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基于成像高光谱数据的小麦白粉病诊断研究

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基于成像高光谱数据的小麦白粉病诊断研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
  1.2 研究现状第11-13页
    1.2.1 基于近地非成像高光谱遥感的病虫害监测研究第11-12页
    1.2.2 基于近地成像高光谱遥感的病虫害监测研究第12-13页
  1.3 研究内容与技术路线第13-15页
    1.3.1 小麦白粉病害分割方法研究与系统设计第13页
    1.3.2 小麦白粉病早期特征研究与建模第13-14页
    1.3.3 小麦白粉病中晚期严重度识别研究第14-15页
  1.4 论文结构第15-16页
第二章 试验方案与数据获取第16-21页
  2.1 试验方案第16页
  2.2 数据获取第16-17页
    2.2.1 试验仪器第16-17页
    2.2.2 高光谱数据获取第17页
  2.3 高光谱数据预处理第17-18页
    2.3.1 反射率转换第17-18页
    2.3.2 光谱特征增强第18页
  2.4 病害严重度划分第18-20页
  2.5 本章小结第20-21页
第三章 病斑分割方法及系统搭建第21-37页
  3.1 引言第21-22页
  3.2 染病叶片病斑分割流程第22-23页
  3.3 图像增强处理第23-25页
    3.3.1 直方图均衡化第23页
    3.3.2 邻域平均法第23-24页
    3.3.3 中值滤波第24-25页
  3.4 叶片区域提取第25-31页
    3.4.1 Lab颜色空间第26-27页
    3.4.2 OTSU阈值分割第27-28页
    3.4.3 模糊C—均值聚类第28-30页
    3.4.4 形态学处理第30-31页
  3.5 病斑区域提取第31-33页
  3.6 病情指数计算第33-34页
  3.7 小麦叶片病斑分割系统搭建第34-36页
    3.7.1 系统开发第34-35页
    3.7.2 系统实现第35-36页
  3.8 本章小结第36-37页
第四章 基于Relief-F波段筛选的小麦白粉病早期特征研究第37-46页
  4.1 引言第37-38页
  4.2 研究方法第38-41页
    4.2.1 Relief-F算法第38页
    4.2.2 适用于病害检测的植被指数选取第38-39页
    4.2.3 支持向量回归第39-41页
  4.3 染病早期不同病害严重等级的光谱特征第41-42页
  4.4 基于Relief-F算法的病害敏感波段提取第42-44页
  4.5 病情反演模型建立第44-45页
  4.6 本章小结第45-46页
第五章 基于Isomap与PNN的小麦白粉病中晚期严重度分类研究第46-58页
  5.1 引言第46页
  5.2 研究方法第46-50页
    5.2.1 等距映射算法第47-48页
    5.2.2 概率神经网络第48-50页
  5.3 染病中晚期不同病害严重度的光谱特征第50-51页
  5.4 Isomap降维处理第51-52页
  5.5 中晚期白粉病病害指数计算第52-53页
  5.6 基于PNN的分类识别结果与分析第53-55页
  5.7 Isomap降维处理在早期病害上的应用第55-56页
  5.8 本章小结第56-58页
第六章 总结与展望第58-61页
  6.1 总结第58-59页
  6.2 展望第59-61页
参考文献第61-68页
致谢第68-69页
攻读学位期间发表的学术论文第69页
攻读学位期间参与的科研项目第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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