| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 目录 | 第13-17页 |
| 图目录 | 第17-20页 |
| 表目录 | 第20-22页 |
| 第一章 绪论 | 第22-36页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第22-23页 |
| ·国内外研究现状及存在问题 | 第23-31页 |
| ·光谱检测 | 第23-24页 |
| ·高光谱检测 | 第24-27页 |
| ·偏振光谱检测 | 第27-30页 |
| ·交互作用研究 | 第30页 |
| ·存在问题 | 第30-31页 |
| ·研究内容和关键问题 | 第31-34页 |
| ·研究内容 | 第32-34页 |
| ·关键问题 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第二章 样本培育及试验系统的构建 | 第36-58页 |
| ·样本培育 | 第36-40页 |
| ·培育方式的选择及营养液配方 | 第36-38页 |
| ·试验样本培育 | 第38-40页 |
| ·样本化学值含量测定 | 第40-48页 |
| ·试验样本氮、磷、钾含量测定 | 第40-44页 |
| ·营养胁迫样本的元素含量检验与结果分析 | 第44-48页 |
| ·试验仪器 | 第48-54页 |
| ·高光谱成像系统 | 第48-50页 |
| ·偏振光谱采集分析系统构建的原理 | 第50-52页 |
| ·偏振光谱采集分析系统的组成部件 | 第52-54页 |
| ·光谱参数优化与数据采集 | 第54-57页 |
| ·高光谱系统参数优化 | 第54-55页 |
| ·偏振光谱采集系统软件平台及参数优化 | 第55-56页 |
| ·数据采集 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 基于高光谱图像技术的番茄叶片氮磷钾检测研究 | 第58-86页 |
| ·番茄营养胁迫叶片的高光谱图像预处理 | 第59-62页 |
| ·波段筛选及图像滤波 | 第59-61页 |
| ·图像背景剔除 | 第61-62页 |
| ·敏感波长提取 | 第62-67页 |
| ·图像降维方法简介 | 第62-63页 |
| ·主成分分析确定敏感波长 | 第63-67页 |
| ·纹理特征的提取 | 第67-71页 |
| ·基于二阶概率统计滤波的纹理特征提取 | 第67-70页 |
| ·结果与分析 | 第70-71页 |
| ·基于高光谱图像特征的氮磷钾营养胁迫模型的建立 | 第71-79页 |
| ·建模方法简介 | 第71-73页 |
| ·定量校正模型评价指标 | 第73-74页 |
| ·样品集的划分 | 第74-75页 |
| ·结果与讨论 | 第75-79页 |
| ·基于反射光谱特征的氮磷钾营养胁迫模型的建立 | 第79-84页 |
| ·建模方法简介 | 第79-81页 |
| ·结果与讨论 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第四章 基于偏振反射特征分析的偏振度检测模型研究 | 第86-120页 |
| ·番茄叶片表面偏振反射特征变化的植物生理学响应 | 第87-92页 |
| ·物体表面偏振反射特征的物理理论基础 | 第87-89页 |
| ·氮磷钾营养胁迫对叶片表面显微结构影响 | 第89-92页 |
| ·番茄缺素叶片偏振反射特征分析 | 第92-102页 |
| ·偏振反射比与方位角的关系 | 第95-96页 |
| ·偏振反射比与探测天顶角的关系 | 第96-97页 |
| ·偏振反射比与偏振片角度的关系 | 第97页 |
| ·偏振反射比与入射天顶角的关系 | 第97-99页 |
| ·不同缺素程度对番茄叶片偏振反射比的影响 | 第99-100页 |
| ·不同生长期对番茄叶片偏振反射比的影响 | 第100-102页 |
| ·番茄叶片的偏振度特征分析 | 第102-110页 |
| ·番茄叶片偏振度的计算 | 第102-106页 |
| ·不同缺素程度的番茄叶片的偏振度特征比较 | 第106-108页 |
| ·偏振度特征与番茄叶片氮磷钾含量的相关性分析 | 第108-110页 |
| ·基于偏振度特征的番茄叶片氮磷钾含量预测模型 | 第110-117页 |
| ·奇异样品的剔除方法 | 第110-111页 |
| ·N元素偏振度模型 | 第111-113页 |
| ·P元素偏振度模型 | 第113-115页 |
| ·K元素偏振度模型 | 第115-117页 |
| ·本章小结 | 第117-120页 |
| 第五章 基于偏振-高光谱多信息融合检测模型研究 | 第120-142页 |
| ·多信息融合技术概述 | 第120-123页 |
| ·多信息融合检测方法 | 第123-125页 |
| ·线性融合模型的建立 | 第125-128页 |
| ·N元素的多信息融合模型 | 第125-126页 |
| ·P元素的多信息融合模型 | 第126-127页 |
| ·K元素的多信息融合模型 | 第127-128页 |
| ·非线性融合模型的建立 | 第128-140页 |
| ·N元素的BP神经网络模型 | 第128-130页 |
| ·N元素的SVR模型 | 第130-133页 |
| ·P元素的BP神经网络模型 | 第133-134页 |
| ·P元素的SVR模型 | 第134-136页 |
| ·K元素的BP神经网络模型 | 第136-138页 |
| ·K元素的SVR模型 | 第138-140页 |
| ·本章小结 | 第140-142页 |
| 第六章 氮磷钾交互作用下番茄营养含量检测模型研究 | 第142-154页 |
| ·氮磷钾交互作用的光谱方程式表达 | 第142-144页 |
| ·权重系数矩阵的计算 | 第144-146页 |
| ·确定交互影响系数矩阵 | 第146-148页 |
| ·交互模型的验证 | 第148-153页 |
| ·本章小结 | 第153-154页 |
| 第七章 结论与展望 | 第154-158页 |
| ·研究的主要结论 | 第154-156页 |
| ·研究的创新点 | 第156页 |
| ·研究的展望 | 第156-158页 |
| 参考文献 | 第158-170页 |
| 致谢 | 第170-172页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文与参加的科研工作 | 第172-174页 |
| 附录 | 第174-177页 |