| 摘要 | 第9-11页 |
| abstract | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.3 国内外相关研究进展 | 第14-21页 |
| 1.3.1 耕地质量研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3.2 耕地质量等别评价与监测研究进展 | 第16-18页 |
| 1.3.3 土壤近地传感器获取耕地质量评价指标研究进展 | 第18-20页 |
| 1.3.4 研究评述 | 第20-21页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第21-23页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4.2 研究目标 | 第22页 |
| 1.4.3 技术路线图 | 第22-23页 |
| 2 主要理论和研究方法 | 第23-27页 |
| 2.1 基于VIS-NIR光谱的土壤近地传感器技术基本原理 | 第23页 |
| 2.2 研究方法 | 第23-27页 |
| 2.2.1 偏最小二乘回归PLSR建模方法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 最小二乘-支持向量机LS-SVM建模方法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 光谱模型精度评价方法 | 第25-26页 |
| 2.2.4 多因素综合评价法 | 第26-27页 |
| 3 研究区概况和数据获取 | 第27-34页 |
| 3.1 研究区概况 | 第27-28页 |
| 3.2 数据获取与处理 | 第28-34页 |
| 3.2.1 农用地分等成果数据 | 第28-29页 |
| 3.2.2 土壤样本采集 | 第29-30页 |
| 3.2.3 土壤理化分析数据 | 第30-31页 |
| 3.2.4 光谱数据测定 | 第31-32页 |
| 3.2.5 土壤vis-NIR光谱数据及预处理 | 第32-34页 |
| 4 基于VIS-NIR光谱技术的耕地质量等别评定指标测定 | 第34-53页 |
| 4.1 室内光谱预测建模 | 第34-41页 |
| 4.1.1 室内光谱PLSR模型预测结果 | 第34-36页 |
| 4.1.2 室内光谱LS-SVM模型预测结果 | 第36-40页 |
| 4.1.3 模型精度比较 | 第40-41页 |
| 4.2 野外原位光谱预测建模 | 第41-47页 |
| 4.2.1 野外原位光谱PLSR模型预测结果 | 第41-43页 |
| 4.2.2 野外原位光谱LS-SVM模型预测结果 | 第43-47页 |
| 4.2.3 模型精度比较 | 第47页 |
| 4.3 野外原位光谱水分去除研究 | 第47-52页 |
| 4.3.1 光谱直接转换法(DS) | 第47-48页 |
| 4.3.2 DS方法去除水分影响后模型预测精度评价 | 第48-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于VIS-NIR光谱测定值耕地自然质量评价 | 第53-65页 |
| 5.1 评价对象和评价单元划分 | 第53-54页 |
| 5.2 分等参数和评价因素确定 | 第54-56页 |
| 5.3 采样点耕地自然质量等别评定 | 第56-59页 |
| 5.3.1 耕地自然质量分计算 | 第56-57页 |
| 5.3.2 耕地自然质量等指数计算 | 第57-58页 |
| 5.3.3 耕地自然质量等别划分 | 第58-59页 |
| 5.4 评价结果比较分析 | 第59-63页 |
| 5.4.1 耕地自然质量等指数验证结果 | 第59-62页 |
| 5.4.2 耕地自然质量等别验证结果 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-68页 |
| 6.1 结论 | 第65-66页 |
| 6.2 创新点 | 第66页 |
| 6.3 研究的不足与展望 | 第66-68页 |
| 6.3.1 研究不足 | 第66-67页 |
| 6.3.2 研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
