论文目录 | |
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| · 作物营养元素亏缺诊断方法的研究现状 | 第13-15页 |
| · 作物营养元素亏缺的常规诊断方法 | 第13-14页 |
| · 作物营养元素亏缺的无损诊断方法 | 第14-15页 |
| · 作物营养元素亏缺的高光谱图像诊断方法 | 第15-20页 |
| · 高光谱图像技术概况 | 第15-17页 |
| · 高光谱图像技术诊断作物营养元素亏缺的原理 | 第17-20页 |
| · 研究目的 | 第20页 |
| · 研究内容 | 第20-22页 |
| · 小结 | 第22-23页 |
| 第二章 营养元素亏缺样本的培育与叶片常规理化分析 | 第23-51页 |
| · 引言 | 第23页 |
| · 样本培育 | 第23-29页 |
| · 营养液配置 | 第24-27页 |
| · 育苗及移栽 | 第27-28页 |
| · 施肥管理 | 第28-29页 |
| · 叶片营养元素含量检测 | 第29-37页 |
| · 叶片营养元素含量的检测方法 | 第29-34页 |
| · 营养亏缺叶片的元素含量检测结果与分析 | 第34-37页 |
| · 营养元素亏缺叶片的色素含量检测 | 第37-46页 |
| · 叶片色素含量的检测方法 | 第37-41页 |
| · 营养元素亏缺叶片的色素含量检测结果与分析 | 第41-46页 |
| · 营养元素亏缺叶片的外部形态特征分析 | 第46-49页 |
| · 缺N叶片的形态特征分析 | 第46-47页 |
| · 缺P叶片的形态特征分析 | 第47页 |
| · 缺K叶片的形态特征分析 | 第47-48页 |
| · 缺Mg叶片的形态特征分析 | 第48-49页 |
| · 叶片N、P、K、Mg缺素症状比较 | 第49页 |
| · 小结 | 第49-51页 |
| 第三章 高光谱图像采集及预处理 | 第51-59页 |
| · 叶片高光谱图像的采集 | 第51-56页 |
| · 高光谱图像数据采集系统 | 第51-55页 |
| · 高光谱图像采集 | 第55-56页 |
| · 叶片高光谱图像的预处理 | 第56-57页 |
| · 小结 | 第57-59页 |
| 第四章 基于PCA和ICA的叶片高光谱图像特征信息提取 | 第59-69页 |
| · 引言 | 第59页 |
| · PCA和ICA的基本原理 | 第59-65页 |
| · 主成分分析(PCA)的基本原理 | 第59-62页 |
| · 独立分量分析(ICA)的基本原理 | 第62-65页 |
| · PCA和ICA的光谱特征信息提取 | 第65-67页 |
| · PCA提取高光谱图像的光谱特征信息 | 第65页 |
| · ICA提取高光谱图像的光谱特征信息 | 第65-67页 |
| · PCA和ICA的图像特征信息提取 | 第67-68页 |
| · PCA提取高光谱图像的图像特征信息 | 第67-68页 |
| · ICA提取高光谱图像的图像特征信息 | 第68页 |
| · 小结 | 第68-69页 |
| 第五章 基于高光谱图像光谱信息的叶绿素含量及叶面分布检测研究 | 第69-85页 |
| · 引言 | 第69页 |
| · 光谱信息的提取及预处理 | 第69-72页 |
| · 特征波段筛选方法 | 第72-83页 |
| · 常规区间偏最小二乘法(iPLS) | 第74页 |
| · 联合区间偏最小二乘法(SiPLS) | 第74-75页 |
| · 遗传算法-区间偏最小二乘法(GA-iPLS) | 第75-77页 |
| · 遗传算法-模拟退火-区间偏最小二乘法(GA-SA-iPLS) | 第77-82页 |
| · 叶绿素含量偏最小二乘模型比较 | 第82-83页 |
| · 叶绿素含量叶面分布检测 | 第83-84页 |
| · 小结 | 第84-85页 |
| 第六章 基于叶绿素含量叶面分布图的N、K、Mg元素亏缺诊断研究 | 第85-93页 |
| · 引言 | 第85页 |
| · 对照组叶片和缺N、K、Mg叶片叶绿素含量叶面分布图比较 | 第85-88页 |
| · 对照组叶片的叶绿素含量叶面分布图 | 第85-86页 |
| · 缺N叶片的叶绿素含量叶面分布图 | 第86-87页 |
| · 缺K叶片的叶绿素含量叶面分布图 | 第87页 |
| · 缺Mg叶片的叶绿素含量叶面分布图 | 第87-88页 |
| · 基于叶绿素含量叶面分布图的N、K、Mg元素亏缺诊断 | 第88-92页 |
| · N元素亏缺诊断 | 第88-89页 |
| · K元素亏缺诊断 | 第89-91页 |
| · Mg元素亏缺诊断 | 第91-92页 |
| · 小结 | 第92-93页 |
| 第七章 基于近红外高光谱图像的P元素亏缺诊断 | 第93-99页 |
| · 引言 | 第93页 |
| · P元素亏缺诊断 | 第93-97页 |
| · 小结 | 第97-99页 |
| 第八章 设施栽培作物营养元素亏缺症状数据库软件开发 | 第99-105页 |
| · 引言 | 第99页 |
| · 软件开发平台 | 第99页 |
| · 软件基本功能 | 第99页 |
| · 软件使用说明 | 第99-103页 |
| · 小结 | 第103-105页 |
| 第九章 结论与展望 | 第105-109页 |
| · 研究的主要结论 | 第105-107页 |
| · 研究的创新点 | 第107页 |
| · 研究展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
| 附录 | 第123-151页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第151-154页 |
