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摘要
第一章引言
1．1研究背景
1．2小麦渍害及监测技术研究进展
1．2．1渍害产生的原因
1．2．2渍害对小麦生长的影响
1．2．3小麦渍害的监测
1．3作物生理参数高光谱估测研究进展
1．3．1作物的高光谱特征
1．3．2作物叶绿素含量预测
1．3．3作物水分胁迫预测
1．4研究目的和技术路线
1．4．1研究目的与意义
1．4．2技术路线
参考文献
第二章材料与方法
2．1试验地点及供试品种
2．2试验设计
2．3测定项目及方法
2．3．1光谱数据测定
2．3．2叶绿素含量测定
2．3．3叶片含水量的测定
2．4数据处理与分析
2．4．1原始光谱和一阶导数光谱的反射率和特征参数
2．4．2植被指数
2．4．3统计分析
2．5估测模型的建立及检验
2．5．1基于线性和非线性回归的建模方法
2．5．2基于BP神经网络回归分析
2．5．3模型精度检验
参考文献
第三章不同渍水胁迫下小麦高光谱和生理生化参数特征
3．1高光谱特性
3．1．1原始光谱特征
3．1．2红边特征
3．2生理参数变化
3．2．1叶片含水量变化
3．2．2叶片SPAD值变化
3．3本章小结
第四章不同渍水胁迫下小麦叶片SPAD值估测
4．1SPAD值与叶片光谱相关性分析
4．2SPAD值与植被指数和光谱特征参数相关性分析
4．2．1SPAD值与光谱特征参数的相关性
4．2．2SPAD值与植被指数的相关性
4．3SPAD值高光谱估测模型及其精度检验
4．3．1基于光谱特征参数的估算模型及其精度检验
4．3．2基于植被指数的估算模型及其精度检验
4．3．3基于BP神经网络的小麦叶片SPAD值高光谱估算模型
4．4本章小结
参考文献
第五章不同渍水胁迫下小麦叶片含水量估测
5．1小麦叶片含水量与叶片光谱相关性分析
5．2小麦叶片含水量与光谱特征参数和植被指数的相关性分析
5．2．1叶片含水量与光谱特征参数的相关性
5．2．2叶片含水量与现有植被指数的相关性
5．2．3叶片含水量与新的植被指数的定量关系
5．3小麦叶片含水量高光谱估测模型及其精度检验
5．3．1基于高光谱特征参数的估算模型及其精度检验
5．3．2基于植被指数的估算模型及其精度检验
5．3．3基于BP神经网络的估算模型及其精度检验
5．4本章小结
第六章结论与讨论
6．1结论
6．2讨论
6．2．1小麦生理参数及高光谱特征
6．2．3叶片含水量估测
6．3创新点
6．4存在的问题
6．5展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
扬州大学;
