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基于数字土壤制图技术的森林土壤肥力评价--以广西高峰林场为例

致谢第4-7页
摘要第7-8页
1.文献综述第8-12页
    1.1 土壤肥力定义第8页
    1.2 土壤肥力影响因素第8页
    1.3 土壤肥力评价指标第8-9页
        1.3.1 评价指标选取原则第8页
        1.3.2 评价指标体系构建第8-9页
        1.3.3 在中国的森林土壤肥力评价指标体系的进展第9页
    1.4 森林土壤肥力评价方法第9-10页
        1.4.1 综合指数方法第9页
        1.4.2 模糊数学综合评判法第9-10页
        1.4.3 灰色聚类方法第10页
        1.4.4 层次分析方法第10页
        1.4.5 主成分分析方法第10页
        1.4.6 人工神经网络法第10页
    1.5 森林土壤肥力评价调查研究目前存在的问题及展望第10-12页
        1.5.1 存在的问题第10-11页
        1.5.2 展望第11-12页
2 引言第12-14页
    2.1 研究目的与意义第12页
    2.2 研究内容与技术路线第12-14页
        2.2.1 研究内容第12页
        2.2.2 技术路线第12-14页
3 材料与方法第14-18页
    3.1 研究区基本情况第14页
        3.1.1 地理位置及地貌特征第14页
        3.1.2 气候概况第14页
        3.1.3 土壤及植被概况第14页
    3.2 土壤样品采集及分析第14-15页
    3.3 研究方法第15-17页
        3.3.1 选取地形因子第15页
        3.3.2 模糊c均值聚类第15页
        3.3.3 精度评价方法第15-16页
        3.3.4 土壤肥力评价方法第16-17页
    3.4 理论基础第17-18页
        3.4.1 土壤—景观模型的理论基础第17页
        3.4.2 数字土壤地形因子分析技术第17-18页
        3.4.3 模糊c均值方法第18页
4 结果与分析第18-45页
    4.1 地形因子及其制图第18-22页
        4.1.1 生成数字高程模型(DEM)第18-19页
        4.1.2 坡度、坡向、平面曲率和剖面曲率数据第19-20页
        4.1.3 复合地形指数第20-22页
    4.2 运行FCM程序进行模糊聚类第22-28页
        4.2.1 模糊指数M值的确定以及择取最优分类数C值第22页
        4.2.2 模糊加权数m的确定第22-23页
        4.2.3 择取最优分类数 c 值第23-24页
        4.2.4 聚类结果第24-28页
    4.3 土壤属性预制图及精度评价第28-41页
        4.3.1 野外采样点第28-29页
        4.3.2 隶属度函数及其赋值第29页
        4.3.3 土壤有机质含量制图第29-31页
        4.3.4 土壤pH制图第31-33页
        4.3.5 土壤全氮含量制图第33-34页
        4.3.6 土壤碱解氮含量制图第34-36页
        4.3.7 土壤有效磷含量制图第36-37页
        4.3.8 土壤速效钾含量制图第37-38页
        4.3.9 精度评价第38-41页
    4.4 土壤肥力评价第41-45页
        4.4.1 评价因素选择即权重确定第41-42页
        4.4.2 土壤肥力评价指标分级第42页
        4.4.3 土壤肥力指数评价图第42-43页
        4.4.4 土壤肥力指标的描述性分析第43-44页
        4.4.5 土壤肥力指标之间相关性分析第44-45页
        4.4.6 土壤肥力分析评价第45页
5 结论与讨论第45-47页
    5.1 结论第45页
    5.2 讨论第45-47页
参考文献第47-50页
英文摘要第50-51页

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