基于高光谱成像技术小麦籽粒品种鉴别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 高光谱成像技术 | 第9-14页 |
| 1.2.1 高光谱成像技术应用 | 第9-10页 |
| 1.2.2 高光谱成像技术的原理 | 第10-11页 |
| 1.2.3 高光谱在小麦检测方面的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.4 高光谱用于品种鉴别研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究目标和技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容与方法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 研究的技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 实验材料和方法 | 第17-29页 |
| 2.1 实验材料 | 第17-18页 |
| 2.2 高光谱成像系统 | 第18-20页 |
| 2.2.1 高光谱成像系统的组成 | 第18-19页 |
| 2.2.2 高光谱成像系统软件平台 | 第19-20页 |
| 2.3 实验方法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 样品处理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 图像采集 | 第21页 |
| 2.3.3 数据提取 | 第21-25页 |
| 2.3.4 分类模型 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于光谱信息小麦籽粒品种鉴别 | 第29-49页 |
| 3.1 小麦籽粒光谱特征 | 第29页 |
| 3.2 基于光谱信息小麦籽粒品种鉴别 | 第29-47页 |
| 3.2.1 基于全波段小麦籽粒品种鉴别结果 | 第30-36页 |
| 3.2.2 基于可见光波段的分类判别模型 | 第36-41页 |
| 3.2.3 基于近红外波段的分类判别模型 | 第41-47页 |
| 3.2.4 基于不同光谱波段信息比较分析 | 第47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于图像信息小麦籽粒品种鉴别 | 第49-62页 |
| 4.1 小麦籽粒图像特征提取 | 第49-54页 |
| 4.1.1 特征波长提取 | 第49-50页 |
| 4.1.2 小麦籽粒特征提取结果 | 第50-54页 |
| 4.2 基于图像特征小麦籽粒品种鉴别 | 第54-60页 |
| 4.2.1 逐步判别分析模型 | 第55-57页 |
| 4.2.2 聚类分析模型 | 第57-58页 |
| 4.2.3 支持向量机模型 | 第58-60页 |
| 4.3 基于光谱和图像的比较分析 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 结论 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69页 |
