论文目录 | |
中文摘要 | 第1-9页 |
ABSTRACT | 第9-11页 |
1 引言 | 第11-17页 |
· 研究背景及意义 | 第11-12页 |
· 高光谱遥感技术 | 第12-14页 |
· 高光谱遥感技术概念及特点 | 第12-13页 |
· 植被氮素含量的高光谱估测研究进展 | 第13-14页 |
· 研究内容 | 第14页 |
· 研究方案及技术路线 | 第14-17页 |
2 数据获取及数据预处理 | 第17-24页 |
· 试验区概况 | 第17页 |
· 试验数据获取 | 第17-20页 |
· 苹果树冠层高光谱数据 | 第17-19页 |
· 仪器与设备 | 第17-18页 |
· 光谱数据测定 | 第18-19页 |
· 氮素含量测定 | 第19-20页 |
· 数据预处理 | 第20-24页 |
· 冠层光谱数据预处理 | 第20-22页 |
· 数据剔除与平滑处理 | 第20-21页 |
· 数据标准化处理 | 第21-22页 |
· 数据变换 | 第22页 |
· 高光谱特征参量选取 | 第22-24页 |
3 不同物候期的苹果树冠层氮素含量及高光谱特征变化规律 | 第24-27页 |
· 氮素含量变化规律 | 第24页 |
· 冠层高光谱特征变化规律 | 第24-25页 |
· 氮素含量与冠层高光谱特征分析 | 第25-27页 |
4 不同物候期的苹果树冠层氮素含量高光谱敏感波长筛选 | 第27-42页 |
· 盛花期冠层氮素含量敏感波长筛选 | 第27-32页 |
· 氮素含量与冠层光谱反射率的相关性分析 | 第27-30页 |
· 氮素含量与高光谱参量的相关性分析 | 第30-31页 |
· 多元逐步回归法筛选敏感波长 | 第31-32页 |
· 新梢旺长期冠层氮素含量敏感波长筛选 | 第32-35页 |
· 氮素含量与冠层光谱反射率的相关性分析 | 第32-33页 |
· 氮素含量与高光谱参量的相关性分析 | 第33-34页 |
· 多元逐步回归法筛选敏感波长 | 第34-35页 |
· 春梢停长期冠层氮素含量敏感波长筛选 | 第35-37页 |
· 氮素含量与冠层光谱反射率的相关性分析 | 第35-36页 |
· 氮素含量与高光谱参量的相关性分析 | 第36-37页 |
· 多元逐步回归法筛选敏感波长 | 第37页 |
· 秋梢停长期冠层氮素含量敏感波长筛选 | 第37-40页 |
· 氮素含量与冠层光谱反射率的相关性分析 | 第37-39页 |
· 氮素含量与高光谱参量的相关性分析 | 第39-40页 |
· 多元逐步回归法筛选敏感波长 | 第40页 |
· 不同物候期的冠层氮素含量敏感波长比较 | 第40-42页 |
5 不同物候期的苹果树冠层氮素含量的高光谱估测模型 | 第42-63页 |
· 盛花期冠层氮素含量高光谱估测模型的建立与验证 | 第42-47页 |
· 多元逐步回归估测模型 | 第42-43页 |
· 高光谱参量一元回归估测模型 | 第43-44页 |
· BP神经网络估测模型 | 第44-45页 |
· 稳健回归(M估计)估测模型 | 第45-47页 |
· 新梢旺长期冠层氮素含量高光谱估测模型的建立与验证 | 第47-52页 |
· 多元逐步回归估测模型 | 第47-49页 |
· 高光谱参量一元回归估测模型 | 第49页 |
· BP神经网络估测模型 | 第49-50页 |
· 稳健回归(M估计)估测模型 | 第50-52页 |
· 春梢停长期冠层氮素含量高光谱估测模型的建立与验证 | 第52-57页 |
· 多元逐步回归估测模型 | 第52-53页 |
· 高光谱参量一元回归估测模型 | 第53-54页 |
· BP神经网络估测模型 | 第54-55页 |
· 稳健回归(M估计)估测模型 | 第55-57页 |
· 秋梢停长期冠层氮素含量高光谱估测模型的建立与验证 | 第57-62页 |
· 多元逐步回归估测模型 | 第57-58页 |
· 高光谱参量一元回归估测模型 | 第58-59页 |
· BP神经网络估测模型 | 第59-60页 |
· 稳健回归(M估计)估测模型 | 第60-62页 |
· 不同物候期的苹果树冠层氮素含量最佳估测模型比较 | 第62-63页 |
6 结果与讨论 | 第63-65页 |
· 研究结果 | 第63-64页 |
· 讨论 | 第64-65页 |
7 研究特色与展望 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
攻读硕士期间取得的主要学术成就 | 第74页 |