基于近红外光谱技术的土壤有机质预测模型研究
| 致谢 | 第4-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1 文献综述 | 第8-13页 |
| 1.1 近红外光谱技术 | 第8-9页 |
| 1.1.1 近红外光谱技术的原理 | 第8页 |
| 1.1.2 近红外光谱分析技术特点 | 第8-9页 |
| 1.1.3 近红外光谱计量学方法 | 第9页 |
| 1.2 近红外光谱技术在土壤科学中的应用 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-13页 |
| 2 引言 | 第13-14页 |
| 3 材料与方法 | 第14-20页 |
| 3.1 土壤样品的采集与处理 | 第14页 |
| 3.1.1 采样地点及其自然条件 | 第14页 |
| 3.1.2 土样的采集 | 第14页 |
| 3.1.3 土壤的处理 | 第14页 |
| 3.2 土壤有机质含量的化学法测定方法 | 第14页 |
| 3.3 近红外光谱的采集 | 第14-15页 |
| 3.4 建模方法 | 第15-18页 |
| 3.4.1 偏最小二乘法 | 第15-16页 |
| 3.4.2 主成分回归 | 第16-17页 |
| 3.4.3 支持向量机 | 第17-18页 |
| 3.5 模型的验证指标 | 第18页 |
| 3.5.1 相关系数 | 第18页 |
| 3.5.2 均方根误差 | 第18页 |
| 3.6 研究内容 | 第18-19页 |
| 3.7 技术路线 | 第19-20页 |
| 4 结果与分析 | 第20-35页 |
| 4.1 土壤有机质化学分析结果 | 第20页 |
| 4.2 校正集的选择 | 第20-24页 |
| 4.2.1 光谱主成分分析 | 第21-22页 |
| 4.2.2 模型的建立 | 第22页 |
| 4.2.3 检验模型 | 第22-23页 |
| 4.2.4 模型的预测效果结果 | 第23-24页 |
| 4.2.5 结果分析 | 第24页 |
| 4.3 光谱预处理 | 第24-28页 |
| 4.3.1 导数法 | 第24-25页 |
| 4.3.2 SG卷积平滑法 | 第25页 |
| 4.3.3 多元散射校正 | 第25-26页 |
| 4.3.4 标准正态变量变换 | 第26页 |
| 4.3.5 不同预处理组合分析与评价 | 第26-28页 |
| 4.4 基于PLS与PCR线性建模方法建模及优化 | 第28-30页 |
| 4.4.1 建模 | 第28-29页 |
| 4.4.2 模型的验证 | 第29-30页 |
| 4.5 基于SVR非线性建模方法建模及优化 | 第30-35页 |
| 4.5.1 变量的选择 | 第31页 |
| 4.5.2 光谱数据的预处理 | 第31页 |
| 4.5.3 数据的归一化处理 | 第31页 |
| 4.5.4 采用不同核函数的对比 | 第31-32页 |
| 4.5.5 参数c和g的选取 | 第32-33页 |
| 4.5.6 训练与预测 | 第33-35页 |
| 5 结论与讨论 | 第35-37页 |
| 5.1 结论 | 第35页 |
| 5.2 讨论 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-41页 |
| ABSTRACT | 第41-42页 |
