| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第15-35页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-30页 |
| 1.2.1 高标准基本农田相关理论 | 第16-21页 |
| 1.2.2 高光谱遥感技术及其在土壤中的应用研究 | 第21-29页 |
| 1.2.3 高光谱遥感技术在高标准基本农田中的应用前景 | 第29-30页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第30-33页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第30页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第30-31页 |
| 1.3.3 研究技术路线 | 第31-33页 |
| 1.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 2 数据的获取及处理 | 第35-45页 |
| 2.1 研究区概况 | 第35页 |
| 2.2 土样的野外采集 | 第35-36页 |
| 2.3 土样光谱室内测定 | 第36-37页 |
| 2.4 土壤属性统计特征分析 | 第37-39页 |
| 2.4.1 新郑市土壤属性统计特征分析 | 第37-38页 |
| 2.4.2 土壤属性间的相关性 | 第38-39页 |
| 2.5 土壤属性的光谱反射特征 | 第39-40页 |
| 2.6 光谱预处理 | 第40-44页 |
| 2.6.1 去阶跃处理 | 第41页 |
| 2.6.2 光谱平滑 | 第41-42页 |
| 2.6.3 光谱变换 | 第42-44页 |
| 2.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 土壤光谱特征波段选取 | 第45-75页 |
| 3.1 光谱特征波段选取方法 | 第45-47页 |
| 3.1.1 相关分析 | 第45-46页 |
| 3.1.2 模糊聚类最大树法 | 第46-47页 |
| 3.2 土壤属性与光谱反射率相关性分析 | 第47-65页 |
| 3.2.1 土壤PH与光谱反射率相关性分析 | 第47-49页 |
| 3.2.2 土壤有机质与光谱反射率相关性分析 | 第49-50页 |
| 3.2.3 土壤碱解氮与光谱反射率相关性分析 | 第50-52页 |
| 3.2.4 土壤速效磷与光谱反射率相关性分析 | 第52-54页 |
| 3.2.5 土壤速效钾与光谱反射率相关性分析 | 第54-55页 |
| 3.2.6 土壤Fe与光谱反射率相关性分析 | 第55-57页 |
| 3.2.7 土壤Cr与光谱反射率相关性分析 | 第57-59页 |
| 3.2.8 土壤Cd与光谱反射率相关性分析 | 第59-60页 |
| 3.2.9 土壤Zn与光谱反射率相关性分析 | 第60-62页 |
| 3.2.10 土壤Cu与光谱反射率相关性分析 | 第62-64页 |
| 3.2.11 土壤Pb与光谱反射率相关性分析 | 第64-65页 |
| 3.3 土壤属性的共用光谱特征波段选取 | 第65-73页 |
| 3.3.1 SG光谱变换的共用光谱特征波段 | 第66-67页 |
| 3.3.2 LOG光谱变换的共用光谱特征波段 | 第67-68页 |
| 3.3.3 MSC光谱变换的共用光谱特征波段 | 第68-69页 |
| 3.3.4 FD光谱变换的共用光谱特征波段 | 第69-70页 |
| 3.3.5 SD光谱变换的共用光谱特征波段 | 第70-71页 |
| 3.3.6 CR光谱变换的共用光谱特征波段 | 第71-73页 |
| 3.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 4 新郑市高标准建设区域土壤属性反演模型的构建 | 第75-128页 |
| 4.1 高光谱反演模型及检验方法 | 第75-77页 |
| 4.1.1 样本集划分方法 | 第75页 |
| 4.1.2 高光谱反演建模方法 | 第75-77页 |
| 4.1.3 反演模型精度检验方法 | 第77页 |
| 4.2 基于偏最小二乘法的土壤属性定量反演 | 第77-95页 |
| 4.2.1 土壤PH的偏最小二乘法定量反演模型 | 第78-79页 |
| 4.2.2 土壤有机质的偏最小二乘法定量反演模型 | 第79-81页 |
| 4.2.3 土壤碱解氮的偏最小二乘法定量反演模型 | 第81-83页 |
| 4.2.4 土壤速效磷的偏最小二乘法定量反演模型 | 第83-84页 |
| 4.2.5 土壤速效钾的偏最小二乘法定量反演模型 | 第84-86页 |
| 4.2.6 土壤Fe的偏最小二乘法定量反演模型 | 第86-87页 |
| 4.2.7 土壤Cr的偏最小二乘法定量反演模型 | 第87-89页 |
| 4.2.8 土壤Cd的偏最小二乘法定量反演模型 | 第89-91页 |
| 4.2.9 土壤Zn的偏最小二乘法定量反演模型 | 第91-92页 |
| 4.2.10 土壤Cu的偏最小二乘法定量反演模型 | 第92-94页 |
| 4.2.11 土壤Pb的偏最小二乘法定量反演模型 | 第94-95页 |
| 4.3 基于面板数据模型的土壤属性综合定量反演 | 第95-122页 |
| 4.3.1 SG光谱变换的土壤属性面板数据模型 | 第96-100页 |
| 4.3.2 LOG光谱变换的土壤属性面板数据模型 | 第100-104页 |
| 4.3.3 MSC光谱变换的土壤属性面板数据模型 | 第104-108页 |
| 4.3.4 FD光谱变换的土壤属性面板数据模型 | 第108-113页 |
| 4.3.5 SD光谱变换的土壤属性面板数据模型 | 第113-117页 |
| 4.3.6 CR光谱变换的土壤属性面板数据模型 | 第117-122页 |
| 4.4 模型对比分析 | 第122-127页 |
| 4.5 本章小结 | 第127-128页 |
| 5 新郑市高标准基本农田建设区域优选 | 第128-150页 |
| 5.1 新郑市高标准基本农田建设标准研究 | 第128-129页 |
| 5.2 新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性插值 | 第129-140页 |
| 5.2.1 经验贝叶斯克里格插值法 | 第129-130页 |
| 5.2.2 土壤属性的空间分布及分级 | 第130-140页 |
| 5.3 土壤属性的综合评价模型 | 第140-142页 |
| 5.3.1 构建土壤属性的隶属函数 | 第140-142页 |
| 5.3.2 土壤属性综合评价模型构建 | 第142页 |
| 5.4 新郑市高标准基本农田建设区域分区 | 第142-147页 |
| 5.5 对策建议 | 第147-148页 |
| 5.6 本章小结 | 第148-150页 |
| 6 结论 | 第150-154页 |
| 6.1 主要结论 | 第150-152页 |
| 6.2 创新点 | 第152页 |
| 6.3 展望 | 第152-154页 |
| 参考文献 | 第154-176页 |
| 作者简历 | 第176-178页 |
| 学位论文数据集 | 第178页 |