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新疆棉花螨害预测方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状与进展第10-13页
        1.2.1 棉叶螨发生特点及规律第10-11页
        1.2.2 遥感技术在病虫害监测中的应用第11-12页
        1.2.3 遥感技术在病虫害预测中的应用第12页
        1.2.4 病虫害预测的其他方法第12-13页
    1.3 研究内容与组织结构第13-15页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 论文组织结构第14-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第二章 棉田螨害光谱响应规律分析与分级识别模型构建第16-30页
    2.1 研究区概况第16页
    2.2 数据获取与处理第16-18页
        2.2.1 棉花冠层高光谱数据获取第16-17页
        2.2.2 螨害指数调查第17-18页
    2.3 研究方法第18-22页
        2.3.1 分类方法第18-21页
        2.3.2 模型精度评价第21页
        2.3.3 模型构建第21-22页
    2.4 结果与分析第22-28页
        2.4.1 冠层光谱分析第22-23页
        2.4.2 敏感波段选择第23-25页
        2.4.3 模型特征选择第25-27页
        2.4.4 模型构建与对比分析第27-28页
    2.5 本章小结第28-30页
第三章 区域尺度的棉叶螨发生预测第30-44页
    3.1 研究区概况第30-31页
    3.2 数据获取与处理第31-33页
        3.2.1 气象数据获取第31页
        3.2.2 遥感卫星数据获取及处理第31-32页
        3.2.3 螨害数据调查第32页
        3.2.4 研究区棉花种植面积提取第32-33页
    3.3 建模方法第33-35页
        3.3.1 Logistic回归第33-34页
        3.3.2 相关向量机(RVM)第34页
        3.3.3 技术路线第34-35页
    3.4 模型特征变量提取第35-38页
        3.4.1 气象特征因子提取第35-37页
        3.4.2 遥感特征因子提取第37-38页
    3.5 模型构建与应用第38-42页
        3.5.1 特征选择第38页
        3.5.2 模型构建及对比分析第38-40页
        3.5.3 模型应用第40-42页
    3.6 本章小结第42-44页
第四章 棉叶螨年度总体趋势预测第44-58页
    4.1 研究区概况第44-45页
    4.2 螨害数据获取第45页
    4.3 灰色系统理论第45-49页
        4.3.1 灰色GM(1,1)预测模型第46页
        4.3.2 灰色马尔可夫链模型第46-48页
        4.3.3 灰色BP神经网络模型第48-49页
    4.4 GM(1,1)螨害灾变预测模型第49-52页
        4.4.1 螨害数据处理第49-50页
        4.4.2 灾变预测模型的建立第50页
        4.4.3 模型精度检验第50-52页
        4.4.4 预测模型验证第52页
    4.5 螨害等级预测模型的构建与分析第52-56页
        4.5.1 螨害数据处理第52-53页
        4.5.2 GM(1,1)等级预测模型的建立第53页
        4.5.3 灰色马尔可夫组合模型的应用第53-55页
        4.5.4 灰色BP神经网络组合模型的应用第55页
        4.5.5 螨害等级预测结果比较分析第55-56页
    4.6 本章小结第56-58页
第五章 结论与展望第58-60页
    5.1 结论第58页
    5.2 展望第58-60页
参考文献第60-66页
致谢第66-68页
作者简介第68-70页
导师评阅表第70页

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