【正文】 051 . 2 7 3 1 e(*) 062 . 9 8 9 1 e(*)066 . 8 0 9 7 e(*)052 . 2 1 3 9 e(*) 067 . 7 7 1 1 e(*)064 . 2 9 8 2 e( . 6 6 0 7 30xxxxxxy??????? (46) 同時結果顯示 ??? ep ，所以拒絕原假設 ，回歸是顯著有效的。對這三組葉片的含水率進行預測，得到的的結果分別為： ， ,， ?；蛟S它只能反映部分梧桐葉片與其含水率的關系，如果換一組數(shù)據(jù)，可能會得出不同的結果。 天津科技大學 20xx 屆本科生畢業(yè)設計 21 參考文獻 [1]楊勇，張冬強，李碩等 . 基于光譜反射特征的柑橘葉片含水率模型 [J]. 中國農(nóng)學通報 .20xx,27(02):180184. [2]徐騰飛，韓文霆 ,孫瑜 . 基于圖像處理的玉米葉片含水率診斷方法研究 [J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究 ,20xx,31(1)： 95100. [3]張偉，毛罕平，李萍萍等 . 缺素葉片圖像顏色和紋型特征參數(shù)提取的研究 [J].農(nóng)機化研究 ,20xx,4(2)6061. [3]穗波，信雄 . 根據(jù)圖像提取植物的生長信息 [R]. 日本：農(nóng)業(yè)機械學會關西支部， 1989. [4]付金霞，蘇健民 ,劉嘉新等 . 基于 RGB 模型的顏色特征在樹種識別系統(tǒng)中的應用 [Z]. 中國科技論文在線 . [5]吳富寧 ,楊子彪 ,朱紅等 . 基于顏色特征進行農(nóng)作物圖像分類識別的應用研究綜述 [N]. 中國農(nóng)業(yè)科技導報 .20xx,5(2):7679. [6]羅良清、魏和清．統(tǒng)計學 [M].北京 :中國財政經(jīng)濟出版社 ,20xx:3335． [7]伍南 ,劉君昂 ,閆瑞坤等 . 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡和高光譜技 [A]. 中國植物保護學會 .中國植物保護學會成立 50周年慶祝大會暨 20xx年學術年會論文集 [C].中國植物保護學會， 20xx:7. [8]蔡鴻昌 ,崔海信 ,高麗紅 等 . 基于顏色特征的葉片含水率與 比葉重估算模型初探 [J]. 中國農(nóng)學通報 ,20xx,08:532535. [9]趙杰文 ,周曉兵 . 基于近紅外圖像紋理分析檢測作物葉片含水率的研究 [J]. 農(nóng)業(yè)工程學報 ,1999,03:3943. [10]毛罕平 ,張曉東 ,李雪等 . 基于光譜反射特征葡萄葉片含水率模型的建立 [J]. 江蘇大學學報 (自然科學版 ),20xx,05:369372. [11]周曉兵 ,張世芳 ,邱白晶等 . 近紅外圖像紋理分析葉片含水率的初步研究 [J].江蘇理工大學學報 (自然科學版 ),1999,03:2629. [12]劉翠艷 . 基于 MATLAB的圖像處理方法及分析 [J]. 電腦與電信 ,20xx,04:8486. [13]何希平 ,張瓊華 . 基于 MATLAB的圖像處理與分析 [J]. 重慶工商大學學報 (自然科學版 ),20xx,02:2226. [14]石瑞平 . 基于一元回歸分析模型的研究 [D]. 河北科技大學 ,20xx. [15]羅文海 ,萬巧云 ,高永 . 主成分回歸分析與多元線性回歸的對比研究 [J]. 數(shù)理醫(yī)藥學雜志 ,20xx,02:140143. [16]李品芳 ,周兆明 ,陳帥 . 基于多元回歸分析的財務危機預警研究 [J]. 同濟大學學報 (自然科學版 ),20xx,05:701706. [17]李應求 ,馮榮麗 ,彭朝暉 . 基于回歸分析的居民收入分配差距的定量研究 [J]. 長沙理工大學學報 (社會科學版 ),20xx,03:6066. [18]英英 . 基于 MATLAB的圖形圖像處理系統(tǒng)的實現(xiàn) [D].內(nèi)蒙古大學 ,20xx. 天津科技大學 20xx 屆本科生畢業(yè)設計 22 [19]謝鵬鶴 . 圖像閾值分割算法研究 [D].湘潭大學 ,20xx. [20]盛驟 ,謝式千 ,潘承毅 .概率論與數(shù)理統(tǒng)計 [M]. 北京 :高等教育出版社 ,20xx． [21]謝中華 .Matlab統(tǒng)計分析與應用： 40個案例分析 [M]. 北京 :北京航空航天大學出版社 ,20xx. [22]Blackmer TM, Schepers JS, Varvel GE， etal. Analysis of aerial photography for nitrogen stress within corn fields[J]. Agronomy Journal， 1996， 88(5)： 729733. [23]Thomas JR, Namken LN, Oerther GF, etal. Estimating leaf water content by reflectance measurement[J]. Agronomy Journal, 1971, 63:845847. [24] Carter GA. Primary and secondary effects of water content of the spectral reflectance of leaves[J]. American Journal of Botany,1996,78(7):916924. [25] Abhishek Taneja,. A Performance Study of Data Mining Techniques: Multiple Linear Regression vs. Factor Analysis[J]. International Journal of Innovative Technology and Creative Engineering,20xx,1(4). [26]GHULAM Abduwasit,KASIMU Alimujiang. A method for canopy water content estimation for highly vegetated surfacesshortwave infrared perpendicular water stress index[J]. Science in China(Series D:Earth Sciences),20xx,09:13591368. 天津科技大學 20xx 屆本科生畢業(yè)論文 。 由于專業(yè)水平和時間有限，所以本文有一些缺點和不足。 模型檢驗 現(xiàn)在有三組葉片的圖像和含水率數(shù)據(jù)，其葉片含水率分別為： ，,?；貧w模 型的效果是顯著的，自變量與葉片含水率之間的關系是線性的。 天津科技大學 20xx 屆本科生畢業(yè)設計 15 模型三：圖像平均值和標準差的二元回歸模型 分別以 RGB 圖像的平均值和標準差為自變量，葉片含水率為因變量建立二元回歸模型。（數(shù)據(jù)見表 32，代碼和運行結果見附錄 3） 擬合曲線如圖 41 所示： 0 . 1 6 0 . 1 8 0 . 2 0 . 2 2 0 . 2 4 0 . 2 6 0 . 2 8 0 . 30 . 6 5 50 . 6 5 5 10 . 6 5 5 20 . 6 5 5 30 . 6 5 5