| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关研究及进展 | 第13-22页 |
| 1.2.1 基于样点的数字土壤制图方法 | 第13-15页 |
| 1.2.2 面向数字土壤制图的采样方法 | 第15-18页 |
| 1.2.3 面向数字土壤制图的补样方法 | 第18-21页 |
| 1.2.4 现有研究存在的问题 | 第21-22页 |
| 1.2.5 本研究的科学问题 | 第22页 |
| 1.3 研究目标 | 第22页 |
| 1.4 研究思路 | 第22-23页 |
| 1.5 研究内容与技术路线 | 第23-24页 |
| 1.6 论文组织 | 第24-26页 |
| 第二章 基于地理环境相似度的推测不确定性度量 | 第26-30页 |
| 2.1 土壤—环境关系的理论基础 | 第26-27页 |
| 2.2 地理环境相似度度量方法 | 第27-29页 |
| 2.3 基于环境相似度的推测不确定性度量方法 | 第29-30页 |
| 第三章 不确定性指导下的自适应补样方法 | 第30-36页 |
| 3.1 方法总体设计流程 | 第30-31页 |
| 3.2 构建基于推测不确定性补样目标函数 | 第31-32页 |
| 3.3 探究参数自适应变化方法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 子目标权重参数的自适应变化方法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 不确定性阈值的自适应变化方法 | 第34-36页 |
| 第四章 应用与评价 | 第36-60页 |
| 4.1 研究区及数据 | 第36-43页 |
| 4.1.1 Raffelson研究区 | 第36-40页 |
| 4.1.2 宣城市研究区 | 第40-43页 |
| 4.2 样点设计 | 第43-48页 |
| 4.2.1 参数自适应变化过程 | 第44-45页 |
| 4.2.2 目标函数变化过程 | 第45-46页 |
| 4.2.3 样点分布 | 第46-48页 |
| 4.3 推理模型与精度评价 | 第48-52页 |
| 4.3.1 推理模型方法 | 第48-51页 |
| 4.3.2 精度评价方法 | 第51-52页 |
| 4.4 基于推测不确定性的自适应补样方法与其他方法的对比 | 第52-57页 |
| 4.4.1 不同补样方法对推测不确定性的影响分析 | 第52-53页 |
| 4.4.2 不同补样方法对可推测面积比例的影响分析 | 第53-55页 |
| 4.4.3 不同补样方法对推测精度的影响分析 | 第55-57页 |
| 4.5 方法中关键参数分析 | 第57-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 主要结论 | 第60-61页 |
| 5.2 研究特色与创新 | 第61页 |
| 5.3 问题与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |