不同遥感水平水稻氮素信息提取研究

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不同遥感水平水稻氮素信息提取研究

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不同遥感水平水稻氮素信息提取研究

论文目录
致谢	第1-9 页
摘要	第9-12 页
Abstract	第12-16 页
目录	第16-22 页
表目录	第22-28 页
图目录	第28-33 页
第1章绪论	第33-57 页
· 研究意义和立题依据	第33-34 页
· 数据挖掘技术简介	第34-37 页
· 人工神经网络技术概述	第35-36 页
· 支持向量机概述	第36-37 页
· 作物氮素营养诊断的常规方法	第37-38 页
· 遥感提取作物氮素信息	第38-45 页
· 高光谱遥感概述	第38-39 页
· 植被光谱特性	第39-44 页
· 叶片及植被结构	第39-41 页
· 叶片光谱特性	第41-43 页
· 冠层光谱特性	第43-44 页
· 遥感提取作物生化参数的原理和研究基础	第44-45 页
· 遥感在作物氮素信息提取研究中的国内外研究进展	第45-53 页
· 不同遥感水平	第45-51 页
· 叶片水平	第48-49 页
· 冠层水平	第49-50 页
· 卫星水平	第50-51 页
· 不同研究方法	第51-53 页
· 线性逐步回归方法	第51-52 页
· 人工神经网络方法	第52 页
· 支持向量机方法	第52-53 页
· 课题来源、研究内容以及技术路线	第53-57 页
· 课题来源	第53 页
· 研究内容	第53-54 页
· 技术路线	第54-57 页
第2章数据获取及数据分析方法	第57-75 页
· 试验设计	第57-61 页
· 小区试验	第57-60 页
· 大田试验	第60-61 页
· 数据获取	第61-62 页
· 光谱测定	第61-62 页
· 光谱仪介绍	第61 页
· 冠层光谱测定	第61-62 页
· 叶片光谱测定	第62 页
· TM数据	第62 页
· 氮含量测定	第62 页
· 数据分析方法	第62-75 页
· 多元线性回归建模法	第63-64 页
· 反向传播神经网络	第64-66 页
· 径向基函数网络	第66-67 页
· 支持向量机网络	第67-70 页
· 主成份分析法	第70-72 页
· 模型精度检验指标	第72-75 页
第3章数据特征分析	第75-79 页
· 氮含量统计特征	第75-77 页
· 水稻氮含量统计特征分析	第75-76 页
· 油菜氮含量统计特征分析	第76-77 页
· 光谱特征	第77-79 页
· 叶片光谱特征	第77-78 页
· 冠层光谱特征	第78-79 页
第4章基于叶片光谱的氮素信息提取	第79-115 页
· 不同发育期水稻氮含量遥感诊断模型	第79-96 页
· 数据随机分组	第79-80 页
· 主成份分析(PCA分析)	第80-83 页
· 建模样本PCA分析	第80-82 页
· 检验样本PCA分析	第82-83 页
· 回归法提取作物氮素信息	第83-87 页
· 基于光谱反射率的多元线性模型	第83-86 页
· 基于主成份得分值的多元线性模型	第86-87 页
· BP模型	第87-88 页
· RBF模型	第88-89 页
· SVM模型	第89 页
· 模型精度检验	第89-96 页
· 线性模型精度检验	第90-92 页
· BP模型精度检验	第92-94 页
· RBF模型精度检验	第94-96 页
· SVM模型精度检验	第96 页
· 不同氮素水平水稻氮含量遥感诊断模型	第96-106 页
· 数据随机分组	第96-98 页
· 主成份分析	第98-99 页
· 建模样本PCA分析	第98 页
· 检验样本PCA分析	第98-99 页
· 线性模型	第99-100 页
· 基于光谱反射率的多元线性模型	第99-100 页
· 基于主成份的线性模型	第100 页
· BP模型	第100 页
· RBF模型	第100-101 页
· SVM模型	第101 页
· 模型精度检验	第101-106 页
· 线性模型精度检验	第101-102 页
· BP模型精度检验	第102-103 页
· RBF模型精度检验	第103-104 页
· SVM模型精度检验	第104-106 页
· 模型普适性验证	第106-111 页
· 大田水稻数据对模型的验证	第106-109 页
· 氮含量统计特征分析	第106 页
· 光谱反射率PCA分析	第106-107 页
· 模型普适性验证结果	第107-109 页
· 油菜数据对模型的验证	第109-111 页
· 氮含量统计特征分析	第109 页
· 光谱反射率PCA分析	第109 页
· 模型普适性验证结果	第109-111 页
· 本章小结	第111-115 页
第5章基于冠层光谱的氮素信息提取	第115-147 页
· 不同发育期水稻氮含量遥感诊断模型	第115-130 页
· 数据随机分组	第115 页
· 主成份分析(PCA分析)	第115-118 页
· 建模样本PCA分析	第115-117 页
· 检验样本PCA分析	第117-118 页
· 回归法提取作物氮素信息	第118-120 页
· 基于光谱反射率的多元线性模型	第118-119 页
· 基于主成份得分值的多元线性模型	第119-120 页
· BP模型	第120 页
· RBF模型	第120-121 页
· SVM模型	第121 页
· 模型精度检验	第121-130 页
· 线性模型精度检验	第121-124 页
· BP模型精度检验	第124-125 页
· RBF模型精度检验	第125-127 页
· SVM模型精度检验	第127-130 页
· 不同氮素水平水稻氮含量遥感诊断模型	第130-138 页
· 数据随机分组	第130 页
· 主成份分析	第130-132 页
· 建模样本PCA分析	第130-131 页
· 检验样本PCA分析	第131-132 页
· 多元线性模型	第132 页
· 基于光谱反射率的多元线性回归模型	第132 页
· 基于主成份的线性模型	第132 页
· BP模型	第132-133 页
· RBF模型	第133 页
· SVM模型	第133-134 页
· 模型精度检验	第134-138 页
· 线性模型精度检验	第134-135 页
· BP模型精度检验	第135-136 页
· RBF模型精度检验	第136-137 页
· SVM模型精度检验	第137-138 页
· 模型普适性验证	第138-142 页
· 大田水稻数据对模型的验证	第138-140 页
· 氮含量统计特征分析	第139 页
· 光谱反射率PCA分析	第139 页
· 模型普适性验证结果	第139-140 页
· 油菜数据对模型的验证	第140-142 页
· 油菜氮含量统计特征分析	第140 页
· 光谱反射率PCA分析	第140-141 页
· 模型普适性验证结果	第141-142 页
· 本章小结	第142-147 页
第6章基于TM数据的氮素信息提取	第147-163 页
· 氮含量统计特征分析	第147-148 页
· 不同遥感水平光谱变量以及植被指数的统计特征分析	第148-149 页
· 光谱变量与氮含量之间相关关系的定性分析	第149-151 页
· 基于叶片光谱模拟TM变量的氮含量诊断模型	第151-152 页
· 模型结构	第151 页
· 模型评价	第151-152 页
· 基于冠层光谱模拟TM变量的氮含量诊断模型	第152-154 页
· 模型结构	第152-153 页
· 模型评价	第153-154 页
· 基于TM数据的氮含量诊断模型	第154-156 页
· 模型结构	第154 页
· 模型精度检验	第154-156 页
· 叶片和冠层水平氮含量诊断模型的可扩展性验证	第156-161 页
· 叶片水平氮含量诊断模型的可扩展性验证	第156-159 页
· 冠层水平氮含量诊断模型的可扩展性验证	第159-161 页
· 本章小结	第161-163 页
第7章结语、创新点与讨论	第163-170 页
· 主要结论	第163-168 页
· 不同遥感水平氮含量诊断模型精度比较	第163-165 页
· 不同研究方法对比	第165-167 页
· R-模型和PC-模型精度对比	第167 页
· 不同氮素水平模型精度对比	第167-168 页
· 创新点	第168 页
· 讨论	第168-170 页
参考文献	第170-187 页
作者简历及在学期间的科研成果	第187 页

本篇论文共187页，点击这进入下载页面。

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