | 第46-47页 |
·茄子叶片超氧化物歧化酶(SOD)活性的测定 | 第47-52页 |
·样本制备及高光谱图像采集 | 第47页 |
·茄子叶片样本SOD活性值的测定及其统计分析 | 第47-48页 |
·茄子叶片的光谱特性及PLS模型比较 | 第48-50页 |
·特征提取 | 第50-51页 |
·模型建立与结果分析 | 第51-52页 |
·茄子叶片过氧化物酶(POD)活性的测定 | 第52-57页 |
·样本制备及高光谱图像采集 | 第52-53页 |
·茄子叶片样本POD活性值的测定及其统计分析 | 第53页 |
·茄子叶片的光谱特性及PLS模型比较 | 第53-54页 |
·特征提取 | 第54-55页 |
·模型建立与结果分析 | 第55-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
第五章 基于高光谱成像技术的茄子叶片不同病害的鉴别研究 | 第58-64页 |
·引言 | 第58页 |
·样本制备及高光谱图像信息采集 | 第58-59页 |
·茄子叶片样本制备 | 第58页 |
·茄子叶片样本高光谱图像信息采集 | 第58-59页 |
·茄子叶片的光谱特性及PLS模型比较 | 第59-60页 |
·特征提取 | 第60-62页 |
·光谱特征提取 | 第60-61页 |
·纹理特征提取 | 第61-62页 |
·模型建立与结果分析 | 第62-63页 |
·本章小结 | 第63-64页 |
第六章 结论与展望 | 第64-67页 |
·结论 | 第64-65页 |
·展望 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
作者简介 | 第74-75页 |