本文以不同黃化程度的銀杏（Ginkgo biloba）為研究材料,針對葉綠素含量測定方法的應(yīng)用現(xiàn)狀,利用近年來發(fā)展較快的兩種植物生理信息無損檢測手法——圖像法和高光譜法,通過圖像編程代碼優(yōu)化、光譜敏感波段篩選與植被指數(shù)的構(gòu)建,分別建立和篩選最優(yōu)擬合模型,提高預(yù)估精度,旨在為銀杏黃化病的早期預(yù)測建立診斷體系和方法,為銀杏葉片葉綠素含量的長期動態(tài)觀測提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。獲得如下研究結(jié)果:（1）圖像處理方法通過對圖像處理過程的代碼優(yōu)化,篩選出適于掃描圖像顏色提取的圖像增強(qiáng)方法—中值濾波法（5×5窗口）和圖像分割方法—直方圖閾值分割法,實(shí)現(xiàn)了從彩色圖片到顏色數(shù)值的快速提取。從44個顏色指標(biāo)中篩選出最優(yōu)指標(biāo)為R-B,其預(yù)測模型為y=3.142e-041x,R2達(dá)到0.767,預(yù)估精度達(dá)到97.16%,因此R-B可作為基于圖像處理的銀杏葉片葉綠素含量估算的最佳預(yù)測指標(biāo)。（2）高光譜分析方法通過對光譜敏感波段的篩選和植被指數(shù)的構(gòu)建,銀杏葉片原始光譜的敏感波段為605nm、700nm,一階導(dǎo)數(shù)光譜的敏感波段為551nm、655nm、690nm、724nm,三邊參數(shù)中與葉綠素含量相關(guān)性較高的參數(shù)為（... 

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 文獻(xiàn)綜述
    1.1 選題背景
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 葉綠素含量測定方法研究進(jìn)展
        1.2.2 圖像法在葉綠素含量估算方面的研究進(jìn)展
        1.2.3 高光譜法在葉綠素含量估算方面的研究進(jìn)展
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 目的意義
第二章 基于圖像處理技術(shù)的銀杏葉片葉綠素含量估算研究
    2.1 試驗(yàn)材料
        2.1.1 試驗(yàn)地概況
        2.1.2 試驗(yàn)材料及儀器
    2.2 試驗(yàn)方法
        2.2.1 葉片圖像采集
        2.2.2 葉綠素含量測定
        2.2.3 圖像處理方法
        2.2.4 顏色模型的選取
        2.2.5 顏色指標(biāo)的計(jì)算
    2.3 結(jié)果與分析
        2.3.1 銀杏葉片圖像處理代碼優(yōu)化
        2.3.2 銀杏葉片顏色提取代碼優(yōu)化
        2.3.3 銀杏葉片顏色特征參數(shù)差異性分析
        2.3.4 銀杏葉片顏色特征與葉綠素含量相關(guān)性分析
        2.3.5 預(yù)測模型的建立與檢驗(yàn)
    2.4 小結(jié)
第三章 基于高光譜分析技術(shù)的銀杏葉片葉綠素含量估算研究
    3.1 試驗(yàn)材料
    3.2 試驗(yàn)方法
        3.2.1 高光譜數(shù)據(jù)采集
        3.2.2 葉綠素含量測定
        3.2.3 高光譜數(shù)據(jù)處理方法
        3.2.4 高光譜特征變量的選取
    3.3 結(jié)果與分析
        3.3.1 銀杏葉片光譜曲線特征分析
        3.3.2 銀杏葉片光譜特征參數(shù)差異性分析
        3.3.3 銀杏葉片光譜特征與葉綠素含量相關(guān)性分析
        3.3.4 預(yù)測模型的建立與校驗(yàn)
    3.4 小結(jié)
第四章 結(jié)論與討論
    4.1 結(jié)論
    4.2 討論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3675543