光谱及成像技术在农业中的应用

图书标准信息

• 作者 何勇 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2015-12
• 版次 1
• ISBN 9787030465566
• 定价 98.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 292页
• 字数 412千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 现代农业高新技术丛书

【内容简介】

　　《光谱及成像技术在农业中的应用》系统地介绍了光谱技术及光谱成像技术，并在讲清基本知识和基本原理的基础上，分析了国内外研究的全新成果，重点展示了光谱技术与光谱成像技术在农业上应用的成果。《光谱及成像技术在农业中的应用》是多个国家高技术研究发展计划（863计划）项目、国家科技支撑计划项目研究成果的展现，实现了理论与应用的统一。《光谱及成像技术在农业中的应用》共包含三大篇内容，其中基础篇介绍了光谱技术及光谱成像技术的发展历史、光谱分析基础、光谱分析仪器等；方法篇涉及对光谱及图像信息的预处理、数据的压缩、特征变量提取、聚类分析、回归分析等的介绍：应用篇展示了光谱及成像技术在土壤—环境信息、农作物信息、农产品和食品品质检测中的应用实例。

【目录】

前言
基础篇
第1章　概述
1.1光谱技术在农业中的应用
1.1.1光谱技术在土壤检测中的应用
1.1.2光谱技术在农作物检测中的应用
1.1.3光谱技术在农产品检测中的应用
1.1.4存在问题与应用展望
1.2光谱成像技术在农业中的应用
1.2.1光谱成像技术在土壤检测中的应用
1.2.2光谱成像技术在农作物检测中的应用
1.2.3光谱成像技术在农产品检测中的应用
1.2.4存在问题与应用展望
1.3小结
参考文献
第2章　光谱分析基础
2.1电磁辐射与波谱
2.1.1光——电磁辐射基础
2.1.2光与物质的相互作用
2.1.3光谱分析方法及其分类
2.1.4分子能级与分子光谱
2.1.5光谱分析基本定律和原理
2.2原子分子振动分析
2.2.1微振动经典力学
2.2.2振动简正模式
2.2.3简正坐标
2.2.4其他类型坐标
2.3典型官能团的光谱特征
2.3.1烷烃类
2.3.2烯烃类
2.3.3炔烃类
2.3.4芳香族化合物
2.3.5羟基化合物
2.3.6羰基化合物
2.3.7胺和酰胺类
2.3.8碳水化合物
2.3.9氨基酸、多肽和蛋白质类
2.3.10聚合物类
2.4光谱分析的理论基础
2.4.1分子光谱
2.4.2原子光谱
2.4.3二向反射光谱
2.5光谱成像理论基础
2.5.1可见—近红外光谱成像技术
2.5.2拉曼光谱成像技术
2.5.3核磁共振成像技术
2.5.4x射线成像技术
2.5.5红外热成像技术
2.5.6荧光成像技术
2.6小结
参考文献
第3章　光谱及光谱成像仪器
3.1光谱分析仪器概述
3.1.1基本构造
3.1.2主要性能指标
3.1.3主要分类
3.1.4主要生产厂家
3.1.5发展趋势
3.2典型光谱分析仪器
3.2.1紫外可见分光光度计
3.2.2近红外光谱仪
3.2.3中红外光谱仪
3.2.4拉曼光谱仪
3.2.5核磁共振波谱仪
3.2.6太赫兹光谱仪
3.2.7激光诱导击穿光谱仪
3.2.8其他类型光谱仪
3.3光谱成像仪器
3.3.1基本构造
3.3.2主要性能指标
3.3.3发展趋势
3.4典型光谱成像仪器
3.4.1多光谱成像光谱仪
3.4.2可见—近红外高光谱成像仪
3.4.3显微拉曼光谱成像仪
3.4.4红外热成像仪
3.4.5核磁共振成像仪
3.4.6X射线成像光谱仪
3.4.7荧光成像光谱仪
3.4.8其他成像仪
3.5小结
参考文献
方法篇
第4章　数据分析基础
4.1概述
4.2化学计量学
4.2.1定义
4.2.2发展历史
4.2.3主要内容
4.2.4在光谱分析中的应用
4.3数理统计基础
4.3.1误差分析
4.3.2均值与方差
4.3.3统计分布
4.3.4置信区间
4.3.5显著性检验
4.3.6模型评价
4.4小结
参考文献
第5章　样本选择方法
5.1概述
5.2样本集选择
5.2.1随机选择法
5.2.2Kennard—Stone算法
5.2.3SPXY算法
5.2.4Duplex算法
5.2.5含量梯度法
5.2.6GN距离法
5.2.7相似样品剔除选择法
5.2.8Kohonen网络法
5.2.9最邻近规则法
5.2.10最大最小距离法
5.3异常样本剔除
5.3.1主成分分析法
5.3.2残差法
5.3.3蒙特卡罗偏最小二乘法
5.3.4杠杆值法
5.3.5狄克逊检验法
5.3.6肖维勒准则法
5.3.7格鲁布斯检验法
5.3.8DFFITS法
5.3.9K最邻近距离法
5.3.10Cook距离法
5.3.11马氏距离法
5.3.12欧氏距离法
5.3.13光谱残差法
5.3.14多变量修剪法
5.3.15最小协方差行列式法
5.3.16半数重采样法
5.3.17最小半球体积法
5.4小结
参考文献
……
第6章　光谱预处理方法
第7章　数据压缩与特征提取
第8章　特征波长选择方法
第9章　模式识别方法
第10章　回归分析方法
应用篇
第11章　高光谱图像处理方法
第12章　核磁共振成像方法
第13章　光谱信息数据处理典型软件与工具
第14章　土壤信息检测
第15章　农作物信息检测
第16章　农产品品质与安全检测