| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 选题背景 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第15-21页 |
| 1.2.1 土壤硒及其影响因素的国内外研究进展 | 第15-17页 |
| 1.2.2 土壤属性空间分布预测的国内外研究进展 | 第17-20页 |
| 1.2.3 文献述评 | 第20-21页 |
| 1.3 研究内容 | 第21页 |
| 1.4 技术路线 | 第21-23页 |
| 第二章 研究理论与方法 | 第23-31页 |
| 2.1 地统计学理论及方法 | 第23-27页 |
| 2.1.1 区域化变量理论 | 第23-24页 |
| 2.1.2 半方差函数及理论模型 | 第24-25页 |
| 2.1.3 空间插值与克里金法 | 第25-27页 |
| 2.2 神经网络理论基础 | 第27-31页 |
| 2.2.1 RBF神经网络概述 | 第27-28页 |
| 2.2.2 RBF网络结构及基函数形式 | 第28-29页 |
| 2.2.3 与BP网络的比较及其函数逼近能力 | 第29-30页 |
| 2.2.4 RBF神经网络的训练学习 | 第30页 |
| 2.2.5 RBF神经网络的MATLAB实现 | 第30-31页 |
| 第三章 研究区概况及数据预处理 | 第31-41页 |
| 3.1 研究区概况 | 第31-34页 |
| 3.1.1 区位条件概况 | 第31页 |
| 3.1.2 自然条件概况 | 第31-33页 |
| 3.1.3 社会经济概况 | 第33页 |
| 3.1.4 土地利用概况 | 第33-34页 |
| 3.2 数据来源及预处理 | 第34-41页 |
| 3.2.1 土壤样本数据来源 | 第34页 |
| 3.2.2 辅助环境变量数据来源及预处理 | 第34-41页 |
| 第四章 溧水区土壤硒分布特征及环境变量对其的影响 | 第41-51页 |
| 4.1 溧水区表土全硒含量分布特征 | 第41-45页 |
| 4.1.1 溧水区采样点分布 | 第41-42页 |
| 4.1.2 土壤硒含量描述性统计分析 | 第42-44页 |
| 4.1.3 空间自相关分析——Moran's I指数 | 第44-45页 |
| 4.2 环境变量对土壤硒含量的影响 | 第45-51页 |
| 4.2.1 定量环境变量对土壤硒含量的影响——地形、植被 | 第46-47页 |
| 4.2.2 定性辅助环境变量对土壤硒含量的影响——土壤类型 | 第47-51页 |
| 第五章 溧水区土壤硒含量空间分布预测 | 第51-75页 |
| 5.1 基于地统计学法的空间预测 | 第51-58页 |
| 5.1.1 正态分布检验 | 第52-53页 |
| 5.1.2 土壤硒含量的半方差函数分析 | 第53-54页 |
| 5.1.3 土壤硒含量的克里金空间预测 | 第54-56页 |
| 5.1.4 基于地统计学法的土壤硒含量预测结果分析 | 第56-58页 |
| 5.2 基于RBF神经网络与地统计学法结合的空间预测 | 第58-70页 |
| 5.2.1 土壤硒含量的神经网络预测 | 第59-66页 |
| 5.2.2 地统计分析对其进行修正 | 第66-68页 |
| 5.2.3 基于RBF神经网络与地统计学法结合的土壤硒含量预测结果分析 | 第68-70页 |
| 5.3 预测精度比较分析 | 第70-75页 |
| 5.3.1 拟合能力对比分析 | 第70-72页 |
| 5.3.2 误差对比分析 | 第72-73页 |
| 5.3.3 空间预测图对比分析 | 第73-75页 |
| 第六章 结论与建议 | 第75-79页 |
| 6.1 结论 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
