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水稻铅污染高光谱模糊推理预测模型
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水稻铅污染高光谱模糊推理预测模型
论文目录
摘要
第1-6 页
Abstract
第6-10 页
· 绪论
第10-19 页
· 选题背景
第10 页
· 国内外研究现状及存在问题
第10-17 页
· 植被冠层光谱特征研究
第10-11 页
· 重金属污染植被光谱特征研究
第11-13 页
· 遥感提取植被生化组分信息研究
第13-16 页
· 存在问题
第16-17 页
· 研究目的与研究意义
第17 页
· 研究内容与科学问题
第17-19 页
· 研究方案
第19-26 页
· 实验设计
第19-20 页
· 样地选择
第19 页
· 数据采集
第19-20 页
· 数据处理方法
第20-24 页
· 包络线消除法
第20-21 页
· 利用包络线消除法提取新型光谱特征参数
第21-22 页
· 分形分析法及分形维数
第22-23 页
· 利用改进型盒维数算法计算光谱曲线分形维数
第23-24 页
· 技术路线
第24-26 页
· 高光谱预测模型的特征参数提取
第26-34 页
· 水稻铅污染最佳监测期的确定
第26-27 页
· 特征参数提取及其与水稻 Pb 含量的相关性分析
第27-34 页
· 光谱参数 Dc、Da、分形维数与水稻 Pb 含量的相关性分析
第29-30 页
· 土壤pH 值与水稻叶片铅含量的相关性分析
第30 页
· 结果分析
第30-31 页
· 分形维数、Da、土壤pH 值与水稻 Pb 含量的相关模型
第31-34 页
· 利用模糊推理技术建立水稻铅污染高光谱预测模型
第34-52 页
· 模糊理论基础
第35-36 页
· 模糊集的均值
第35 页
· 模糊度和模糊熵
第35-36 页
· 隶属度函数的确定
第36-44 页
· 分形维数的隶属度函数
第36-39 页
· 光谱特征参数 Da 的隶属度函数
第39-41 页
· 土壤pH 值的隶属度函数
第41-44 页
· 特征参数分形维数、Da、土壤 pH 值铅污染阈值的确定
第44-46 页
· 模糊权重的确定
第46-47 页
· 水稻铅污染高光谱模糊推理预测模型的建立
第47-48 页
· 水稻铅污染高光谱模糊推理预测模型的检验
第48-52 页
· 讨论与结语
第52-54 页
· 本文主要结论
第52 页
· 创新点
第52 页
· 后续工作展望
第52-54 页
致谢
第54-55 页
参考文献
第55-58 页
附录
第58页
本篇论文共
58
页,
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