基于高光谱成像技术的苹果叶片氮素含量估测研究

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基于高光谱成像技术的苹果叶片氮素含量估测研究

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基于高光谱成像技术的苹果叶片氮素含量估测研究

论文目录
中文摘要	第1-8页
英文摘要	第8-10页
1 引言	第10-16页
1.1 研究背景与意义	第10页
1.2 国内外研究进展	第10-14页
1.2.1 高光谱成像技术	第10-12页
1.2.2 植被氮素含量估测研究	第12-14页
1.3 研究内容	第14页
1.4 技术路线	第14-16页
2 实验材料及方法	第16-23页
2.1 实验材料采集	第16页
2.2 实验仪器	第16-17页
2.3 数据获得与预处理	第17-20页
2.3.1 苹果叶片成像高光谱数据测定	第17-18页
2.3.2 苹果叶片成像高光谱数据反射率标准化	第18-19页
2.3.3 苹果叶片高光谱数据提取	第19页
2.3.4 苹果叶片光谱预处理	第19-20页
2.4 苹果叶片氮素含量测定	第20-21页
2.5 建立模型的方法	第21-22页
2.6 模型检验方法	第22-23页
3 苹果叶片成像高光谱与氮素特征	第23-28页
3.1 苹果叶片成像高光谱及氮素信息	第23-26页
3.1.1 苹果叶片成像高光谱信息	第23-24页
3.1.2 苹果叶片氮素信息	第24-25页
3.1.3 不同氮素水平下苹果叶片高光谱信息	第25-26页
3.2 不同品种苹果叶片成像高光谱及氮素信息	第26-28页
3.2.1 不同品种苹果叶片成像高光谱信息	第26-27页
3.2.2 不同品种苹果叶片氮素信息	第27-28页
4 苹果叶片高光谱敏感波长的筛选及植被指数构建	第28-32页
4.1 苹果叶片高光谱与氮素相关性分析与敏感波长筛选	第28-30页
4.2 不同植被指数构建与筛选	第30-32页
5 苹果叶片氮素预测模型的建立和检验	第32-44页
5.1 BP神经网络模型	第32-36页
5.1.1 BP神经网络模型建立	第32-34页
5.1.2 BP神经网络模型检验	第34-36页
5.2 支持向量机回归模型	第36-39页
5.2.1 支持向量机回归模型建立	第36-37页
5.2.2 支持向量机回归模型检验	第37-39页
5.3 随机森林回归模型	第39-42页
5.3.1 随机森林回归模型建立	第39-40页
5.3.2 随机森林回归模型检验	第40-42页
5.4 不同模型对比	第42-44页
6 结果与讨论	第44-46页
6.1 结果	第44-45页
6.2 讨论	第45-46页
7 研究特色与展望	第46-47页
7.1 研究特色	第46页
7.2 展望	第46-47页
参考文献	第47-55页
致谢	第55-56页
攻读学位期间发表论文情况	第56页

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