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基于地物光谱仪与成像光谱仪耦合的玉米生长信息监测研究

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基于地物光谱仪与成像光谱仪耦合的玉米生长信息监测研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-14页
第一章 绪论第14-20页
  1.1 研究背景第14页
  1.2 研究目的和意义第14-15页
  1.3 高光谱遥感研究进展第15-16页
    1.3.1 高光谱遥感的概念与发展第15页
    1.3.2 高光谱遥感监测植被原理第15-16页
  1.4 高光谱遥感在作物生长监测中的研究进展第16-19页
    1.4.1 非成像光谱仪在作物生理参数监测中的研究进展第16-18页
      1.4.1.1 作物叶绿素含量监测第16-17页
      1.4.1.2 作物水分含量监测第17页
      1.4.1.3 作物氮素含量监测第17-18页
    1.4.2 成像光谱仪在作物生理参数监测中的研究进展第18-19页
  1.5 研究内容与技术路线第19-20页
    1.5.1 研究内容第19页
    1.5.2 技术路线第19-20页
第二章 材料与方法第20-25页
  2.1 研究区概况第20页
  2.2 田间试验设计第20页
  2.3 高光谱数据获取第20-21页
    2.3.1 非成像光谱数据获取第20-21页
    2.3.2 成像光谱数据获取第21页
  2.4 玉米生物理化参量测定第21-22页
    2.4.1 玉米叶片SPAD值测定第21页
    2.4.2 玉米植株含水量的测定第21页
    2.4.3 玉米叶片氮素含量的测定第21-22页
  2.5 数据分析与处理第22-23页
    2.5.1 高光谱数据预处理第22页
    2.5.2 植被指数选取第22-23页
    2.5.3 高光谱特征参数选取第23页
  2.6 模型构建与检验第23-25页
第三章 基于SVC光谱的玉米SPAD值高光谱监测模型第25-45页
  3.1 不同生育期玉米冠层光谱特征第25-26页
  3.2 不同生育期玉米叶片SPAD值特征分析第26页
  3.3 不同SPAD值玉米冠层光谱特征第26-27页
  3.4 基于特征波段的玉米SPAD值遥感估算第27-33页
    3.4.1 玉米冠层原始光谱以及一阶微分光谱与SPAD值的相关性第27-28页
    3.4.2 基于特征波段的不同生育期玉米SPAD值估算模型构建及检验第28-33页
  3.5 基于植被指数的玉米SPAD值遥感估算第33-37页
    3.5.1 植被指数与玉米SPAD值相关性第33页
    3.5.2 基于植被指数的不同生育期玉米SPAD值估算模型构建及检验第33-37页
  3.6 基于高光谱特征参数的玉米SPAD值遥感估算第37-43页
    3.6.1 高光谱特征参数与玉米SPAD值相关性第37-38页
    3.6.2 基于高光谱特征参数的不同生育期玉米SPAD值估算模型构建及检验第38-43页
  3.7 讨论第43页
  3.8 本章小结第43-45页
第四章 基于SVC光谱的玉米植株含水量高光谱监测模型第45-61页
  4.1 不同生育期玉米植株含水量特征分析第45-46页
  4.2 不同植株含水量玉米冠层光谱特征第46页
  4.3 基于特征波段的玉米植株含水量遥感估算第46-51页
    4.3.1 玉米冠层原始光谱及一阶微分光谱与植株含水量的相关性第46-48页
    4.3.2 基于特征波段的不同生育期玉米植株含水量估算模型构建及检验第48-51页
  4.4 基于水分指数的玉米植株含水量遥感估算第51-54页
    4.4.1 水分指数与植株含水量相关性第51-52页
    4.4.2 基于水分指数的不同生育期玉米植株含水量估算模型构建及检验第52-54页
  4.5 基于光谱指数的玉米植株含水量遥感估算第54-59页
    4.5.1 光谱指数与玉米植株含水量相关性第54-55页
    4.5.2 基于光谱指数的不同生育期玉米植株含水量估算模型构建及检验第55-59页
  4.6 讨论第59页
  4.7 本章小结第59-61页
第五章 基于SOC光谱的玉米叶片SPAD值高光谱监测模型第61-73页
  5.1 SOC光谱曲线特征分析第61-62页
  5.2 不同SPAD值SOC光谱曲线特征分析第62-63页
  5.3 基于特征波段的玉米叶片SPAD值遥感估算第63-65页
    5.3.1 原始光谱以及一阶微分光谱与玉米SPAD值相关性第63页
    5.3.2 基于特征波段的玉米叶片SPAD值估算模型构建及检验第63-65页
  5.4 基于植被指数的玉米叶片SPAD值遥感估算第65-67页
    5.4.1 植被指数与玉米叶片SPAD值相关性第65页
    5.4.2 基于植被指数的玉米叶片SPAD值估算模型构建及检验第65-67页
  5.5 基于高光谱特征参数的玉米叶片SPAD值遥感估算第67-69页
    5.5.1 高光谱特征参数与玉米叶片SPAD值相关性第67-68页
    5.5.2 基于高光谱特征参数的玉米叶片SPAD值估算模型构建及检验第68-69页
  5.6 基于上述参数的玉米叶片SPAD值多元线性回归模型第69-71页
  5.7 讨论第71页
  5.8 本章小结第71-73页
第六章 基于SOC光谱的玉米叶片氮素含量高光谱监测模型第73-84页
  6.1 不同叶片氮素含量下SOC光谱曲线特征分析第73页
  6.2 基于特征波段的玉米叶片氮素遥感估算第73-75页
    6.2.1 玉米叶片原始光谱以及一阶微分光谱与叶片氮素相关性第73-74页
    6.2.2 基于特征波段的玉米叶片氮素估算模型构建及检验第74-75页
  6.3 基于植被指数的玉米叶片氮素遥感估算第75-78页
    6.3.1 植被指数与玉米叶片氮素相关性第75-76页
    6.3.2 基于植被指数的玉米叶片氮素估算模型构建及检验第76-78页
  6.4 基于高光谱特征参数的玉米叶片氮素遥感估算第78-81页
    6.4.1 高光谱特征参数与玉米叶片氮素相关性第78-79页
    6.4.2 基于高光谱特征参数的玉米叶片氮素估算模型构建及检验第79-81页
  6.5 基于上述参数的玉米叶片氮素多元线性回归模型第81-82页
  6.6 讨论第82页
  6.7 本章小结第82-84页
第七章 结论与展望第84-86页
  7.1 主要结论第84-85页
  7.2 不足与展望第85-86页
参考文献第86-92页
致谢第92-93页
作者简介第93页

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