高光譜技術在水稻氮素營養(yǎng)診斷中的應用研究

前言上篇 水稻氮素營養(yǎng)診斷概述 第1章 氮素營養(yǎng)的生理功能 1．1 氮是合成氨基酸和蛋白質的重要成分 1．2 氮素與酶 1．3 氮素與葉綠素及光合作用 1．4 氮素與糖類代謝 第2章 水稻氮素營養(yǎng)的變化規(guī)律 2．1 生育期氮素營養(yǎng)的變化規(guī)律 2．2 不同葉位之間水稻氮素營養(yǎng)運轉規(guī)律 第3章 水稻氮素營養(yǎng)的常規(guī)診斷技術 3．1 化學診斷 3．2 外觀診斷 3．3 葉色診斷 3．4 葉綠素儀診斷 中篇 水稻氦素營養(yǎng)高光譜診斷的理論基礎 第4章 高光譜遙感技術的概述 4．1 高光譜遙感基本概念 4．2 高光譜遙感在植被研究中的應用 4．3 界柏虱幕曹喬向尤譜針冗進展 第5章 不同氮素水平的水稻光譜特征 5．1 水稻冠層與田間背景的光譜特征比較 5．2 水稻冠層光譜特征 5．3 水稻葉片光譜特征 5．4 水稻光譜的紅邊特征 第6章 水稻氮素營養(yǎng)與水稻生物化學參數(shù)的相關勝 6．1 葉片全氮含量和葉綠素、類胡蘿h素含量之間的相關性 6．2 谷穗粗蛋白和粗淀粉、直鏈淀粉之間的相關性 6．3 子粒全氮含量和莖、葉全氮含量之間的相關性 第7章 不同氮素營養(yǎng)水平的生物化學參數(shù)與高光譜參數(shù)的相關性 7．1 葉綠素含量與高光譜變量的相關性分析 7．2 氮素營養(yǎng)與高光譜變量的相關性分析 7．3 穗谷粗蛋白和粗淀粉含量與高光譜變量的相關性分析下篇 水稻氦素營養(yǎng)高光譜診斷的技術與方法 第8章 水稻高光譜數(shù)據(jù)的分析技術 8．1 多元統(tǒng)計分析技術 8．2 基于光譜特征位置變量的分析技術 第9章 高光譜參數(shù)及其提取方法 9．1 高光譜植被指數(shù) 9．2 高光譜數(shù)據(jù)的變換 9．3 光譜吸收指數(shù) 9．4 “三邊”參數(shù)、綠峰參數(shù)和紅光吸收谷參數(shù)第10章 高光譜診斷模型的構建 10．1 主要回歸模型概述 10．2 基于主要高光譜變量的模型 10．3 基于原始光譜與一階導數(shù)光譜的特征波段的選擇 10．4 反射光譜連續(xù)統(tǒng)去除法第11章 可用于水稻氮素營養(yǎng)快速診斷的儀器 11．1 一種便攜式植物氮素和水分含量的無損檢測方法及測量儀器 11．2 便攜式多通道作物葉片氮素營養(yǎng)指標無損監(jiān)測裝置 11．3 基于冠層的水稻氮素營養(yǎng)便攜式診斷儀器 11．4 基于葉片光譜水稻氮素營養(yǎng)便攜式診斷儀器第12章 試驗設計與采用的光譜測量儀器 12．1 試驗設計 12．2 光譜測量儀器 12．3 可精確調控觀測范圍和傾角的冠層光譜觀測裝置主要參考文獻