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小麦主要生育期苗情诊断关键参数遥感监测算法优化研究

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小麦主要生育期苗情诊断关键参数遥感监测算法优化研究
论文目录
 
摘要第11-15页
ABSTRACT第15-20页
第一章 绪论第20-48页
  1 农作物遥感监测基本原理第20-22页
  2 农作物苗情诊断关键参数遥感监测预报模型研究进展第22-29页
    · 单因子模型第24-26页
    · 多因子模型第26-29页
  3 农作物苗情诊断关键参数遥感监测预报多因子模型构建算法第29-36页
    · 传统多元线性回归第29-30页
    · 偏最小二乘回归算法第30-31页
    · 人工神经网络算法第31-32页
    · 单核支持向量回归算法第32-33页
    · 双核支持向量回归算法第33-35页
    · 随机森林回归算法第35-36页
  4 本研究的目的及意义第36-38页
  参考文献第38-48页
第二章 小麦叶面积指数遥感监测多元回归算法研究第48-81页
  前言第48-49页
  1 数据获取与处理第49-55页
    · 试验设计第49-52页
      · 试验地点第49-50页
      · 试验内容第50-52页
    · 叶面积指数数据获取第52页
    · 影像数据及预处理第52-54页
    · 植被指数第54页
    · 数据分析与利用第54-55页
  2 结果第55-77页
    · 相关性分析第55-56页
    · 小麦叶面积指数遥感监测模型的建立第56-71页
      · 传统多元线性模型第56-57页
      · 偏最小二乘回归模型第57-58页
      · 人工神经网络模型第58-59页
      · 单核支持向量回归模型第59-62页
      · 双核支持向量回归模型第62-69页
      · 随机森林回归模型第69-71页
    · 小麦叶面积指数遥感监测模型的评价第71-77页
      · 传统多元线性模型第71-72页
      · 偏最小二乘回归模型第72-73页
      · 人工神经网络模型第73-74页
      · 单核支持向量回归模型第74-75页
      · 双核支持向量回归模型第75-76页
      · 随机森林回归模型第76-77页
  3 不同算法所建叶面积指数遥感监测模型预测性评价第77-79页
  4 小结第79-80页
  参考文献第80-81页
第三章 小麦生物量遥感监测多元回归算法研究第81-107页
  前言第81-82页
  1 数据获取与处理第82-84页
    · 试验设计第82页
    · 地上部分生物量第82页
    · 影像数据及预处理第82-83页
    · 植被指数第83页
    · 数据分析与利用第83-84页
  2 结果第84-102页
    · 相关性分析第84页
    · 小麦生物量遥感监测模型的建立第84-96页
      · 传统多元线性模型第85页
      · 偏最小二乘回归模型第85-86页
      · 人工神经网络模型第86-87页
      · 单核支持向量回归模型第87-90页
      · 双核支持向量回归模型第90-94页
      · 随机森林回归模型第94-96页
    · 小麦生物量遥感监测模型的评价第96-102页
      · 传统多元线性模型第96-97页
      · 偏最小二乘回归模型第97-98页
      · 人工神经网络模型第98-99页
      · 单核支持向量回归模型第99-100页
      · 双核支持向量回归模型第100-101页
      · 随机森林回归模型第101-102页
  3 不同算法所建生物量遥感监测模型预测性评价第102-104页
  4 小结第104-105页
  参考文献第105-107页
第四章 小麦SPAD值遥感监测多元回归算法研究第107-133页
  前言第107-108页
  1 数据获取与处理第108-110页
    · 试验设计第108页
    · 小麦SPAD值测定第108-109页
    · 影像数据及预处理第109页
    · 植被指数第109页
    · 数据分析与利用第109-110页
  2 结果第110-128页
    · 相关性分析第110页
    · 小麦SPAD值遥感监测模型的建立第110-122页
      · 传统多元线性模型第111页
      · 偏最小二乘回归模型第111-112页
      · 人工神经网络模型第112-113页
      · 单核支持向量回归模型第113-116页
      · 双核支持向量回归模型第116-120页
      · 随机森林回归模型第120-122页
    · 小麦SPAD值遥感监测模型的评价第122-128页
      · 传统多元线性模型第122-123页
      · 偏最小二乘回归模型第123-124页
      · 人工神经网络模型第124-125页
      · 单核支持向量回归模型第125-126页
      · 双核支持向量回归模型第126-127页
      · 随机森林回归模型第127-128页
  3 不同算法所建SPAD值遥感监测模型预测性评价第128-130页
  4 小结第130-131页
  参考文献第131-133页
第五章 小麦叶片氮含量遥感监测多元回归算法研究第133-160页
  前言第133-134页
  1 数据获取与处理第134-136页
    · 试验设计第134页
    · 小麦叶片氮含量数据获取第134-135页
    · 影像数据及预处理第135页
    · 植被指数第135页
    · 数据分析与利用第135-136页
  2 结果第136-155页
    · 相关性分析第136页
    · 小麦叶片氮含量遥感监测模型的建立第136-148页
      · 传统多元线性模型第137页
      · 偏最小二乘回归模型第137-138页
      · 人工神经网络模型第138-139页
      · 单核支持向量回归模型第139-142页
      · 双核支持向量回归模型第142-146页
      · 随机森林回归模型第146-148页
    · 小麦叶片氮含量遥感监测模型的评价第148-155页
      · 传统多元线性模型第149-150页
      · 偏最小二乘回归模型第150-151页
      · 人工神经网络模型第151-152页
      · 单核支持向量回归模型第152-153页
      · 双核支持向量回归模型第153-154页
      · 随机森林回归模型第154-155页
  3 不同算法所建叶片氮含量遥感监测模型预测性评价第155-156页
  4 小结第156-158页
  参考文献第158-160页
第六章 结论与讨论第160-170页
  1 讨论第160-165页
    · 多元回归算法遥感监测小麦苗情诊断关键参数的精度分析第160-162页
    · 不同生育期小麦苗情诊断关键参数遥感监测模型精度差异性分析第162-163页
    · 不同生育期小麦苗情诊断关键参数遥感监测模型异同性分析第163-165页
      · 不同生育期同一参数遥感监测模型异同性分析第163-164页
      · 同一生育期不同参数遥感监测模型异同性分析第164-165页
  2 主要结论第165-166页
  3 本研究的创新点第166页
  4 尚待深入研究的问题第166-167页
  5 前景展望第167-168页
  参考文献第168-170页
致谢第170-172页
攻读学位期间的学术论文及科研成果第172-173页

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