| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 我国耕地土壤重金属污染情况 | 第11-13页 |
| 1.1.2 耕地土壤重金属污染的危害 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 土壤光谱预处理研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 预测重金属含量波段研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 无显著光谱特征的重金属含量反演研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.4 反演重金属含量模型研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 研究意义 | 第20页 |
| 1.4 研究目标与研究内容 | 第20-21页 |
| 1.5 研究技术路线 | 第21-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 土壤数据采集和数据处理 | 第23-32页 |
| 2.1 研究区概况 | 第23页 |
| 2.2 数据和样本采集 | 第23-25页 |
| 2.2.1 野外光谱数据采集 | 第23-24页 |
| 2.2.2 土壤样本的采集和制备 | 第24-25页 |
| 2.3 土壤重金属统计特征分析含量 | 第25-30页 |
| 2.3.1 土壤样本的成分检测 | 第25-27页 |
| 2.3.2 土壤重金属含量的描述性统计分析 | 第27-28页 |
| 2.3.3 异常样本的识别和剔除 | 第28-29页 |
| 2.3.4 土壤重金属自相关性分析 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 土壤光谱处理 | 第32-41页 |
| 3.1 土壤光谱分析 | 第32-35页 |
| 3.1.1 影响土壤光谱的主要因素 | 第32-34页 |
| 3.1.2 研究区土壤光谱分析 | 第34-35页 |
| 3.2 土壤光谱预处理 | 第35-40页 |
| 3.2.1 异常光谱去除和光谱平滑处理 | 第35-37页 |
| 3.2.2 光散射校正 | 第37-39页 |
| 3.2.3 光谱导数变换 | 第39-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 重金属含量回归建模 | 第41-63页 |
| 4.1 支持向量机理论 | 第41-45页 |
| 4.1.1 支持向量机分类 | 第41-44页 |
| 4.1.2 支持向量机回归 | 第44-45页 |
| 4.1.3 核函数的选取 | 第45页 |
| 4.2 基于遗传算法优化的模糊支持向量机回归 | 第45-48页 |
| 4.2.1 模糊支持向量机回归 | 第45-47页 |
| 4.2.2 遗传优化算法 | 第47-48页 |
| 4.3 基于遗传算法优化的模糊支持向量机反演Fe、Cu、Zn含量 | 第48-59页 |
| 4.3.1 土壤光谱与重金属相关性 | 第48-51页 |
| 4.3.2 基于偏最小二乘反演重金属Fe、Cu、Zn含量 | 第51-54页 |
| 4.3.3 基于一般模糊支持向量机反演重金属Fe、Cu、Zn含量 | 第54-56页 |
| 4.3.4 基于遗传算法优化的模糊支持向量机反演重金属Fe、Cu、Zn含量 | 第56-59页 |
| 4.4 基于重金属自相关性反演重金属Pb、Cd含量 | 第59-62页 |
| 4.4.1 Pb-Zn、Cd-Cu相关性分析 | 第59-60页 |
| 4.4.2 基于重金属自相关性反演重金属Pb、Cd含量 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 结论 | 第63页 |
| 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 附录B 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第72页 |
