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玉米氮营养水平高光谱反演模型研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·研究背景第10-11页
   ·作物氮素营养的光谱监测研究进展第11-13页
   ·研究目的及意义第13-14页
   ·论文组织第14-15页
第2章 实验设计与数据采集第15-21页
   ·高光谱数据采集第15-17页
     ·采集区域第15-16页
     ·光谱测量仪器第16页
     ·光谱数据测量方法第16-17页
   ·参数测定第17-21页
     ·农学参数测定第17页
     ·氮营养指数的确定第17-21页
第3章 玉米氮素敏感光谱特征提取模型第21-35页
   ·高光谱特征参数提取第21-24页
     ·导数技术及红边参数第21-23页
     ·比值植被指数第23-24页
   ·逐步回归分析第24-30页
     ·引入和剔除变量的依据第24-27页
     ·逐步回归的矩阵变换计算方法第27-29页
     ·通径分析方法第29-30页
   ·玉米氮素敏感光谱参数提取第30-33页
     ·基于逐步回归分析的玉米氮素敏感光谱参数提取第30-33页
     ·基于通径分析的玉米氮素敏感光谱参数提取第33页
   ·本章小结第33-35页
第4章 基于高光谱数据的玉米氮营养指数智能诊断方法第35-57页
   ·模糊神经网络基本原理第35-42页
     ·模糊系统第35-39页
     ·人工神经网络第39-41页
     ·模糊系统与人工神经网络的结合第41-42页
   ·基于动态模糊神经网络的玉米氮营养指数的决策分析第42-56页
     ·模糊神经网络结构第42-44页
     ·网络结构的学习算法第44-47页
     ·模型仿真及检验第47-50页
     ·玉米氮营养指数水平评估试验第50-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 结论与展望第57-59页
   ·总结第57页
   ·展望第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
附录第63-66页

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