| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 高光谱遥感技术及其发展 | 第13页 |
| 1.2.2 高光谱技术在土壤中的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.3 高光谱技术在土壤重金属监测中的应用 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容与技术线路 | 第15-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 本文的技术线路 | 第15-16页 |
| 1.4 本文研究区域概况 | 第16-18页 |
| 2 研究方法 | 第18-28页 |
| 2.1 相关性分析 | 第18-19页 |
| 2.2 逐步回归分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 逐步回归分析方法概述 | 第19页 |
| 2.2.2 逐步回归分析算法原理 | 第19-23页 |
| 2.3 偏最小二乘回归分析 | 第23-26页 |
| 2.4 人工神经网络回归分析 | 第26-28页 |
| 3 数据获取与处理 | 第28-36页 |
| 3.1 野外样品采集 | 第28-29页 |
| 3.2 土壤样品的实验室化学分析 | 第29-30页 |
| 3.2.1 土壤样品预处理 | 第29页 |
| 3.2.2 土壤样品重金属元素含量检测 | 第29-30页 |
| 3.3 土壤样品光谱数据采集 | 第30-34页 |
| 3.3.1 ASD FieldSpec4地物光谱仪简介 | 第30-32页 |
| 3.3.2 土壤样品光谱数据获取 | 第32-34页 |
| 3.4 光谱数据预处理 | 第34-36页 |
| 3.4.1 光谱数据微分处理 | 第34-35页 |
| 3.4.2 光谱数据倒数对数变换 | 第35-36页 |
| 4 土壤光谱与重金属含量的相关性评价 | 第36-44页 |
| 4.1 原始光谱与重金属元素含量的相关性分析 | 第36-37页 |
| 4.2 微分光谱与重金属元素含量的相关性分析 | 第37-41页 |
| 4.2.1 一阶微分光谱与重金属元素含量的相关性 | 第37-39页 |
| 4.2.2 二阶微分光谱与重金属元素含量的相关性 | 第39-41页 |
| 4.3 倒数对数光谱与重金属元素含量的相关性分析 | 第41-42页 |
| 4.4 不同光谱形式与土壤重金属元素相关性评价 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 复垦地土壤重金属含量估算模型的建立 | 第44-58页 |
| 5.1 重金属元素逐步回归模型的建立 | 第44-48页 |
| 5.1.1 Cr元素逐步回归模型的建立 | 第44-46页 |
| 5.1.2 Cu元素逐步回归模型的建立 | 第46-47页 |
| 5.1.3 As元素逐步回归模型的建立 | 第47-48页 |
| 5.2 重金属元素偏最小二乘回归模型的建立 | 第48-51页 |
| 5.2.1 Cu元素偏最小二乘回归模型的建立 | 第48-49页 |
| 5.2.2 Cr元素偏最小二乘回归模型的建立 | 第49-50页 |
| 5.2.3 As元素偏最小二乘回归模型的建立 | 第50-51页 |
| 5.3 重金属元素人工神经网络回归模型的建立 | 第51-52页 |
| 5.4 土壤重金属含量估算模型的精度评价 | 第52-57页 |
| 5.4.1 As元素含量估算模型精度评价 | 第53-54页 |
| 5.4.2 Cu元素含量估算模型精度评价 | 第54-56页 |
| 5.4.3 Cr元素含量估算模型精度评价 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 研究成果与结论 | 第58-59页 |
| 6.2 不足与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |