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昆虫实时捕捉、监测与死亡时间诊断的研究

致谢第1-10页
摘要第10-12页
Abstract第12-14页
目录第14-17页
第一章 绪论第17-23页
   ·引言第17-18页
   ·预测虫害发生时间的方法第18-19页
   ·测定农药对害虫效力的方法第19页
   ·高光谱成像技术在害虫检测中的应用第19-20页
   ·国内外捕虫仪器和设备的主要功能第20-21页
   ·目前存在的问题第21页
   ·本课题的研究目的及内容第21-23页
     ·研究目的第21-22页
     ·研究内容第22-23页
第二章 实验材料与方法第23-36页
   ·实验设备第23-26页
     ·高光谱成像仪第23-26页
   ·光谱预处理方法第26-28页
     ·平滑处理(Smoothing)第26页
     ·去除趋势校正(Detrending Corection)第26-27页
     ·多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)第27页
     ·标准正态变量校正(Standard Normal Variate Correction,SNV)第27-28页
     ·导数校正(Derivative Correction)第28页
   ·特征波长提取方法第28-29页
     ·权重回归系数法(Weighted Regression Coefficient,Bw)第28-29页
     ·连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)第29页
   ·化学计量学建模方法第29-35页
     ·人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)第30-31页
     ·支持向量机(Support Vector Machines,SVM)第31-32页
     ·偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)第32-33页
     ·K最邻近节点算法(K-Nearest Neighbors,KNN)第33页
     ·主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)第33-35页
   ·模型评价标准第35页
   ·本章小结第35-36页
第三章 基于高光谱成像技术对菜青虫生命状态诊断的研究第36-54页
   ·引言第36-37页
   ·菜青虫样本制备第37页
   ·菜青虫样本高光谱图像采集第37-38页
   ·菜青虫样本的光谱信息提取第38-39页
   ·样本划分与状态类别赋值第39-40页
   ·PCA定性分析第40-41页
   ·基于不同预处理方法对光谱特性的影响第41-44页
   ·菜青虫存活与死亡状态的鉴别第44-47页
   ·对菜青虫死亡时间诊断的研究第47-48页
   ·菜青虫不同状态两两判别第48-52页
   ·本章小结第52-54页
第四章 国内外捕虫设备和仪器的研究第54-64页
   ·引言第54页
   ·捕虫设备和仪器的分类第54-55页
   ·关于国内外主要捕虫仪器和设备的介绍第55-62页
     ·灯光诱虫捕虫器第55-57页
     ·性信息素引诱捕虫器第57-60页
     ·害虫趋色性诱捕器第60页
     ·昆虫吸捕器第60-61页
     ·飞行障碍捕捉器第61-62页
   ·现行捕虫仪器和设备的优缺点第62页
   ·关于捕虫仪器和设备的建议与设想第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第五章 关于新型昆虫计数监测装置的设计第64-77页
   ·引言第64页
   ·传统昆虫计数设备的不足第64-65页
   ·改进方案第65页
   ·新型昆虫计数监测装置的总体结构与工作原理第65-74页
     ·电网式灭虫器第68页
     ·电流感应模块第68-71页
     ·昆虫扑灯识别模块第71-73页
     ·主控模块第73页
     ·无线数据传输模块第73-74页
   ·具体工作流程第74-76页
   ·本章小结第76-77页
第六章 结论与展望第77-80页
   ·结论第77-79页
   ·展望第79-80页
参考文献第80-84页
作者简介第84页

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