| 致谢 | 第7-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 主要缩略词表 | 第22-24页 |
| 第一章 绪论 | 第24-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第24-26页 |
| 1.2 作物生理信息检测研究现状 | 第26-29页 |
| 1.3 高光谱检测作物叶片生理信息的原理 | 第29-30页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第30-31页 |
| 1.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第二章 材料与方法 | 第32-49页 |
| 2.1 试验材料 | 第32页 |
| 2.2 高光谱成像数据采集系统 | 第32-36页 |
| 2.3 化学值测量方法 | 第36-37页 |
| 2.3.1 可溶性蛋白含量测定方法 | 第36页 |
| 2.3.2 丙二醛含量测定方法 | 第36-37页 |
| 2.3.3 过氧化物酶活性测定方法 | 第37页 |
| 2.3.4 超氧化物歧化酶活性测定方法 | 第37页 |
| 2.4 数据预处理方法 | 第37-40页 |
| 2.4.1 平滑处理 | 第37-38页 |
| 2.4.2 多元散射校正和变量标准化 | 第38-39页 |
| 2.4.3 导数光谱 | 第39页 |
| 2.4.4 去趋势处理 | 第39页 |
| 2.4.5 基线校正 | 第39-40页 |
| 2.5 特征波长提取方法 | 第40-42页 |
| 2.5.1 连续投影算法 | 第40页 |
| 2.5.2 无信息变量消除法 | 第40-41页 |
| 2.5.3 竞争性自适应加权采样法 | 第41-42页 |
| 2.5.4 加权回归系数法 | 第42页 |
| 2.6 图像特征提取方法 | 第42-44页 |
| 2.6.1 目标信息提取方法 | 第42页 |
| 2.6.2 纹理特征 | 第42-44页 |
| 2.7 化学计量学建模方法 | 第44-47页 |
| 2.7.1 偏最小二乘回归 | 第44-45页 |
| 2.7.2 最小二乘-支持向量机 | 第45-46页 |
| 2.7.3 极限学习机 | 第46-47页 |
| 2.8 模型评价标准 | 第47页 |
| 2.9 本章小结 | 第47-49页 |
| 第三章 基于光谱信息的油菜除草剂胁迫快速诊断方法 | 第49-81页 |
| 3.1 引言 | 第49-51页 |
| 3.2 试验设计与试验样本制备 | 第51-53页 |
| 3.2.1 油菜样本栽培试验 | 第51页 |
| 3.2.2 油菜叶片苗期、抽薹期样本制备 | 第51-52页 |
| 3.2.3 油菜叶片高光谱成像数据信息采集 | 第52-53页 |
| 3.3 基于光谱信息的油菜苗期叶片除草剂胁迫快速诊断方法 | 第53-74页 |
| 3.3.1 油菜苗期叶片的光谱特性 | 第53-54页 |
| 3.3.2 特征波长提取 | 第54-61页 |
| 3.3.3 基于特征波长的同种除草剂胁迫程度判别模型 | 第61-63页 |
| 3.3.4 基于特征波长的不同种类除草剂胁迫判别模型 | 第63-67页 |
| 3.3.5 植被指数分析 | 第67-74页 |
| 3.4 基于光谱信息的油菜抽薹期叶片除草剂胁迫快速诊断方法 | 第74-79页 |
| 3.4.1 油菜抽薹期叶片的光谱特性 | 第74-75页 |
| 3.4.2 特征波长提取 | 第75-76页 |
| 3.4.3 基于特征波长的同种除草剂胁迫程度判别模型 | 第76页 |
| 3.4.4 基于特征波长的不同种类除草剂胁迫判别模型 | 第76-77页 |
| 3.4.5 植被指数分析 | 第77-79页 |
| 3.5 本章小结 | 第79-81页 |
| 第四章 基于纹理特征的油菜除草剂胁迫快速诊断方法 | 第81-96页 |
| 4.1 引言 | 第81-82页 |
| 4.2 图像纹理特征提取方法及意义 | 第82-83页 |
| 4.3 基于纹理特征的草除灵胁迫程度诊断 | 第83-86页 |
| 4.4 基于纹理特征的丙酯草醚胁迫程度诊断 | 第86-88页 |
| 4.5 基于纹理特征的胺苯磺隆胁迫程度诊断 | 第88-89页 |
| 4.6 特征波长与纹理特征量融合建模 | 第89-94页 |
| 4.7 本章小结 | 第94-96页 |
| 第五章 基于高光谱信息的油菜叶片除草剂胁迫下生理指标快速检测方法 | 第96-127页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 试验样本制备 | 第97页 |
| 5.3 除草剂胁迫下油菜叶片丙二醛含量的高光谱检测方法 | 第97-104页 |
| 5.3.1 油菜鲜叶样本MDA含量统计分析 | 第97-98页 |
| 5.3.2 基于全谱的油菜叶片MDA含量的PLS预测模型 | 第98-99页 |
| 5.3.3 油菜叶片MDA含量预测的特征波长选取 | 第99-100页 |
| 5.3.4 基于特征波长的油菜叶片MDA含量的预测模型 | 第100-104页 |
| 5.4 除草剂胁迫下油菜叶片过氧化物酶高光谱检测方法 | 第104-110页 |
| 5.4.1 油菜鲜叶样本POD活性统计分析 | 第104页 |
| 5.4.2 基于全谱的油菜叶片POD活性的PLS预测模型 | 第104-106页 |
| 5.4.3 油菜叶片POD活性预测的特征波长选取 | 第106页 |
| 5.4.4 基于特征波长的油菜叶片POD活性的预测模型 | 第106-110页 |
| 5.5 除草剂胁迫下油菜叶片超氧化物歧化酶高光谱检测方法 | 第110-116页 |
| 5.5.1 油菜鲜叶样本SOD活性统计分析 | 第110页 |
| 5.5.2 基于全谱的油菜叶片SOD活性的PLS预测模型 | 第110-112页 |
| 5.5.3 油菜叶片SOD活性预测的特征波长选取 | 第112页 |
| 5.5.4 基于特征波长的油菜叶片SOD活性的预测模型 | 第112-116页 |
| 5.6 除草剂胁迫下油菜叶片可溶性蛋白含量高光谱检测方法 | 第116-124页 |
| 5.6.1 油菜鲜叶样本可溶性蛋白含量统计分析 | 第117页 |
| 5.6.2 基于全谱的油菜叶片可溶性蛋白含量的PLS预测模型 | 第117-118页 |
| 5.6.3 油菜叶片可溶性蛋白含量预测的特征波长选取 | 第118-119页 |
| 5.6.4 基于特征波长的油菜叶片可溶性蛋白含量的预测模型 | 第119-124页 |
| 5.7 本章小结 | 第124-127页 |
| 第六章 基于高光谱成像技术的油菜除草剂胁迫下生理参数的可视化研究 | 第127-139页 |
| 6.1 引言 | 第127-130页 |
| 6.2 丙二醛含量空间分布成像图的获取 | 第130-132页 |
| 6.3 过氧化物酶活性空间分布成像图的获取 | 第132-134页 |
| 6.4 超氧化物歧化酶活性空间分布成像图的获取 | 第134-135页 |
| 6.5 可溶性蛋白含量空间分布成像图的获取 | 第135-138页 |
| 6.6 本章小结 | 第138-139页 |
| 第七章 结论与展望 | 第139-142页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第139-140页 |
| 7.2 主要创新点 | 第140-141页 |
| 7.3 进一步研究展望 | 第141-142页 |
| 参考文献 | 第142-149页 |
| 作者简介 | 第149-151页 |
