基于近红外光谱技术的土壤全氮和有机质含量估测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·NIR技术在土壤信息提取中的研究 | 第11-15页 |
| ·近红外光谱技术基本理论 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究目标、内容及技术路线 | 第15-18页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·技术路线 | 第16-18页 |
| 2 研究方法与数据库的建立 | 第18-33页 |
| ·研究区概况 | 第18-19页 |
| ·气候特征 | 第18页 |
| ·水文与地貌 | 第18-19页 |
| ·土壤与植被 | 第19页 |
| ·土壤样品库与光谱库的建立 | 第19-26页 |
| ·土壤样品采集与制备 | 第19-21页 |
| ·土壤理化特性测定 | 第21-22页 |
| ·土壤样品库的建立 | 第22-24页 |
| ·土壤光谱库的建立 | 第24-26页 |
| ·近红外光谱分析数学模型方法 | 第26-31页 |
| ·多元线性回归 | 第26页 |
| ·偏最小二乘法 | 第26-27页 |
| ·小波神经网络 | 第27-29页 |
| ·最小二乘支持向量回归 | 第29-31页 |
| ·校正模型的验证指标 | 第31页 |
| ·相关系数R | 第31页 |
| ·均方根误差 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 3 光谱预处理 | 第33-45页 |
| ·近红外光谱分析信号处理方法 | 第33-38页 |
| ·光谱数据平滑 | 第33-35页 |
| ·导数 | 第35-36页 |
| ·附加散射校正 | 第36页 |
| ·变量标准化 | 第36页 |
| ·小波变换滤波 | 第36-38页 |
| ·土壤光谱预处理结果与分析 | 第38-43页 |
| ·二阶导数处理 | 第38-39页 |
| ·附加散射校正处理 | 第39页 |
| ·小波变换处理 | 第39-41页 |
| ·不同预处理方法组合分析与评价 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 4 土壤全氮含量近红外估测模型 | 第45-53页 |
| ·PLS全氮含量模型 | 第45-47页 |
| ·模型建立 | 第45-46页 |
| ·模型验证 | 第46-47页 |
| ·WNN全氮含量模型 | 第47-49页 |
| ·主成分个数的确定 | 第47-48页 |
| ·隐层节点个数确定 | 第48页 |
| ·模型建立与评价 | 第48-49页 |
| ·LSSVM全氮含量模型 | 第49-51页 |
| ·参数的选择 | 第49-50页 |
| ·模型建立与评价 | 第50-51页 |
| ·三种全氮含量模型比较 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 5 土壤有机质含量近红外估测模型 | 第53-60页 |
| ·PLS有机质含量模型 | 第53-54页 |
| ·模型建立 | 第53-54页 |
| ·模型评价 | 第54页 |
| ·WNN有机质含量模型 | 第54-56页 |
| ·主成分个数的确定 | 第54-55页 |
| ·隐层节点个数确定 | 第55页 |
| ·模型建立与评价 | 第55-56页 |
| ·LSSVM有机质含量模型 | 第56-58页 |
| ·参数的选择 | 第56-57页 |
| ·模型建立与评价 | 第57-58页 |
| ·三种有机质含量模型比较 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
