| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 文献综述与立题依据 | 第13-27页 |
| 1 作物氮素营养监测的重要性 | 第13-14页 |
| 2 基于高光谱遥感的作物氮素营养监测研究进展 | 第14-21页 |
| 2.1 基于非成像高光谱的作物氮素营养监测研究进展 | 第14-15页 |
| 2.2 基于成像高光谱的作物氮素营养监测研究进展 | 第15-21页 |
| 2.2.1 高光谱成像技术的基本原理简介 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于高光谱成像技术的作物氮素营养监测研究进展 | 第16-21页 |
| 3 本研究目的及意义 | 第21-22页 |
| 参考文献 | 第22-27页 |
| 第二章 技术路线与研究方法 | 第27-41页 |
| 1 研究思路与技术路线 | 第27-29页 |
| 2 材料与方法 | 第29-31页 |
| 2.1 小麦试验设计 | 第29页 |
| 2.2 数据获取方法 | 第29-31页 |
| 2.2.1 测定仪器 | 第29-30页 |
| 2.2.2 光谱数据的测定 | 第30-31页 |
| 2.2.3 小麦叶层氮含量的测定 | 第31页 |
| 3 成像高光谱数据预处理软件及其流程 | 第31-36页 |
| 3.1 成像高光谱数据预处理软件 | 第31-32页 |
| 3.1.1 SpecView软件 | 第31页 |
| 3.1.2 ENVI/IDL软件 | 第31-32页 |
| 3.2 成像高光谱数据预处理流程 | 第32-36页 |
| 3.2.1 FODIS校正 | 第32-33页 |
| 3.2.2 暗背景校正 | 第33-34页 |
| 3.2.3 噪声去除 | 第34-35页 |
| 3.2.4 辐射校正 | 第35页 |
| 3.2.5 反射率定标 | 第35-36页 |
| 3.2.6 裁切影像数据 | 第36页 |
| 4 数据分析与利用 | 第36-37页 |
| 4.1 特征波长选择 | 第36-37页 |
| 4.2 光谱指数构建 | 第37页 |
| 5 模型评价标准 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-41页 |
| 第三章 基于光谱与纹理信息的近地面高光谱影像地物分类研究 | 第41-57页 |
| 1 材料与方法 | 第43-45页 |
| 1.1 试验设计 | 第43页 |
| 1.2 地面高光谱影像采集 | 第43页 |
| 1.3 地面高光谱影像预处理 | 第43页 |
| 1.4 分类方法 | 第43-45页 |
| 1.4.1 基于新型光谱指数的小麦分类 | 第43-44页 |
| 1.4.2 基于纹理的小麦地物分类 | 第44-45页 |
| 1.5 分类精度评价 | 第45页 |
| 2 结果与分析 | 第45-52页 |
| 2.1 基于新型光谱指数的小麦分类 | 第45-48页 |
| 2.2 基于纹理的小麦地物分类 | 第48-49页 |
| 2.3 基于纹理与光谱相结合的小麦地物分类 | 第49-50页 |
| 2.4 与前人的分类方法的比较 | 第50-52页 |
| 3 讨论 | 第52-53页 |
| 3.1 新型光谱指数分类、纹理分类、光谱与纹理相耦合分类的基本原理 | 第52页 |
| 3.2 不同分类方法的比较 | 第52-53页 |
| 3.3 不同分类方法的适用性 | 第53页 |
| 4 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 第四章 基于光谱信息的小麦叶层氮含量的估算模型 | 第57-81页 |
| 1 材料与方法 | 第58-59页 |
| 1.1 试验设计 | 第58页 |
| 1.2 地面高光谱影像采集 | 第58-59页 |
| 1.3 地面高光谱影像预处理 | 第59页 |
| 1.4 分类方法 | 第59页 |
| 1.5 各目标成分冠层光谱测定 | 第59页 |
| 1.6 数据分析与利用 | 第59页 |
| 2 结果与分析 | 第59-75页 |
| 2.1 不同条件下不同目标成分小麦冠层反射光谱变化特征 | 第59-63页 |
| 2.1.1 不同施氮水平下小麦冠层光谱反射率的变化规律 | 第59-61页 |
| 2.1.2 不同密度下小麦冠层光谱反射率的变化特征 | 第61-62页 |
| 2.1.3 不同品种小麦冠层光谱反射率的变化趋势 | 第62-63页 |
| 2.2 不同目标成分小麦冠层单波段反射率与叶层氮含量的定量关系 | 第63-68页 |
| 2.2.1 不同目标成分小麦冠层反射率与叶层氮含量的相关性分析 | 第63-64页 |
| 2.2.2 不同目标成分小麦冠层单波段反射率与叶层氮含量的定量关系 | 第64-68页 |
| 2.3 不同目标成分光谱指数与叶层氮含量的相关性分析 | 第68-75页 |
| 2.3.1 两波段指数(比值、差值和归一化指数)的核心波段的筛选 | 第68-71页 |
| 2.3.2 基于两波段光谱指数的小麦叶层氮含量的监测模型的构建与评价 | 第71-75页 |
| 3 讨论 | 第75-76页 |
| 4 结论 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 第五章 基于光谱和纹理信息的小麦叶层氮含量监测研究 | 第81-111页 |
| 1 材料与方法 | 第83-85页 |
| 1.1 试验设计 | 第83页 |
| 1.2 地面高光谱影像采集 | 第83页 |
| 1.3 地面高光谱影像预处理 | 第83页 |
| 1.4 分类方法 | 第83-84页 |
| 1.5 各目标成分冠层光谱测定 | 第84页 |
| 1.6 连续投影算法(SPA) | 第84页 |
| 1.7 图像纹理特征 | 第84-85页 |
| 1.8 叶层氮含量测定 | 第85页 |
| 1.9 植被指数 | 第85页 |
| 1.10 数据分析与利用 | 第85页 |
| 2 结果与分析 | 第85-104页 |
| 2.1 各目标成分特征波段的提取 | 第85-86页 |
| 2.2 各目标成分的特征波段及其纹理信息 | 第86-90页 |
| 2.2.1 图像纹理特征分析 | 第86-87页 |
| 2.2.2 特征波段光谱、纹理信息与叶层氮含量的相关性分析 | 第87-90页 |
| 2.3 基于各目标成分特征波段的光谱与纹理信息监测叶层氮含量 | 第90-104页 |
| 2.3.1 各目标成分两波段光谱指数与叶层氮含量的监测模型及其评价 | 第90-94页 |
| 2.3.2 各目标成分两波段纹理指数与叶层氮含量的监测模型及其评价 | 第94-98页 |
| 2.3.3 各目标成分两波段光谱纹理指数与叶层氮含量的监测模型及其评价 | 第98-102页 |
| 2.3.4 基于光谱、纹理、光谱纹理信息的植被指数监测模型的评价 | 第102-104页 |
| 3 讨论 | 第104页 |
| 4 结论 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-111页 |
| 第六章 讨论与结论 | 第111-121页 |
| 1 讨论 | 第111-116页 |
| 1.1 成像高光谱的地物分类与反射率计算 | 第112-113页 |
| 1.2 小麦氮素营养的光谱指数监测研究 | 第113-114页 |
| 1.3 基于连续投影算法的小麦特征波段提取 | 第114-115页 |
| 1.4 基于特征波段光谱、纹理的小麦叶层氮含量监测研究 | 第115页 |
| 1.5 本研究的特色与创新 | 第115-116页 |
| 1.6 今后的研究设想 | 第116页 |
| 2 结论 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-121页 |
| 攻读硕士学位期间发表和投稿的学术论文 | 第121-123页 |
| 在学期间参加的研究课题 | 第123-125页 |
| 致谢 | 第125页 |
