基于高光谱数据反演预测大型焦化基地土壤PAHs含量
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1 前言 | 第8-12页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的 | 第9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 技术路线 | 第10-12页 |
| 2 研究进展 | 第12-14页 |
| 2.1 高光谱遥感的概述 | 第12页 |
| 2.2 高光谱遥感在土壤中的研究进展 | 第12-13页 |
| 2.3 PAHs的光谱特征研究进展 | 第13-14页 |
| 3 材料与方法 | 第14-29页 |
| 3.1 研究区概况 | 第14-15页 |
| 3.1.1 地理位置 | 第14-15页 |
| 3.1.2 社会经济 | 第15页 |
| 3.2 土壤样本采集与实验室分析 | 第15-18页 |
| 3.2.1 土壤样品采集与前处理 | 第15-16页 |
| 3.2.2 土壤PAHs含量测定 | 第16-17页 |
| 3.2.3 土壤样品光谱数据采集 | 第17-18页 |
| 3.3 数据预处理 | 第18-20页 |
| 3.3.1 数据压缩 | 第18-19页 |
| 3.3.2 光谱数据的数据形式变换方法 | 第19-20页 |
| 3.4 建模方法 | 第20-27页 |
| 3.4.1 主成分回归 | 第20页 |
| 3.4.2 BP神经网络 | 第20-22页 |
| 3.4.3 支持向量机 | 第22-25页 |
| 3.4.4 极限学习机 | 第25-27页 |
| 3.5 模型精度评价 | 第27-29页 |
| 4 大型焦化基地土壤PAHs含量高光谱反演 | 第29-48页 |
| 4.1 光谱数据形式转换 | 第29-33页 |
| 4.2 基于主成分回归的反演模型分析 | 第33-37页 |
| 4.2.1 MATLAB程序实现 | 第33-36页 |
| 4.2.2 结果分析 | 第36-37页 |
| 4.3 基于BP神经网络的反演模型分析 | 第37-40页 |
| 4.3.1 BP神经网络的MATLAB工具箱 | 第38-39页 |
| 4.3.2 MATLAB程序实现 | 第39页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第39-40页 |
| 4.4 基于支持向量机的反演模型分析 | 第40-43页 |
| 4.4.1 Libsvm软件包介绍 | 第40-41页 |
| 4.4.2 MATLAB程序实现 | 第41-43页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第43页 |
| 4.5 基于极限学习机的反演模型分析 | 第43-45页 |
| 4.5.1 ELM常用函数 | 第43-44页 |
| 4.5.2 MATLAB程序实现 | 第44页 |
| 4.5.3 结果分析 | 第44-45页 |
| 4.6 模型对比 | 第45-48页 |
| 5 基于高光谱数据的用户图形界面设计 | 第48-56页 |
| 5.1 MATLAB用户图形界面简介 | 第48-49页 |
| 5.2 需求分析 | 第49页 |
| 5.3 功能设计 | 第49-50页 |
| 5.4 功能实现 | 第50-56页 |
| 6 结论与讨论 | 第56-58页 |
| 6.1 结论 | 第56页 |
| 6.2 讨论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| Abstract | 第63-64页 |
| 附录 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间参加项目和发表的论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
