| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 NIRS在土壤科学领域应用中的研究 | 第14-21页 |
| 1.2.1 NIRS发展概述 | 第14-17页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 研究目标、内容及技术路线 | 第21-25页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第21-22页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第23-25页 |
| 2 NIRS基本理论以及数据处理方法 | 第25-35页 |
| 2.1 近红外光谱技术基本理论 | 第25-29页 |
| 2.1.1 NIRS光谱学的基本原理 | 第25-27页 |
| 2.1.2 NIRS漫反射的测量原理 | 第27-28页 |
| 2.1.3 近红外光谱技术特点 | 第28-29页 |
| 2.2 近红外光谱数据处理方法 | 第29-34页 |
| 2.2.1 预处理方法 | 第30-32页 |
| 2.2.2 定量回归分析模型 | 第32-33页 |
| 2.2.3 定量回归分析模型的评价参数 | 第33页 |
| 2.2.4 定量回归分析模型的验证 | 第33-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 实验材料与方法 | 第35-42页 |
| 3.1 实验材料 | 第35-36页 |
| 3.1.1 实验仪器设备与软件部分 | 第35-36页 |
| 3.1.2 土壤样本的获取及成分的测定 | 第36页 |
| 3.2 土壤近红外光谱的采集及处理软件 | 第36-41页 |
| 3.2.1 土壤近红外光谱的采集 | 第36-37页 |
| 3.2.2 近红外光谱数据分析软件 | 第37-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 应用不同预处理方法建模测定土壤有机质和总氮含量 | 第42-56页 |
| 4.1 土壤近红外光谱 | 第42-49页 |
| 4.1.1 土壤原始光谱和异常样本剔除后的光谱 | 第42-44页 |
| 4.1.2 不同光谱预处理后的土壤近红外光谱 | 第44-49页 |
| 4.2 PLS定量回归模型的建立与结果分析 | 第49-54页 |
| 4.2.1 主成分个数的确定 | 第49-50页 |
| 4.2.2 土壤光谱建模数据训练集和预测集的划分 | 第50-51页 |
| 4.2.3 土壤有机质(OM)的PLS定量回归模型 | 第51-53页 |
| 4.2.4 土壤总氮(TN)的PLS定量回归模型 | 第53-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间的科研状况 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |