光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究

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光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究

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光谱及高光谱成像技术在作物特征信息提取中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
图目录	第10-12页
表目录	第12-13页
第一章绪论	第13-25页
· 研究背景及意义	第13-15页
· 国内外的研究现状分析	第15-21页
· 研究的内容与方法	第21-22页
· 本章小结	第22-25页
第二章作物信息采集的理论基础和常用方法概述	第25-45页
· 光谱学原理与常用测量设备	第25-31页
· 光谱数据处理方法概述	第31-37页
· 高光谱成像技术原理及测量设备	第37-40页
· 高光谱图像数据处理概述	第40-44页
· 本章小结	第44-45页
第三章基于光谱技术的植物生化组分含量检测仪的研制	第45-63页
· 引言	第45页
· 仪器设计的原理	第45-47页
· 硬件结构设计	第47-54页
· 测量仪器的内部软件设计	第54-58页
· 标定试验及仪器性能测试	第58-62页
· 本章小结	第62-63页
第四章基于光谱技术的冬小麦生化组分含量测量研究	第63-77页
· 引言	第63页
· 材料与方法	第63-65页
· 光谱数据预处理方法探讨	第65-70页
· 光谱数据特征值提取方法比较	第70-74页
· 冬小麦生化组分定量分析模型的建立	第74-76页
· 本章小结	第76-77页
第五章基于光谱技术及高光谱成像技术的柑橘黄龙病识别	第77-99页
· 引言	第77-78页
· 材料与方法	第78-81页
· 基于光谱技术的柑橘黄龙病识别	第81-89页
· 基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病识别	第89-97页
· 本章小结	第97-99页
第六章基于高光谱成像技术的蓝莓果实田间识别	第99-113页
· 引言	第99-100页
· 材料与方法	第100-104页
· 果实识别结果分析	第104-108页
· 高光谱图像数据降维方法	第108-112页
· 本章小结	第112-113页
第七章结论与展望	第113-116页
· 结论	第113-114页
· 创新点	第114页
· 展望与建议	第114-116页
参考文献	第116-123页
致谢	第123-124页
作者简介	第124-125页

本篇论文共125页，点击这进入下载页面。

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