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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

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