| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 作物病害的常用诊断方法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于光谱技术的农作物病害检测 | 第17-20页 |
| 1.2.3 目前存在的问题与难点 | 第20-21页 |
| 1.3 研究目的和内容 | 第21-22页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第21页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 技术路线 | 第22-23页 |
| 第二章 材料与方法 | 第23-37页 |
| 2.1 实验材料制备 | 第23页 |
| 2.1.1 油菜实验品种 | 第23页 |
| 2.1.2 油菜植株准备 | 第23页 |
| 2.1.3 油菜菌核病病原菌 | 第23页 |
| 2.2 实验设备 | 第23-28页 |
| 2.2.1 高光谱成像系统 | 第24-27页 |
| 2.2.2 生理指标测定设备 | 第27-28页 |
| 2.3 化学测量方法 | 第28-29页 |
| 2.3.1 超氧化物歧化酶(SOD)测定 | 第28-29页 |
| 2.3.2 过氧化物酶(POD)测定 | 第29页 |
| 2.3.3 过氧化氢酶(CAT)测定 | 第29页 |
| 2.4 高光谱数据处理方法 | 第29-36页 |
| 2.4.1 光谱数据预处理方法 | 第29-31页 |
| 2.4.2 特征波长提取方法 | 第31-33页 |
| 2.4.3 图像处理方法 | 第33页 |
| 2.4.4 化学计量学建模方法 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于可见-近红外光谱的油菜菌核病识别研究 | 第37-64页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 油菜叶片样本制备 | 第37-38页 |
| 3.3 基于可见光谱信息的油菜菌核病早期快速诊断 | 第38-53页 |
| 3.3.1 可见光谱数据采集 | 第38页 |
| 3.3.2 可见光谱信息提取 | 第38-40页 |
| 3.3.3 可见光范围内光谱反射率分析 | 第40-41页 |
| 3.3.4 样本划分与状态类别赋值 | 第41页 |
| 3.3.5 可见光谱预处理 | 第41-42页 |
| 3.3.6 可见光谱PCA定性分析 | 第42页 |
| 3.3.7 基于可见光谱全谱建立病害识别模型分析 | 第42-45页 |
| 3.3.8 基于Bw提取可见光谱特征波段建立病害识别模型分析 | 第45-46页 |
| 3.3.9 基于PCA-Loadings提取可见光谱特征波段建立病害识别模型分析 | 第46-48页 |
| 3.3.10 基于x-Loading Weights提取可见光谱特征波段建立病害识别模型分析 | 第48-51页 |
| 3.3.11 基于Derivative-2提取可见光谱特征波段建立病害识别模型分析 | 第51-53页 |
| 3.4 基于近红外光谱信息的油菜菌核病早期快速诊断 | 第53-62页 |
| 3.4.1 近红外光谱数据采集 | 第53页 |
| 3.4.2 近红外光谱信息提取 | 第53页 |
| 3.4.3 近红外光谱反射率分析 | 第53-54页 |
| 3.4.4 样本划分与状态类别赋值 | 第54页 |
| 3.4.5 近红外光谱预处理 | 第54-55页 |
| 3.4.6 近红外光谱PCA定性分析 | 第55页 |
| 3.4.7 基于近红外光谱全谱数据的病害识别模型分析 | 第55-57页 |
| 3.4.8 近红外光谱特征波长提取 | 第57-60页 |
| 3.4.9 基于近红外光谱特征波长建立病害识别模型分析 | 第60-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 基于植被指数的油菜菌核病识别研究 | 第64-72页 |
| 4.1 引言 | 第64页 |
| 4.2 常用植被指数介绍 | 第64-66页 |
| 4.3 植被指数与油菜菌核病的相关性分析和LDA模型判别 | 第66-69页 |
| 4.4 基于全波段和植被指数建立病害模型分析 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 油菜叶片菌核病胁迫下化学防御酶的快速检测研究 | 第72-92页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 油菜菌核病叶片样本制备及高光谱信息采集 | 第72-73页 |
| 5.2.1 油菜菌核病叶片样本制备 | 第72页 |
| 5.2.2 油菜叶片高光谱信息采集 | 第72-73页 |
| 5.3 油菜叶片CAT检测 | 第73-79页 |
| 5.3.1 油菜叶片过氧化氢酶活性测定 | 第73页 |
| 5.3.2 油菜叶片过氧化氢酶活性统计分析 | 第73页 |
| 5.3.3 油菜叶片光谱信息预处理 | 第73-75页 |
| 5.3.4 油菜叶片CAT预测的全谱PLS模型 | 第75-76页 |
| 5.3.5 油菜叶片CAT预测的全谱SVM模型 | 第76-77页 |
| 5.3.6 基于x-Loading weights方法选取的特征波长 | 第77-78页 |
| 5.3.7 基于特征波长的PLS和SVM模型比较 | 第78-79页 |
| 5.4 油菜叶片POD预测 | 第79-84页 |
| 5.4.1 油菜叶片过氧化物酶活性测定 | 第79页 |
| 5.4.2 油菜叶片过氧化物酶活性统计分析 | 第79页 |
| 5.4.3 油菜叶片光谱信息预处理 | 第79-81页 |
| 5.4.4 油菜叶片POD预测的全谱PLS模型 | 第81-82页 |
| 5.4.5 油菜叶片POD预测的全谱SVM模型 | 第82-83页 |
| 5.4.6 基于x-Loading weights方法选取的特征波长 | 第83-84页 |
| 5.4.7 基于特征波长的PLS和SVM模型比较 | 第84页 |
| 5.5 油菜叶片SOD预测 | 第84-90页 |
| 5.5.1 油菜叶片超氧化物歧化酶活性测定 | 第84-85页 |
| 5.5.2 油菜叶片超氧化物歧化酶活性统计分析 | 第85页 |
| 5.5.3 油菜叶片光谱信息预处理 | 第85-87页 |
| 5.5.4 油菜叶片SOD预测的全谱PLS模型 | 第87页 |
| 5.5.5 油菜叶片SOD预测的全谱SVM模型 | 第87-88页 |
| 5.5.6 基于x-Loading weights方法选取的特征波长 | 第88-89页 |
| 5.5.7 基于特征波长的PLS和SVM模型比较 | 第89-90页 |
| 5.6 本章小结 | 第90-92页 |
| 第六章 结论与展望 | 第92-94页 |
| 6.1 主要结论 | 第92-93页 |
| 6.2 主要创新点 | 第93页 |
| 6.3 研究展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-104页 |
| 作者简介 | 第104页 |
