导读:本文包含了株型识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:光谱特征,水稻,主成分分析,人工神经网络
株型识别论文文献综述
张浩,欧阳由男,王会民,朱练峰,金千瑜[1]（2010）在《识别不同水稻株型的高光谱模式方法的建立》一文中研究指出提出了一种用高光谱技术快速识别不同水稻株型的新方法。首先在试验田内选择33个不同的水稻品种,测定了每个品种的14个株型特征参数,并采用荷兰Avantes公司的AvaSpec-2048便携式光谱仪采集不同株型水稻的高光谱数据。通过聚类分析,将所有水稻品种分为差异较大的3个株型类别。再采用平均平滑法和标准归一化方法对光谱数据进行预处理,对光谱数据主成分分析并获得各主成分数据。最后将主成分数据作为BP神经网络的输入变量,株型类别作为输出变量,建立了叁层人工神经网络识别模型,并用模型对预测样本进行预测。结果表明,预测准确率为100%。该方法实现了对不同水稻株型的快速、无损识别。(本文来源于《核农学报》期刊2010年06期）
黄文江,王锦地,穆西晗,王纪华,刘良云[2]（2007）在《基于核驱动模型参数反演的作物株型遥感识别》一文中研究指出传统的单一方向遥感只能得到地面目标一个方向的辐射量,缺乏足够信息来同时推断像元的波谱和空间结构。多角度的反射光谱对于植被结构特征的估算及类型鉴别比垂直光谱具有明显的优越性。将多角度观测数据和核驱动模型结合,构建了基于核参数各向同性核所占比例(fiso),几何光学核所占比例(fgeo)和体散射核所占比例(fvol)的植被结构参数敏感指数(SPEI)来进行作物株型的遥感识别,并将SPEI与结构散射指数(SSI)和归一化差异参数指数(NDFI)等对紧凑型品种京411和披散型品种中优9507的实测多角度冠层方向反射率数据进行了核参数的反演,不同指数对作物株型结构表现出的敏感性依次为:SPEI>SSI>NDFI。SPEI较以往学者构建的指数对不同株型品种遥感识别具有更好的敏感性,该方法可以在其他作物上拓展应用,具有很好的理论基础和应用前景。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2007年10期）
黄文江,王纪华,刘良云,王之杰,宋晓宇[3]（2006）在《基于AMTIS航空遥感影象和核驱动模型的作物株型遥感识别》一文中研究指出作物群体具有一定的冠层几何结构(株型),对于不同株型的品种,在相同的叶面积指数时冠层反射光谱往往不同,使得利用冠层反射光谱来反演叶面积指数等生物物理和生物化学参数时存在不同株型产生的误差本研究定量研究了不同叶面积指数条件下,作物株型对冠层反射光谱的影响。本研究将多角度观测数据和进行核驱动模型参数反演,提出运用基于核参数各向同性核所占比例(fiso),几何光学核所占比例(fgeo)和体散射核所占比例(fvol)构建了植被结构参数敏感指数(SPEI)来进行作物株型的遥感识别的理论依据,并将植被结构参数敏感指数(SPEI)与结构散射指数(SSI)和归一化差异参数指数(NDFI) 等对紧凑型品种京411和披散型品种中优9507的实测多角度冠层方向反射率数据进行了核参数的反演,表明对于不同参数对作物株型结构表现出的敏感性依次为:SPEI>SSI>NDFI。对于采用多角度AMTIS不同观测角度的遥感数据,通过核驱动模型,利用可见光和近红外波段的各向同性核所占比例,几何光学核所占比例和体散射核所占比例构建的的植被结构参数敏感指数(SPFI)、归一化差异参数指数(NDFI)和结构散射指数(SSI)分别对飞行重点区域进行填图,运用SPFI进行不同株型的品种初步区分效果较NDFI和SSI好,表明运用SPFI进行不同株型的品种初步区分是可行的。在生产上具有一定的应用前景。(本文来源于《第六届成像光谱技术与应用研讨会文集》期刊2006-06-01）
卢艳丽,李少昆,王纪华,谢瑞芝,黄文江[4]（2005）在《冬小麦不同株型品种光谱响应及株型识别方法研究》一文中研究指出以直立和平展2种株型的冬小麦品种为材料,研究了它们的光谱响应以及田间植被覆盖度的差异,探讨了利用冠层光谱反射率、光谱特征参量NDVI及植被覆盖度识别小麦株型的方法。结果表明,(1)小麦不同株型品种在近红外波段(700~1 300 nm)光谱反射率有明显差异,生育前期平展型品种高于直立型品种,并以拔节期的差异为最显着,随着生育进程差异逐渐变小。拔节期是进行株型识别的最佳时期,并且此期冠层的敏感波段680 nm和760~900 nm的反射率在2种株型品种之间差异明显。(2)小麦冠层叶面积指数(LAI)与归一化差异植被指数NDVI(680,890)呈正相关,并且不同生育阶段其相关程度有差异,这是利用NDVI和植被覆盖度(COV)识别不同株型的基础。(3)相同COV条件下,直立型品种的NDVI高于平展型品种的NDVI,并且随着COV的增加,差异逐渐变小,二者的变化关系体现了直立型品种株型紧凑和平展型品种株型披散的特点,利用NDVI和COV的关系可以对株型进行识别,以小麦拔节期为最佳识别阶段,此期2种株型品种的NDVI具有显着差异(P<0.05)。(本文来源于《作物学报》期刊2005年10期）
黄文江,王纪华,刘良云,王锦地,谭昌伟[5]（2005）在《基于多时相和多角度光谱信息的作物株型遥感识别初探》一文中研究指出作物群体具有一定的冠层几何结构(株型),对于不同株型的品种,在相同的叶面积指数时冠层反射光谱往往不同,使得利用冠层反射光谱来反演叶面积指数等生物物理和生物化学参数时存在不同株型产生的误差,该文定量研究了不同叶面积指数条件下,作物株型对冠层反射光谱的影响,并提出运用波长800nm处起身期的冠层反射光谱与该波长处拔节期和起身期冠层反射光谱的比值,可以初步实现高密度披散型品种、低密度披散型品种、高密度中间型品种、低密度中间型品种、高密度直立型品种和低密度直立型品种的遥感识别,结合一定条件下选取的15°、30°和45°观测天顶角下,与可见光和近红外波段(波长)处的二向反射冠层反射光谱数值大小进行结合,可以初步实现作物株型的遥感识别。(本文来源于《农业工程学报》期刊2005年06期）
米湘成,邹应斌,赵炳然,卢正川[6]（2001）在《超级杂交水稻理想株型图像识别的探讨》一文中研究指出为提供评判超级杂交水稻理想株型的方法和手段 ,以 Visual C+ +为工具 ,利用图像识别技术 ,提供了超级杂交水稻理想株型经图像的二值化、细线化处理、提取了株型的骨架信息(本文来源于《湖南农业大学学报(自然科学版)》期刊2001年02期）
株型识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统的单一方向遥感只能得到地面目标一个方向的辐射量,缺乏足够信息来同时推断像元的波谱和空间结构。多角度的反射光谱对于植被结构特征的估算及类型鉴别比垂直光谱具有明显的优越性。将多角度观测数据和核驱动模型结合,构建了基于核参数各向同性核所占比例(fiso),几何光学核所占比例(fgeo)和体散射核所占比例(fvol)的植被结构参数敏感指数(SPEI)来进行作物株型的遥感识别,并将SPEI与结构散射指数(SSI)和归一化差异参数指数(NDFI)等对紧凑型品种京411和披散型品种中优9507的实测多角度冠层方向反射率数据进行了核参数的反演,不同指数对作物株型结构表现出的敏感性依次为:SPEI>SSI>NDFI。SPEI较以往学者构建的指数对不同株型品种遥感识别具有更好的敏感性,该方法可以在其他作物上拓展应用,具有很好的理论基础和应用前景。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
株型识别论文参考文献
[1].张浩,欧阳由男,王会民,朱练峰,金千瑜.识别不同水稻株型的高光谱模式方法的建立[J].核农学报.2010
[2].黄文江,王锦地,穆西晗,王纪华,刘良云.基于核驱动模型参数反演的作物株型遥感识别[J].光谱学与光谱分析.2007
[3].黄文江,王纪华,刘良云,王之杰,宋晓宇.基于AMTIS航空遥感影象和核驱动模型的作物株型遥感识别[C].第六届成像光谱技术与应用研讨会文集.2006
[4].卢艳丽,李少昆,王纪华,谢瑞芝,黄文江.冬小麦不同株型品种光谱响应及株型识别方法研究[J].作物学报.2005
[5].黄文江,王纪华,刘良云,王锦地,谭昌伟.基于多时相和多角度光谱信息的作物株型遥感识别初探[J].农业工程学报.2005
[6].米湘成,邹应斌,赵炳然,卢正川.超级杂交水稻理想株型图像识别的探讨[J].湖南农业大学学报(自然科学版).2001