| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-16页 |
| 1.2.1 土壤CEC含量预测研究进展 | 第12-14页 |
| 1.2.2 CEC影响因素光谱预测研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标、内容与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.3 技术路线图 | 第18-19页 |
| 第二章 数据获取与数据预处理 | 第19-29页 |
| 2.1 研究区域概况 | 第19-20页 |
| 2.2 样本采集与数据获取 | 第20-23页 |
| 2.2.1 土壤样品采集与处理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 理化指标室内测试 | 第21-22页 |
| 2.2.3 土壤光谱室内测试 | 第22-23页 |
| 2.3 光谱数据预处理 | 第23-29页 |
| 2.3.1 预处理方法 | 第23-26页 |
| 2.3.2 光谱预处理结果 | 第26-29页 |
| 第三章 土壤光谱特性与CEC响应波段分析 | 第29-40页 |
| 3.1 总体土壤样本光谱反射率分析 | 第29-30页 |
| 3.2 光谱特征波段选取方法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 相关系数法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 多元逐步回归 | 第31页 |
| 3.2.3 遗传算法 | 第31-33页 |
| 3.3 结果与分析 | 第33-38页 |
| 3.3.1 基于相关分析的特征波段选取 | 第33-35页 |
| 3.3.2 基于多元逐步回归的显著性波段检验 | 第35-36页 |
| 3.3.3 基于遗传算法的特征波段选取 | 第36-38页 |
| 3.4 小结 | 第38-39页 |
| 3.5 讨论 | 第39-40页 |
| 第四章 土壤CEC影响因素分析与样本分类 | 第40-51页 |
| 4.1 样本分类方式 | 第40-42页 |
| 4.1.1 土壤CEC影响因子的确定 | 第40-41页 |
| 4.1.2 土壤样本分类方式的确定 | 第41-42页 |
| 4.2 样本分类算法 | 第42-44页 |
| 4.2.1 主成分分析 | 第42-43页 |
| 4.2.2 模糊聚类 | 第43-44页 |
| 4.3 分类结果 | 第44-51页 |
| 4.3.1 按样本光谱特征进行分类 | 第44-47页 |
| 4.3.2 光谱结合CEC影响因子分类 | 第47-49页 |
| 4.3.3 按样本的成土母质进行分类 | 第49页 |
| 4.3.4 按样本的土壤质地进行分类 | 第49-51页 |
| 第五章 基于光谱反射率的土壤CEC含量预测模型的建立 | 第51-73页 |
| 5.1 光谱建模方法 | 第51-53页 |
| 5.1.1 偏最小二乘回归 | 第51-52页 |
| 5.1.2 BP神经网络 | 第52-53页 |
| 5.2 预测模型精度评价方法 | 第53-54页 |
| 5.3 光谱直接建模预测土壤CEC | 第54-64页 |
| 5.3.1 不同光谱变换形式下的建模结果 | 第54-55页 |
| 5.3.2 不同样本分类方式下的建模结果 | 第55-62页 |
| 5.3.3 CEC光谱特征波段的建模结果 | 第62-64页 |
| 5.4 光谱间接建模预测土壤CEC | 第64-71页 |
| 5.4.1 土壤有机质的光谱预测 | 第65-66页 |
| 5.4.2 土壤黏粒含量的光谱预测 | 第66-67页 |
| 5.4.3 土壤砂粒含量的光谱预测 | 第67-68页 |
| 5.4.4 CEC影响因子建模预测土壤CEC | 第68-71页 |
| 5.5 小结 | 第71页 |
| 5.6 讨论 | 第71-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-76页 |
| 6.1 结论 | 第73-75页 |
| 6.2 存在的不足与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-83页 |
| 致谢 | 第83页 |