| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 目录 | 第13-18页 |
| 图目录 | 第18-21页 |
| 表目录 | 第21-22页 |
| 缩略词表 | 第22-24页 |
| 1 绪论 | 第24-37页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第24-26页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第26-31页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第26-29页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第29-31页 |
| 1.3 光谱分析基础 | 第31-33页 |
| 1.4 研究目标、研究内容和技术路线 | 第33-36页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第33页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第33-35页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第35-36页 |
| 1.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 2 实验仪器与方法 | 第37-46页 |
| 2.1 试验仪器设备 | 第37-42页 |
| 2.1.1 可见近红外光谱仪器 | 第37-40页 |
| 2.1.2 高光谱成像检测仪器 | 第40-42页 |
| 2.2 试验材料 | 第42-44页 |
| 2.3 土壤有机质含量测定 | 第44页 |
| 2.4 土壤氮、磷和钾测定 | 第44-45页 |
| 2.4.1 土壤总氮的测量 | 第44-45页 |
| 2.4.2 土壤速效钾的测量 | 第45页 |
| 2.4.3 土壤速效磷的测量 | 第45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 光谱预处理和多元校正计量学方法 | 第46-60页 |
| 提要 | 第46页 |
| 3.1 光谱预处理方法概述 | 第46-51页 |
| 3.1.1 Savitzky-Golay卷积平滑算法 | 第46-47页 |
| 3.1.2 多元散射校正 | 第47页 |
| 3.1.3 标准正态变量变换 | 第47-48页 |
| 3.1.4 微分算法 | 第48页 |
| 3.1.5 小波变换 | 第48-49页 |
| 3.1.6 归一化 | 第49页 |
| 3.1.7 去趋势算法 | 第49页 |
| 3.1.8 正交信号校正 | 第49-50页 |
| 3.1.9 均值中心化 | 第50页 |
| 3.1.10 标准化 | 第50-51页 |
| 3.2 多元校正计量学方法 | 第51-55页 |
| 3.2.1 主成分回归 | 第51-52页 |
| 3.2.2 偏最小二乘回归 | 第52页 |
| 3.2.3 多元线性回归 | 第52-53页 |
| 3.2.4 最小二乘支持向量机 | 第53-54页 |
| 3.2.5 BP神经网络 | 第54-55页 |
| 3.2.6 极限学习机 | 第55页 |
| 3.3 特征变量提取方法 | 第55-58页 |
| 3.3.1 连续投影算法 | 第56页 |
| 3.3.2 无信息变量消除算法 | 第56-57页 |
| 3.3.3 遗传算法 | 第57页 |
| 3.3.4 竞争性自适应重加权算法 | 第57页 |
| 3.3.5 随机青蛙 | 第57-58页 |
| 3.4 模型评价标准 | 第58-59页 |
| 3.4.1 决定系数 | 第58页 |
| 3.4.2 校正预测均方根误差 | 第58页 |
| 3.4.3 预测均方根误差 | 第58-59页 |
| 3.4.4 残余预测偏差 | 第59页 |
| 3.5 化学计量学算法实现软件 | 第59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 土壤有机质及土壤类型测定研究 | 第60-94页 |
| 提要 | 第60页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 统计化学方法测定样本有机质含量 | 第60-61页 |
| 4.3 采集土壤样本光谱 | 第61页 |
| 4.4 遗传算法结合连续投影算法近红外光谱检测土壤有机质 | 第61-65页 |
| 4.4.1 遗传算法选取特征波长 | 第62-63页 |
| 4.4.2 遗传算法结合连续投影算法选取特征波长 | 第63-65页 |
| 4.4.3 小结 | 第65页 |
| 4.5 基于近红外光谱的不同波段检测土壤有机质研究 | 第65-68页 |
| 4.5.1 建模集和预测集的划分 | 第65页 |
| 4.5.2 PLS潜在变量和主成分因子的获取 | 第65-66页 |
| 4.5.3 不同波段建模研究 | 第66-67页 |
| 4.5.4 小结 | 第67-68页 |
| 4.6 基于高光谱成像技术检测土壤有机质含量研究 | 第68-78页 |
| 4.6.1 试验样本和方法 | 第68页 |
| 4.6.2 高光谱成像系统 | 第68-71页 |
| 4.6.3 光谱噪声去除 | 第71页 |
| 4.6.4 特征波长选择 | 第71-72页 |
| 4.6.5 建模分析方法 | 第72页 |
| 4.6.6 结果与讨论 | 第72-77页 |
| 4.6.7 小结 | 第77-78页 |
| 4.7 基于高光谱成像技术检测土壤类型研究 | 第78-92页 |
| 4.7.1 材料与方法 | 第79-83页 |
| 4.7.2 试验结果与分析 | 第83-90页 |
| 4.7.3 ROC曲线评价LS-SVM分类性能 | 第90-91页 |
| 4.7.4 小结 | 第91-92页 |
| 4.8 本章小结 | 第92-94页 |
| 5 基于近红外光谱技术土壤总氮和磷钾测定研究 | 第94-119页 |
| 提要 | 第94页 |
| 5.1 前言 | 第94-95页 |
| 5.2 化学测定土壤总氮统计分析 | 第95页 |
| 5.3 采集土壤样本光谱和光谱预处理 | 第95-96页 |
| 5.4 基于不同变量选择方法和建模方法检测土壤总氮的研究 | 第96-101页 |
| 5.4.1 回归系数分析提取总氮关键变量 | 第97-98页 |
| 5.4.2 连续投影算法提取总氮特征波长 | 第98页 |
| 5.4.3 土壤总氮遗传算法提取特征波长 | 第98-100页 |
| 5.4.4 数学模型验证及评价 | 第100页 |
| 5.4.5 总氮含量检测结果与讨论 | 第100-101页 |
| 5.4.6 总氮检测结论 | 第101页 |
| 5.5 基于便携式短波近红外光谱仪器检测土壤总氮含量研究 | 第101-111页 |
| 5.5.1 试验样本采集和划分方法 | 第102-103页 |
| 5.5.2 土壤光谱噪声去除 | 第103-104页 |
| 5.5.3 土壤总氮特征波长选择算法 | 第104页 |
| 5.5.4 土壤总氮含量建模分析方法 | 第104-105页 |
| 5.5.6 土壤总氮含量检测结果与讨论 | 第105-110页 |
| 5.5.7 过筛和未过筛土壤样品检测总氮分析 | 第110-111页 |
| 5.6 基于近红外光谱技术检测土壤速效磷 | 第111-114页 |
| 5.6.1 无信息变量消除算法提取变量 | 第111-112页 |
| 5.6.2 土壤速效磷遗传算法选取特征波长 | 第112页 |
| 5.6.3 竞争性自适应重加权算法 | 第112-114页 |
| 5.6.4 小结 | 第114页 |
| 5.7 蒙特卡罗无信息变量消除算法结合遗传算法检测土壤速效钾 | 第114-117页 |
| 5.7.1 遗传算法选取特征波长 | 第114页 |
| 5.7.2 MC-UVE结合GA选取建模变量 | 第114-117页 |
| 5.7.3 小结 | 第117页 |
| 5.8 本章小结 | 第117-119页 |
| 6 基于光谱技术检测土壤总氮含量便携式仪器开发 | 第119-134页 |
| 提要 | 第119页 |
| 6.1 引言 | 第119-120页 |
| 6.2 便携式检测仪器硬件集成 | 第120-125页 |
| 6.2.1 便携式土壤总氮含量检测仪器核心部件 | 第124页 |
| 6.2.2 便携式土壤总氮含量检测仪器电源供电 | 第124-125页 |
| 6.3 便携式仪器测量土壤总氮含量系统简介 | 第125-127页 |
| 6.3.1 便携式土壤总氮含量检测仪器设计思想 | 第125-127页 |
| 6.4 检测系统各子模块简介 | 第127-130页 |
| 6.4.1 便携式土壤总氮含量检测仪器软件 | 第127-129页 |
| 6.4.2 便携式土壤总氮含量检测仪器内部组成 | 第129页 |
| 6.4.3 便携式土壤总氮含量检测仪器整机实物 | 第129-130页 |
| 6.5 基于便携式仪器检测土壤总氮含量研究 | 第130-133页 |
| 6.5.1 便携式土壤总氮含量检测仪器检检测结果列表 | 第130-132页 |
| 6.5.2 便携式土壤总氮含量检测仪器和其它光谱仪比较 | 第132-133页 |
| 6.6 本章小结 | 第133-134页 |
| 7 结论与展望 | 第134-138页 |
| 7.1 研究的具体内容和主要结论 | 第134-136页 |
| 7.2 本研究的主要创新点 | 第136页 |
| 7.3 展望和建议 | 第136-138页 |
| 参考文献 | 第138-146页 |
| 附录 | 第146-166页 |
| 作者简介 | 第166-168页 |
