目录 | 第1-10页 |
摘要 | 第10-11页 |
Abstract | 第11-13页 |
第一章 绪论 | 第13-29页 |
·引言 | 第13-14页 |
·"数字土壤"概述 | 第14-18页 |
·"数字土壤"的主要内容 | 第14-16页 |
·发展"数字土壤"的必要性 | 第16-17页 |
·发展"数字土壤"的可行性 | 第17-18页 |
·国内外"数字土壤"发展状况 | 第18-22页 |
·国外的研究进展 | 第18-20页 |
·国内的研究进展 | 第20-22页 |
·精细农业中数字土壤的研究 | 第22-26页 |
·土壤的分类 | 第22-24页 |
·土壤养分的测量 | 第24-26页 |
·存在的主要问题 | 第26-27页 |
·论文研究内容 | 第27-28页 |
·小结 | 第28-29页 |
第二章 试验材料与研究方法 | 第29-36页 |
·引言 | 第29页 |
·试验设备 | 第29-31页 |
·便携式可见-近红外光谱仪 | 第29-30页 |
·NEXUS智能型傅立叶红外光谱仪 | 第30-31页 |
·FMR—4000傅立叶红外光谱仪 | 第31页 |
·试验材料及方法 | 第31-35页 |
·土壤样品的选用 | 第31-32页 |
·土壤样品的采集 | 第32页 |
·土壤养分的测量 | 第32-35页 |
·小结 | 第35-36页 |
第三章 土壤分类的光谱分析 | 第36-51页 |
·引言 | 第36页 |
·分类方法分析 | 第36-39页 |
·聚类分析与判别分析 | 第37页 |
·数据判别分析中的化学计量学方法 | 第37-39页 |
·土壤光谱曲线分析 | 第39-47页 |
·可见-近红外光谱分析(便携式可见-近红外光谱仪) | 第39-45页 |
·近红外光谱分析(NEXUS智能型傅立叶红外光谱仪) | 第45页 |
·中红外波段光谱分析 | 第45-47页 |
·最优波段选择 | 第47-50页 |
·可见-近红外部分波段选择 | 第48页 |
·近红外部分波段选择 | 第48-50页 |
·小结 | 第50-51页 |
第四章 土壤养分的光谱分析 | 第51-62页 |
·引言 | 第51页 |
·数据处理方法选择 | 第51-52页 |
·数据预处理方法 | 第51-52页 |
·数据回归分析中的化学计量学方法 | 第52页 |
·土壤速效N、P、K的近红外光谱特性分析 | 第52-55页 |
·土壤速效N、P、K的中红外光谱特性分析 | 第55-56页 |
·土壤养分光谱分析 | 第56-57页 |
·最优波段的选择 | 第57-61页 |
·小结 | 第61-62页 |
第五章 土壤光谱测试分析仪的探讨 | 第62-69页 |
·引言 | 第62页 |
·光谱仪器的基本构造 | 第62-64页 |
·光源 | 第62-63页 |
·分光系统 | 第63页 |
·测样器件 | 第63页 |
·检测器 | 第63页 |
·控制以及光谱数据分析系统 | 第63-64页 |
·光谱仪器的发展 | 第64-65页 |
·滤光片型光谱仪器 | 第64页 |
·光栅扫描型光谱仪器 | 第64页 |
·傅立叶变换型光谱仪器 | 第64-65页 |
·声光可调滤光器型光谱仪器 | 第65页 |
·多通道型光谱仪器 | 第65页 |
·土壤专用分析仪探讨 | 第65-68页 |
·小结 | 第68-69页 |
第六章 结论与展望 | 第69-71页 |
·本文小结 | 第69-70页 |
·论文展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-76页 |
附录 | 第76-86页 |
附表1 主成分—BP/ANN模型对未知样本的预测 | 第76-77页 |
附表2 PLS回归模型对未知样本的预测 | 第77-78页 |
附表3 PLS-BP/ANN模型对未知样本的预测 | 第78-79页 |
附表4 近红外波段PLS-BP/ANN模型对未知样本的预测 | 第79-80页 |
附表5 中红外波段PLS-BP/ANN模型对未知样本的预测 | 第80-81页 |
附表6 选出的130个波段PLS-BP/ANN模型对未知样本的预测 | 第81-82页 |
附表7 选出的170个波段PLS-BP/ANN模型对未知样本的预测 | 第82-83页 |
附表8 近红外波段下PLS-BP/ANN与PLS-LS-SVM模型预测结果 | 第83-84页 |
附表9 近红外波段下的速效K及中红外波段下的速效N预测结果 | 第84-85页 |
附表10 中红外波段下的速效P和速效K预测结果 | 第85-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
个人简介 | 第87页 |