柑橘黃龍病,又稱梢枯病,是贛南柑橘產(chǎn)業(yè)的一大威脅。目前,檢測柑橘黃龍病主要采用基于黃龍病的葉片典型的癥狀的視覺偵測和聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)。相比于傳統(tǒng)的檢測技術(shù),高光譜成像技術(shù),作為新一代的光譜分析技術(shù),同時提供物體的光譜及空間信息,具有快速、無損的優(yōu)點,近幾年在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測研究中應(yīng)用廣泛。本論文以贛南臍橙為研究對象,目的是基于高光譜成像技術(shù),提出有關(guān)柑橘黃龍病高光譜檢測的依據(jù)以及途徑。論文主要完成了一下幾方面的內(nèi)容:1)分析柑橘黃龍病葉片理化指標(biāo)的差異性和柑橘黃龍病光譜響應(yīng)特征,確定了柑橘黃龍病高光譜檢測機理。首先,將葉綠素、淀粉、可溶性糖三個理化值結(jié)合繪制了散點圖�？梢钥闯�,三類葉片分別呈現(xiàn)了聚類的現(xiàn)象,表明葉綠素、淀粉、可溶性糖可以作為鑒別黃龍病葉片的特異性指標(biāo)。采用方差分析和最小顯著性差異多重比較分析分析三類指標(biāo)之間的差異,結(jié)果表明三類理化指標(biāo)存在顯著性差異(P<0.05),并且表現(xiàn)在它們的高光譜反射率光譜有一定的響應(yīng)特征。但單獨通過一種理化指標(biāo)是無法將黃龍病葉片、正常葉片、缺素葉片區(qū)分開的,必須將三指標(biāo)合并共同用于柑橘黃龍病的光譜診斷。2)利用高光譜成像技術(shù)實現(xiàn)了柑橘黃龍病高...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
主要符號說明
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 柑橘黃龍病診斷技術(shù)現(xiàn)狀及問題
        1.2.2 基于光譜分析技術(shù)的柑橘黃龍病國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 基于光譜分析技術(shù)的柑橘黃龍病國外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
第二章 實驗材料與方法
    2.1 柑橘葉片的采集
    2.2 高光譜成像系統(tǒng)
    2.3 柑橘葉片真值測定方法
        2.3.1 葉綠素的測定
        2.3.2 可溶性糖的測定
        2.3.3 淀粉的測定
    2.4 柑橘葉片高光譜數(shù)據(jù)采集
        2.4.1 柑橘葉片高光譜圖像的采集
        2.4.2 柑橘葉片高光譜數(shù)據(jù)的獲取
    2.5 數(shù)據(jù)處理方法
        2.5.1 波段篩選方法
        2.5.2 建模方法
    2.6 模型評價標(biāo)準(zhǔn)
    2.7 本章小結(jié)
第三章 柑橘黃龍病高光譜快速無損檢測機理
    3.1 引言
    3.2 柑橘黃龍病理化指標(biāo)差異性分析
        3.2.1 方差分析
        3.2.2 最小顯著性差異多重比較分析
    3.3 柑橘葉片高光譜數(shù)據(jù)獲取及光譜響應(yīng)特征分析
    3.4 結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于高光譜成像技術(shù)的柑橘黃龍病定性判別
    4.1 引言
    4.2 特征變量選擇
        4.2.1 馬氏距離
        4.2.2 遺傳算法
    4.3 結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于高光譜成像技術(shù)的柑橘黃龍病定量判別
    5.1 引言
    5.2 實驗樣本
    5.3 特征波段的選擇
        5.3.1 連續(xù)投影算法
        5.3.2 正適應(yīng)加權(quán)算法
    5.4 結(jié)果與分析
        5.4.1 柑橘葉片三指標(biāo)定量模型
        5.4.2 柑橘黃龍病偏最小二乘判別模型
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
個人簡歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝



本文編號：3903981