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基于光谱和多源波谱成像技术的植物灰霉病快速识别的方法研究

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

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