土壤总氮高光谱检测方法研究
| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外相关技术研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 高光谱技术的应用现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 高光谱技术在土壤中的应用 | 第16-18页 |
| 1.2.3 分析土壤总氮高光谱过程中出现的问题 | 第18-19页 |
| 1.3 论文研究目标和主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第19页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 技术路线 | 第20页 |
| 1.5 论文结构 | 第20-22页 |
| 2 材料与数据获取 | 第22-30页 |
| 2.1 材料及数据采集系统 | 第22-24页 |
| 2.1.1 实验材料 | 第22-23页 |
| 2.1.2 高光谱图像采集系统 | 第23-24页 |
| 2.2 土壤总氮理化检测 | 第24-27页 |
| 2.3 土壤高光谱数据采集 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于光谱特征波长提取的土壤总氮建模方法研究 | 第30-42页 |
| 3.1 高光谱数据预处理 | 第30-31页 |
| 3.2 高光谱数据特征波长提取方法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 连续投影算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 竞争性自适应重加权算法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 随机森林算法 | 第33页 |
| 3.3 高光谱数据建模方法 | 第33-35页 |
| 3.3.1 偏最小二乘回归 | 第33-34页 |
| 3.3.2 Lasso回归 | 第34页 |
| 3.3.3 支持向量机回归 | 第34-35页 |
| 3.4 土壤总氮光谱特征波长提取 | 第35-37页 |
| 3.5 土壤总氮含量估测方法研究 | 第37-41页 |
| 3.5.1 基于偏最小二乘回归检测土壤总氮含量 | 第37-38页 |
| 3.5.2 基于支持向量机回归检测土壤总氮含量 | 第38-39页 |
| 3.5.3 基于Lasso回归检测土壤总氮含量 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 土壤总氮高光谱数据分析系统的设计与实现 | 第42-56页 |
| 4.1 系统开发环境及架构 | 第42页 |
| 4.2 系统功能分析 | 第42-44页 |
| 4.3 系统实现 | 第44-53页 |
| 4.3.1 数据存储设计 | 第44-46页 |
| 4.3.2 IDL与Java混合编程 | 第46-50页 |
| 4.3.3 MATLAB与Java混合编程 | 第50-53页 |
| 4.4 系统验证 | 第53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 未来的工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 个人简介 | 第61-62页 |
| 在读期间取得科研成果 | 第62页 |
