基于多尺度遥感的寒地水稻稻瘟病信息提取与识别研究

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基于多尺度遥感的寒地水稻稻瘟病信息提取与识别研究

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基于多尺度遥感的寒地水稻稻瘟病信息提取与识别研究

论文目录
摘要	第8-10页
Abstract	第10-13页
1 引言	第13-22页
1.1 背景和意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-19页
1.2.1 光谱技术在病虫害检测中的应用	第14-17页
1.2.2 农作物病虫害遥感监测研究	第17-18页
1.2.3 水稻病虫害识别研究进展	第18-19页
1.3 主要研究内容和技术路线	第19-22页
1.3.1 主要研究内容	第19-20页
1.3.2 研究方案和技术路线	第20-22页
2 数据获取与分析方法	第22-40页
2.1 试验方案	第22-23页
2.2 试验数据获取	第23-30页
2.2.1 叶片尺度的水稻稻瘟病数据获取	第23-24页
2.2.2 冠层尺度的稻瘟病数据获取	第24-26页
2.2.3 区域尺度的稻瘟病数据获取	第26-30页
2.3 数据处理和分析方法	第30-38页
2.3.1 影像预处理	第30-31页
2.3.2 高光谱预处理	第31-33页
2.3.3 光谱特征提取方法	第33-35页
2.3.4 稻瘟病判别分类方法	第35-38页
2.4 判别模型评价方法	第38-39页
2.5 本章小结	第39-40页
3 叶片尺度水稻稻瘟病特征提取与识别	第40-63页
3.1 稻瘟病叶片光谱响应特征分析	第40-43页
3.2 光谱预处理	第43-44页
3.3 基于光谱降维的稻瘟病叶片尺度判别	第44-50页
3.3.1 基于PLS-DA的判别模型	第44-47页
3.3.2 基于PCA-SVM的判别模型	第47-50页
3.4 基于SPA特征波长的稻瘟病叶片尺度判别	第50-54页
3.4.1 SPA特征提取	第50-52页
3.4.2 基于SPA的判别模型	第52-54页
3.5 基于植被指数的稻瘟病叶片尺度判别	第54-62页
3.5.1 病害植被指数的提取	第54-57页
3.5.2 基于植被指数的判别模型	第57-62页
3.6 本章小结	第62-63页
4 冠层尺度稻瘟病特征提取与识别	第63-90页
4.1 数据预处理与标准化	第63-64页
4.2 冠层尺度水稻叶瘟病与氮胁迫区分	第64-76页
4.2.1 水稻叶瘟病和缺氮冠层光谱特征	第64-66页
4.2.2 水稻叶瘟病和缺氮冠层光谱特征提取	第66-70页
4.2.3 水稻叶瘟病和缺氮冠层判别模型	第70-76页
4.3 冠层尺度穗颈瘟区分识别	第76-87页
4.3.1 冠层尺度穗颈瘟光谱分析	第76-78页
4.3.2 冠层尺度穗颈瘟光谱特征提取	第78-81页
4.3.3 冠层尺度穗颈瘟判别模型	第81-87页
4.4 穗颈瘟冠层近地图像分类	第87-88页
4.5 本章小结	第88-90页
5 基于无人机的区域尺度穗颈瘟遥感监测与区分	第90-103页
5.1 数据及分析流程	第90-91页
5.2 区域尺度的穗颈瘟区分模型	第91-98页
5.2.1 区域穗颈瘟特征提取	第91-94页
5.2.2 区域穗颈瘟判别模型	第94-96页
5.2.3 地块级穗颈瘟区域分类填图	第96-98页
5.3 大区域穗颈瘟的区分识别	第98-102页
5.3.1 数据源	第98-99页
5.3.2 区域影像特征提取	第99-100页
5.3.3 大区域穗颈瘟区分与结果分析	第100-102页
5.4 本章小结	第102-103页
6 结论与展望	第103-106页
6.1 结论与创新	第103-104页
6.2 展望	第104-106页
致谢	第106-107页
参考文献	第107-116页
攻读博士学位期间发表的学术论文	第116页

本篇论文共116页，点击这进入下载页面。

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