小麦全蚀病高光谱遥感识别方法研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1 文献综述 | 第8-14页 |
| ·遥感技术与光谱技术 | 第9-10页 |
| ·遥感技术 | 第9页 |
| ·光谱技术 | 第9-10页 |
| ·不同地物光谱特征 | 第10页 |
| ·小麦全蚀病监测现状 | 第10-12页 |
| ·基于非成像地物光谱仪小麦全蚀病研究 | 第11-12页 |
| ·基于成像高光谱技术小麦全蚀病监测研究 | 第12页 |
| ·高光谱数据处理 | 第12-13页 |
| ·拟解决问题 | 第13-14页 |
| 2 引言 | 第14-16页 |
| ·选题背景 | 第14页 |
| ·研究目的 | 第14页 |
| ·研究意义 | 第14-16页 |
| 3 材料与方法 | 第16-20页 |
| ·试验设计 | 第16-17页 |
| ·冠层光谱测量 | 第16-17页 |
| ·叶绿素测量 | 第17页 |
| ·研究方法 | 第17页 |
| ·研究的技术路线 | 第17-18页 |
| ·关键技术 | 第18-20页 |
| ·敏感波段选取 | 第18-19页 |
| ·支持向量机技术 | 第19-20页 |
| 4 高光谱遥感分类研究 | 第20-28页 |
| ·模式识别概述 | 第20-21页 |
| ·图像识别概述 | 第21页 |
| ·高光谱遥感应用 | 第21-24页 |
| ·基于光谱分析的植被识别 | 第22-23页 |
| ·原始光谱的校正 | 第23-24页 |
| ·支持向量机技术 | 第24-27页 |
| ·径向基核函数(RBF) | 第25页 |
| ·交叉验证法选取最优参数 | 第25-27页 |
| ·LIBSVM平台介绍 | 第27-28页 |
| 5 小麦全蚀病病害等级识别方法研究 | 第28-34页 |
| ·传统病害识别方法 | 第28页 |
| ·建立小麦全蚀病预测模型 | 第28-32页 |
| ·原始光谱数据提取与处理 | 第28-29页 |
| ·冠层光谱反射率特征分析 | 第29-30页 |
| ·全蚀病敏感波段提取 | 第30-31页 |
| ·建立全蚀病预测模型 | 第31-32页 |
| ·模型检验 | 第32页 |
| ·结果与分析 | 第32-34页 |
| 6 结论与展望 | 第34-37页 |
| ·结论 | 第34-35页 |
| ·后续工作展望 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-41页 |
| Abstract | 第41-42页 |
