基于高光谱的寒地水稻叶片氮素营养诊断研究



基于高光谱的寒地水稻叶片氮素营养诊断研究

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基于高光谱的寒地水稻叶片氮素营养诊断研究

论文目录
摘要	第8-9页
英文摘要	第9-11页
1 引言	第11-17页
1.1 研究的目的与意义	第11-12页
1.2 作物营养诊断技术国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 传统作物营养诊断技术	第12-13页
1.2.2 现代作物营养诊断技术	第13-16页
1.3 本章小结	第16-17页
2 研究内容与技术路线	第17-23页
2.1 试验材料与方法	第17-20页
2.1.1 试验设计	第17-18页
2.1.2 高光谱系统	第18-20页
2.1.3 水稻叶片氮素含量测定	第20页
2.2 研究内容	第20-21页
2.3 技术路线	第21页
2.4 本章小结	第21-23页
3 水稻叶片高光谱信息处理	第23-31页
3.1 水稻叶片高光谱图像采集	第23页
3.2 水稻叶片高光谱数据提取与分析	第23-28页
3.2.1 水稻叶片高光谱反射率提取	第24页
3.2.2 水稻叶片高光谱反射率曲线	第24-26页
3.2.3 水稻叶片高光谱红边参数	第26-28页
3.3 本章小结	第28-31页
4 水稻叶片高光谱特征波段选择	第31-44页
4.1 基于SPA方法的特征波段选择	第31-33页
4.1.1 水稻叶片分蘖期SPA特征波段选择	第31-32页
4.1.2 水稻叶片拔节期SPA特征波段选择	第32页
4.1.3 水稻叶片抽穗期SPA特征波段选择	第32页
4.1.4 水稻叶片成熟期SPA特征波段选择	第32-33页
4.2 基于SPCA方法的特征波段选择	第33-43页
4.2.1 水稻叶片分蘖期SPCA特征波段选择	第35-37页
4.2.2 水稻叶片拔节期SPCA特征波段选择	第37-39页
4.2.3 水稻叶片抽穗期SPCA特征波段选择	第39-41页
4.2.4 水稻叶片成熟期SPCA特征波段选择	第41-43页
4.3 本章小结	第43-44页
5 水稻叶片氮素含量预测模型	第44-64页
5.1 基于全波段高光谱数据的建模预测	第44-46页
5.1.1 水稻叶片分蘖期全光谱氮素预测模型	第44-45页
5.1.2 水稻叶片拔节期全光谱氮素预测模型	第45页
5.1.3 水稻叶片抽穗期全光谱氮素预测模型	第45页
5.1.4 水稻叶片成熟期全光谱氮素预测模型	第45-46页
5.2 基于SPA方法的特征波段建模预测	第46-47页
5.2.1 水稻叶片分蘖期SPA氮素预测模型	第46页
5.2.2 水稻叶片拔节期SPA氮素预测模型	第46-47页
5.2.3 水稻叶片抽穗期SPA氮素预测模型	第47页
5.2.4 水稻叶片成熟期SPA氮素预测模型	第47页
5.3 基于SPCA方法的特征波段建模预测	第47-59页
5.3.1 水稻叶片分蘖期SPCA氮素预测模型	第48-51页
5.3.2 水稻叶片拔节期SPCA氮素预测模型	第51-53页
5.3.3 水稻叶片抽穗期SPCA氮素预测模型	第53-56页
5.3.4 水稻叶片成熟期SPCA氮素预测模型	第56-59页
5.4 水稻叶片氮素含量预测模型分析	第59-63页
5.5 本章小结	第63-64页
6 结论	第64-66页
6.1 结论	第64-65页
6.2 展望	第65-66页
致谢	第66-67页
参考文献	第67-71页
附录	第71-79页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第79页

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