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基于叶绿素荧光动力学的大豆干旱/NaCl胁迫影响分析
 
     论文目录
 
摘要第10-12页
Abstract第12-14页
第一章 绪论第15-35页
    1.1 研究背景及意义第15-18页
        1.1.1 我国大豆产业现状第15-16页
        1.1.2 我国干旱与盐碱地现状第16-18页
        1.1.3 大豆土壤胁迫识别意义第18页
    1.2 叶绿素荧光动力学机理研究第18-23页
    1.3 植物生理检测及胁迫识别方法国内外研究现状第23-28页
        1.3.1 叶绿素荧光动力学的发展与现状第23-26页
        1.3.2 传统植物生理检测及胁迫识别方法发展与现状第26-28页
    1.4 图像识别及自动控制在植物检测领域中的应用第28-31页
        1.4.1 基于图像的机器识别、检测技术在植物检测领域中的应用第28-30页
        1.4.2 自动控制技术在植物检测领域中的应用第30-31页
    1.5 本论文研究目标与内容第31-34页
        1.5.1 研究目标第31-32页
        1.5.2 主要研究内容第32-33页
        1.5.3 技术路线第33-34页
    1.6 本章小结第34-35页
第二章 干旱胁迫对苗期大豆光合作用的影响第35-52页
    2.1 引言第35页
    2.2 干旱胁迫试验设计第35-40页
        2.2.1 试验材料与处理第35-36页
        2.2.2 测定项目及方法第36-40页
    2.3 试验结果第40-47页
        2.3.1 干旱胁迫对苗期大豆气体交换参数的影响第40-42页
        2.3.2 干旱胁迫对苗期大豆叶绿素荧光参数的影响第42-46页
        2.3.3 干旱胁迫对苗期大豆叶片SPAD值的影响第46页
        2.3.4 干旱胁迫对大豆结荚数量的影响第46-47页
    2.4 讨论与分析第47-50页
        2.4.1 苗期大豆抗干旱胁迫机制分析第47-48页
        2.4.2 苗期大豆叶绿素荧光特性在受干旱胁迫后的变化第48-49页
        2.4.3 抗干旱胁迫能力与叶绿素荧光动力学综合讨论第49-50页
    2.5 本章小结第50-52页
第三章 NaCl胁迫对苗期大豆光合作用的影响第52-73页
    3.1 引言第52-53页
    3.2 NaCl胁迫试验设计第53-55页
        3.2.1 试验材料与处理第53-54页
        3.2.2 测定项目及方法第54-55页
    3.3 实验结果第55-63页
        3.3.1 NaCl胁迫对苗期大豆生物量的影响第55-58页
        3.3.2 NaCl胁迫对苗期大豆气体交换参数与抗氧化酶活性的影响第58-61页
        3.3.3 NaCl胁迫对苗期大豆叶绿素荧光特性的影响第61-63页
    3.4 讨论与分析第63-68页
        3.4.1 苗期大豆在受NaCl胁迫后生物量分配策略分析第63-64页
        3.4.2 苗期大豆在NaCl胁迫下受光能损伤状况分析第64-66页
        3.4.3 NaCl胁迫对苗期大豆叶绿素荧光特性影响的分析第66-68页
    3.5 干旱/NaCl胁迫下苗期大豆叶绿素荧光特性对比第68-71页
    3.6 本章小结第71-73页
第四章 基于荧光图像机器识别方法设计第73-96页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 本研究所使用样本及设备第74-76页
        4.2.1 本研究所使用样本第74-75页
        4.2.2 本研究所使用叶绿素荧光仪第75-76页
    4.3 样本图像的预处理第76-81页
        4.3.1 降噪处理第76-78页
        4.3.2 图像分割第78-81页
    4.4 特征提取与降维第81-84页
        4.4.1 特征值的提取第81-83页
        4.4.2 PCA降维第83-84页
    4.5 应用多种方法建模实现叶绿素荧光参数的预测第84-90页
        4.5.1 基于多元线性回归的qP、qN预测模型第84-86页
        4.5.2 基于偏最小二乘的qP、qN预测模型第86-88页
        4.5.3 qP、qN预测模型的检验与对比第88-89页
        4.5.4 基于MLR与PLS的Y(II)预测模型与检验第89-90页
    4.6 应用多种方法建模对植物受到胁迫状态进行识别第90-95页
        4.6.1 基于BP神经网络的分类模型第91-93页
        4.6.2 基于多元线性回归的分类模型第93-94页
        4.6.3 两种分类模型的检验与对比第94-95页
    4.7 本章小结第95-96页
第五章 大豆叶绿素荧光检测系统研究第96-105页
    5.1 引言第96页
    5.2 高通量植物表形检测平台与叶绿素荧光仪第96-98页
    5.3 大豆叶绿素荧光检测总体方案第98-101页
        5.3.1 大豆叶绿素荧光检测自动化总体方案设计第98页
        5.3.2 硬件选择第98-101页
    5.4 大豆叶绿素荧光检测系统主要模块设计第101-104页
        5.4.1 叶绿素荧光传感器距离调整模块第101-102页
        5.4.2 大豆样本标签识别模块第102-104页
        5.4.3 封闭门状态识别模块第104页
    5.5 本章小结第104-105页
第六章 结论与展望第105-108页
    6.1 结论第105-106页
    6.2 本研究创新点总结第106页
    6.3 未来研究展望第106-108页
参考文献第108-117页
致谢第117-119页
攻读学位期间发表的学术论文目录第119-120页

 
 
论文编号BS4032433,这篇论文共120
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