| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 引言 | 第15-24页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第17-24页 |
| 1.2 研究目标及主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3 研究技术路线 | 第25-27页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第25-26页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第26-27页 |
| 第二章 试验设计与研究方法 | 第27-42页 |
| 2.1 研究区概况 | 第27-28页 |
| 2.2 试验设计 | 第28页 |
| 2.3 图像数据采集方法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 主要实验测量仪器简介 | 第28-29页 |
| 2.3.2 图像及化学成分获取方法 | 第29-31页 |
| 2.4 图像特征提取方法 | 第31-35页 |
| 2.4.1 彩色模型 | 第31-33页 |
| 2.4.2 植被指数 | 第33页 |
| 2.4.3 纹理特征 | 第33-35页 |
| 2.5 幼龄檀香全氮、全铁预测模型构建方法 | 第35-41页 |
| 2.5.1 变量筛选方法 | 第35-37页 |
| 2.5.2 BP神经网络及其改进形式 | 第37-40页 |
| 2.5.3 模型评价 | 第40-41页 |
| 2.6 小结 | 第41-42页 |
| 第三章 可见光图像的幼龄檀香全氮全铁含量估测 | 第42-64页 |
| 3.1 经典分割算法简介 | 第42-47页 |
| 3.1.1 大津法 | 第42-43页 |
| 3.1.2 基于熵的方法 | 第43-44页 |
| 3.1.3 空间聚类分割法 | 第44-47页 |
| 3.2 自然图像檀香植株分割 | 第47-52页 |
| 3.2.1 基于L~*a~*b~*颜色模型的檀香图像分割方法 | 第47-51页 |
| 3.2.2 图像法确定新叶区域 | 第51-52页 |
| 3.3 不同施肥梯度对幼龄檀香生长的影响 | 第52-53页 |
| 3.3.1 不同氮水平下幼龄檀香植株生长量变化 | 第52-53页 |
| 3.3.2 不同铁水平下檀香植株生长量变化 | 第53页 |
| 3.4 特征提取及变换 | 第53-57页 |
| 3.4.1 颜色特征提取 | 第53-54页 |
| 3.4.2 相关性分析及降维处理 | 第54-57页 |
| 3.5 改进后的BPNN构建全氮全铁预测模型 | 第57-62页 |
| 3.5.1 BPNN优化方法参数设置 | 第57-58页 |
| 3.5.2 檀香叶片全氮含量估测结果分析比较 | 第58-60页 |
| 3.5.3 檀香叶片全铁含量估测结果分析比较 | 第60-62页 |
| 3.6 小结 | 第62-64页 |
| 第四章 多光谱图像的檀香叶片全氮全铁含量估测 | 第64-82页 |
| 4.1 可见光-近红外光谱反射率变化分析 | 第64-66页 |
| 4.1.1 不同氮水平下的光谱反射率趋势 | 第64-65页 |
| 4.1.2 不同铁水平下的光谱反射率趋势 | 第65-66页 |
| 4.2 植被指数与纹理参数提取 | 第66-69页 |
| 4.3 相关性分析及变量筛选 | 第69-74页 |
| 4.3.1 植被指数、纹理参数与檀香叶片全氮含量相关性分析 | 第69-71页 |
| 4.3.2 植被指数、纹理参数与檀香叶片全铁含量相关性分析 | 第71-74页 |
| 4.4 不同筛选方法下可见光-近红外图像的檀香叶片全氮含量预测 | 第74-78页 |
| 4.4.1 自变量筛选结果 | 第74-76页 |
| 4.4.2 不同筛选方法下叶片全氮含量预测结果分析 | 第76-78页 |
| 4.5 不同筛选方法下可见光-近红外图像的檀香叶片全铁含量预测 | 第78-81页 |
| 4.5.1 自变量筛选结果 | 第78-79页 |
| 4.5.2 不同筛选方法下叶片全铁含量预测结果分析 | 第79-81页 |
| 4.6 小结 | 第81-82页 |
| 第五章 结论与展望 | 第82-86页 |
| 5.1 结论 | 第82-83页 |
| 5.2 展望 | 第83-86页 |
| 参考文献 | 第86-101页 |
| 在读期间的学术研究 | 第101-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
