基于高光谱成像技术的水稻稻瘟病检测方法研究

目录

声明

摘要

1引言

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究概况

1．2．1基于光谱技术的农作物病虫害检测研究概况

1．2．2基于多光谱成像技术的农作物病虫害检测研究概况

1．2．3基于高光谱成像技术的农作物病虫害检测研究概况

1．3研究内容

1．4研究方案及方法

1．4．1试验及数据采集

1．4．2数据处理及分析方法

1．4．3模型性能评价方法

1．5技术路线

2基于高光谱的叶瘟早期分级检测

2．1叶瘟样本高光谱数据获取

2．2叶瘟样本光谱特征分析及预处理

2．3聚类分析及基于全谱的叶瘟检测

2．3．1聚类分析

2．3．2基于全谱的叶瘟检测模型构建

2．4基于光谱特征提取的叶瘟检测

2．4．1叶瘟叶片光谱特征提取

2．4．2基于光谱特征提取的叶瘟检测模型构建

2．5基于光谱特征波长选择的叶瘟检测

2．5．1叶瘟光谱特征波长选择

2．5．2基于特征波长的叶瘟检测模型构建

2．5．3SG-CARS-PCA叶瘟检测

2．6叶瘟检测模型比较

2．7本章小结

3基于纹理特征提取的穗颈瘟高光谱检测

3．1穗颈瘟样本高光谱数据获取

3．2高光谱图像背景分离

3．3基于特征提取图像纹理特征的穗颈瘟检测

3．3．1穗颈瘟样本高光谱特征图像提取

3．3．2基于特征提取图像概率统计滤波的穗颈瘟检测

3．3．3基于特征提取图像二阶概率统计滤波的穗颈瘟检测

3．4基于特征波长图像纹理特征的穗颈瘟检测

3．4．1穗颈瘟稻穗特征波长图像选择

3．4．2基于特征波长图像的概率统计滤波穗颈瘟检测

3．4．3基于特征波长图像二阶概率统计滤波的穗颈瘟检测

3．4．4GLCM-SPA穗颈瘟检测

3．5本章小结

4基于机器学习的谷粒瘟高光谱检测

4．1谷粒瘟样本高光谱数据获取

4．2谷粒瘟样本光谱特征分析及预处理

4．2．1谷粒瘟样本光谱特征分析

4．2．2谷粒瘟样本光谱预处理

4．3基于PLS-DA的谷粒瘟检测

4．4基于机器学习的谷粒瘟检测

4．4．1基于SVM的谷粒瘟检测

4．4．2基于BPNN的谷粒瘟检测

4．4．3基于CNN的谷粒瘟检测

4．5谷粒瘟检测模型比较

4．6本章小结

5基于高光谱的稻瘟病病害下水稻叶片SPAD值检测

5．1数据获取

5．2基于高光谱特征参数的稻瘟病叶片SPAD值检测

5．2．1高光谱特征参数选择

5．2．2基于高光谱特征参数的模型构建

5．3基于高光谱特征波长的稻瘟病叶片SPAD值检测

5．3．1SPAD值特征波长选择

5．3．2基于特征波长的模型构建

5．4基于高光谱特征提取的稻瘟病叶片SPAD值检测

5．4．1高光谱特征提取

5．4．2基于特征提取的模型构建

5．5稻瘟病叶片SPAD值检测模型比较

5．6本章小结

6结论与展望

6．1结论与创新

6．2展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间发表的学术论文