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基于多光谱与成像技术对油菜冠层SPAD值及虫害的研究

致谢第7-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-11页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景与意义第15-17页
    1.2 国内外研究进展第17-19页
        1.2.1 光谱及图像技术对作物养分信息的检测第17-18页
        1.2.2 光谱技术对农作物虫害的检测第18-19页
        1.2.3 图像技术对于作物虫害的监测第19页
    1.3 研究目的与内容第19-20页
        1.3.1 研究目的第19-20页
        1.3.2 研究内容第20页
    1.4 本章小结第20-21页
第二章 试验设备与研究方法第21-37页
    2.1 实验设备第21-27页
        2.1.1 Cropscan MSR16多光谱辐射仪第21-22页
        2.1.2 SPAD-502叶绿素仪第22-23页
        2.1.3 ADC相机第23-24页
        2.1.4 高光谱图像系统第24-27页
    2.2 高光谱预处理方法第27-28页
        2.2.1 平滑算法(SG)第27页
        2.2.2 变量标准化(SNV)第27-28页
        2.2.3 多元散射校正第28页
        2.2.4 去趋势预处理方法(De-trending)第28页
    2.3 特征波长提取方法第28-30页
        2.3.1 连续投影算法(SPA)第29-30页
        2.3.2 载荷系数法(x-LW)第30页
        2.3.3 主成分分析法第30页
    2.4 图像纹理特征提取第30-32页
    2.5 化学计量学建模方法第32-35页
        2.5.1 偏最小二乘法(PLS)第32页
        2.5.2 最小二乘法支持向量机(LS-SVM)第32-34页
        2.5.3 极限学习机(ELM)第34-35页
    2.6 定量和定性模型的评价指标第35页
        2.6.1 定量模型的评价指标第35页
        2.6.2 定性模型的评价指标第35页
    2.7 本章小结第35-37页
第三章 基于Cropscan多光谱仪对油菜冠层SPAD值检测研究第37-44页
    3.1 引言第37页
    3.2 油菜苗期SPAD值检测研究第37-40页
        3.2.1 油菜SPAD值测量第37-38页
        3.2.2 油菜多光谱数据的采集第38页
        3.2.3 油菜苗期叶片的光谱特征及SPAD值统计分析第38-39页
        3.2.4 Cropscan全波段下SPAD检测模型第39-40页
    3.3 基于植被指数的建模分析第40-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于高成像技术对油菜虫害的快速诊断与分析第44-58页
    4.1 引言第44页
    4.2 实验仪器和样本预处理第44-45页
    4.3 油菜叶片蚜虫虫害的鉴别诊断第45-50页
        4.3.1 光谱信息的提取第45-46页
        4.3.2 光谱预处理与全波段蚜虫虫害诊断第46-48页
        4.3.3 特征波长的提取第48-49页
        4.3.4 基于特征波长下的鉴别模型第49-50页
    4.4 油菜茎秆蚜虫的诊断第50-51页
        4.4.1 油菜叶与茎秆的光谱反射率第50页
        4.4.2 健康茎秆与虫害茎秆的鉴别第50-51页
        4.4.3 特征波长的提取第51页
    4.5 油菜叶片虫害的图像处理与分析第51-55页
        4.5.1 特征波段下的油菜叶片图像第51-53页
        4.5.2 纹理特征提取与建模第53-54页
        4.5.3 光谱特征和纹理特征结合的鉴别棋型第54-55页
    4.6 ADC相机对油菜菜青虫动态吞噬叶片初步研究第55-57页
        4.6.1 菜青虫吞噬油菜苗期叶片的过程监测第55页
        4.6.2 油菜菜青虫虫害程度的评估第55-57页
    4.7 本章小结第57-58页
第五章 结论与展望第58-61页
    5.1 结论第58-59页
    5.2 主要创新点第59-60页
    5.3 展望第60-61页
参考文献第61-69页
附录第69-71页
作者简介第71-72页

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