| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-23页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-9页 |
| ·研究目的 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·盐渍化的相关概念 | 第9-10页 |
| ·遥感技术在土壤盐渍化研究中的应用 | 第10-12页 |
| ·国内外土壤盐渍化的遥感研究进展 | 第12-16页 |
| ·国外在土壤盐渍化监测发展方面的研究进展 | 第12-13页 |
| ·国内在土壤盐渍化监测发展方面的研究进展 | 第13-16页 |
| ·基于3S 技术的土壤盐渍化研究存在的问题 | 第16-18页 |
| ·地物光谱研究状况 | 第18-21页 |
| ·土壤水分与土壤反射光谱的关系研究 | 第19-20页 |
| ·土壤有机质的反射光谱特性及其预测 | 第20页 |
| ·土壤质地、铁的氧化物及其他土壤特性对土壤光谱的影响 | 第20-21页 |
| ·土地盐渍化遥感监测发展趋势分析 | 第21-23页 |
| 第二章 研究区状况、数据来源与野外考察 | 第23-32页 |
| ·研究区状况 | 第23-28页 |
| ·自然地理环境 | 第23-26页 |
| ·社会经济状况 | 第26页 |
| ·土壤盐碱化现状 | 第26-28页 |
| ·数据源及其一般特征 | 第28-29页 |
| ·研究区数据源 | 第28页 |
| ·研究区影像及其波段分析 | 第28-29页 |
| ·野外考察 | 第29-32页 |
| ·野外考察内容与方法 | 第29页 |
| ·历次野外考察及收集的资料 | 第29-32页 |
| 第三章 研究手段与技术路线 | 第32-48页 |
| ·研究手段概述 | 第32-34页 |
| ·遥感技术（RS） | 第32页 |
| ·地理信息系统技术(GIS) | 第32-33页 |
| ·全球定位系统技术(GPS) | 第33页 |
| ·3S 技术的集成 | 第33页 |
| ·统计学技术 | 第33-34页 |
| ·光谱分析技术 | 第34页 |
| ·研究条件及主要研究内容 | 第34-36页 |
| ·研究条件 | 第34-35页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第35-36页 |
| ·土壤样本的采集与准备 | 第36-37页 |
| ·土壤样本指标的实验室测定 | 第37-38页 |
| ·盐碱土光谱数据的采集、预处理与特征分析 | 第38-42页 |
| ·盐碱土光谱数据的采集 | 第38-39页 |
| ·盐碱土光谱数据的预处理 | 第39页 |
| ·盐碱土光谱曲线特征分析 | 第39-42页 |
| ·盐碱土光谱数据的处理与定量分析 | 第42-48页 |
| ·单波段光谱反射率与盐分的关系分析 | 第42-43页 |
| ·地面光谱数据与TM 影像数据的对比分析 | 第43-46页 |
| ·多元线性逐步回归分析 | 第46-48页 |
| 第四章 基于BP 神经网络的盐碱土盐分遥感反演模型的构建 | 第48-64页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第48-50页 |
| ·影响盐碱土盐分的关键因子 | 第50-53页 |
| ·自然因素 | 第50-52页 |
| ·人为因素 | 第52-53页 |
| ·BP 神经网络反演盐分模型 | 第53-64页 |
| ·BP 神经网络反演盐分模型设计 | 第53-54页 |
| ·BP 神经网络反演盐分模型的实现 | 第54-60页 |
| ·精度检验 | 第60-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-69页 |
| ·结论 | 第64-66页 |
| ·不足 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 在读期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢（ACKNOWLEDGEMENT） | 第74-75页 |