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时间:2018-11-10
《基于高光谱图像技术的生菜叶片氮素含量检测与可视化分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、万方数据江苏大学硕士学位论文目录第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11.2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21.2.1基于光谱技术的无损检测研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..21.2.2基于计算机视觉技术的无损检测研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.41.2.3基于高光谱图像技术的无损检测研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.51.3本文研究内容和思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯71.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯
2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9第2章样本培育及叶片数据采集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102.1生菜样本培育⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一102.1.1试验背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102.1.2营养液的配制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯102.1.3样本的育苗移栽及施肥管理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112.1.4叶片样本采集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132.2叶片高光谱图像采集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..132.2.1
3、高光谱成像系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132.2.2高光谱图像的采集与标定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯142.3叶片氮含量检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..142.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一16第3章高光谱图像处理方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯173.1数据预处理方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一173.1.1平滑算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯173.1.2多元散射校正算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
4、⋯173.1.3标准正态变量变换和去趋势算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯183.1.4导数变换算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯183.1.5正交信号校正算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯183.2特征波长选取方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一193.3数学建模方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..19V万方数据基于高光谱图像技术的生菜叶片氮素含量检测与可视化研究3.3.1多元线性回归方法(MLR)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..203.3.2偏最d,--乘回归方法(PLSR)⋯⋯
5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.203.3.3支持向量机回归方法(SVR)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯213.3.4模型性能评价指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯233.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一23第4章基于高光谱图像的叶片光谱和图像信息提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯244.1叶片感兴趣区域的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一244.2叶片光谱信息的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一254.3叶片图像信息的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯274.3.1主成分分析⋯
6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯274.3.2纹理分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯284.3.3主成分图像纹理提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯304.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一31第5章基于高光谱图像的生菜叶片氮素含量预测模型研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯325.1基于光谱信息的生菜叶片氮素含量预测模型研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯一325.1.1光谱数据预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯325.1.2光谱预处理方法的筛选⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯345.1.3
7、特征波长的提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯355.1.4基于特征波长的生菜叶片氮素含量预测模型建立⋯⋯⋯⋯365.2基于图像纹理信息的生菜叶片氮素含量预测模型研究⋯⋯⋯⋯..385-3模型结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..425.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..42第6章基于高光谱图像的生菜叶片氮素含量分布可视化研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯436.1高光谱图像的可视化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..436.2生菜叶片氮素含量分布的可视化研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯
8、⋯⋯⋯⋯⋯一436.2.1可视化模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯446.2.2生菜叶片氮素含量分布的可视化显示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯466.3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯47第7章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯487.1论文工作总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一48VI万方数据江苏大学硕士学位论文7.2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯
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