| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 2 试验材料及设备 | 第16-20页 |
| 2.1 试验材料 | 第16-17页 |
| 2.2 高光谱系统 | 第17-19页 |
| 2.3 氮素含量测定仪器 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 研究方法 | 第20-32页 |
| 3.1 光谱预处理方法 | 第20-22页 |
| 3.1.1 SG平滑 | 第20-21页 |
| 3.1.2 多元散射校正 | 第21页 |
| 3.1.3 标准正态变换 | 第21-22页 |
| 3.1.4 导数处理 | 第22页 |
| 3.2 特征波段选择方法 | 第22-24页 |
| 3.2.1 连续投影算法 | 第22-23页 |
| 3.2.2 无信息变量消除 | 第23页 |
| 3.2.3 竞争性自适应重加权抽样 | 第23-24页 |
| 3.3 化学计量学建模方法 | 第24-28页 |
| 3.3.1 偏最小二乘回归 | 第24-25页 |
| 3.3.2 径向基函数神经网络 | 第25-27页 |
| 3.3.3 极限学习机 | 第27-28页 |
| 3.4 模型评价标准 | 第28-29页 |
| 3.4.1 决定系数 | 第28页 |
| 3.4.2 均方根误差 | 第28-29页 |
| 3.5 算法实现软件 | 第29-30页 |
| 3.6 其它软件 | 第30-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 数据获取 | 第32-35页 |
| 4.1 样本采集 | 第32页 |
| 4.2 光谱反射率提取 | 第32-34页 |
| 4.3 氮素含量测定 | 第34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 5 光谱预处理 | 第35-41页 |
| 5.1 预处理结果 | 第35-37页 |
| 5.2 初步比较 | 第37页 |
| 5.3 定量比较 | 第37-39页 |
| 5.4 综合分析 | 第39-40页 |
| 5.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 6 特征波段选取 | 第41-46页 |
| 6.1 连续投影算法选取特征波段 | 第41-42页 |
| 6.2 无信息变量消除选取特征波段 | 第42-43页 |
| 6.3 无信息变量消除结合连续投影算法选取特征波段 | 第43页 |
| 6.4 竞争性自适应重加权抽样选取特征波段 | 第43-45页 |
| 6.5 分析比较 | 第45页 |
| 6.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 7 模型建立及评价 | 第46-56页 |
| 7.1 偏最小二乘回归模型 | 第46-48页 |
| 7.2 径向基函数神经网络模型 | 第48-51页 |
| 7.3 极限学习机模型 | 第51-54页 |
| 7.4 综合比较 | 第54-55页 |
| 7.4.1 不同特征波段选择方法的比较 | 第54-55页 |
| 7.4.2 不同建模方法的比较 | 第55页 |
| 7.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 8 结论与展望 | 第56-58页 |
| 8.1 结论 | 第56页 |
| 8.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64页 |