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层高光谱成像技术与卷积神经网络在芒果成熟度判别中的应用

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2芒果产业现状与发展需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3成熟度评价方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4本研究的切入点与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

层高光谱成像技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1高光谱成像基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2高光谱图像的获取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.1高光谱成像系统构成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.2高光谱图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3高光谱数据特性与信息提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3.1光谱维度的信息蕴含．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.3.2空间维度的信息表达．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.4高光谱技术在农业领域的应用潜力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.1深度学习与卷积神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2卷积神经网络基本结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2.1卷积层与池化层功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.2激活函数与全连接层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.3常见卷积神经网络模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.4卷积神经网络在图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

基于卷积神经网络的芒果高光谱图像成熟度识别．．．．．．．．．．．．．35

4.1研究框架与数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.1.1实验材料与样本采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.1.2数据预处理与特征提取策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2基于卷积神经网络的特征学习与分类模型设计．．．．．．．．．．．．．．42

4.2.1网络结构选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2.2损失函数与优化器设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.3模型训练与参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.4分类结果评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.4.1评价指标选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.4.2性能对比与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.1卷积神经网络识别效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

5.2高光谱特征对芒果成熟度识别的贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

5.3不同网络结构对识别性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

5.4本研究的优势与局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

6.1主要研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

6.2技术应用前景与推广