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基于GIS和BP模型奉新县水稻土养分空间变化研究

摘要第1-5页
Abstract第5-14页
第一章 绪论第14-25页
   ·研究背景及选题依据第14-16页
     ·研究背景第14-15页
     ·研究的目的和意义第15-16页
   ·土壤养分空间变化研究综述第16-19页
     ·国内养分空间变化研究第16-17页
     ·国外养分空间变化研究第17-19页
   ·研究的内容和目标第19-23页
     ·养分变化研究内容与目标概述第19页
     ·建模输入和输出因子的选取第19-21页
     ·模型养分变化分析过程概述第21-23页
   ·研究的方法和技术路线第23-25页
     ·研究方法第23-24页
     ·研究的技术路线第24-25页
第二章 水稻土土壤养分变化研究的主要技术第25-38页
   ·数据预处理基本方法第25-26页
     ·软硬件支持第25页
     ·采样点数据离群值的确定第25-26页
   ·GIS技术第26页
   ·神经网络评价模型技术第26-35页
     ·神经网络的概述第26-29页
     ·BP神经网络第29-32页
     ·遗传算法简介第32-35页
   ·数据库的建立第35-36页
     ·空间数据库第35页
     ·属性数据库第35-36页
     ·采样点属性数据和内插点位属性数据库的形成过程第36页
   ·预测精度评价指标第36-38页
     ·误差分析第36页
     ·相对误差第36页
     ·均方误差第36-37页
     ·预测吻合度第37-38页
第三章 研究区域概况第38-44页
   ·地理位置第38页
   ·行政区划第38页
   ·自然环境第38-41页
     ·地形地貌第38-39页
     ·气候第39页
     ·水文第39-40页
     ·植被第40-41页
   ·土壤分布及水稻土壤概况第41-42页
   ·社会经济概况第42页
   ·农业生产概况第42-44页
第四章 基础数据来源及数据处理方法概述第44-47页
   ·数据来源第44页
   ·土样采集原则及及检测方法第44-46页
     ·土样采集原则第44页
     ·土样处理方法第44-45页
     ·土样检测方法第45-46页
   ·田间调查数据统计原则第46-47页
第五章 建模参数的获取与BP模型优化探讨第47-66页
   ·空间插值参数的获取第47-53页
     ·水稻土分布图形成第47页
     ·氮、磷、钾、有机质养分数据和大地坐标数据的入库第47-48页
     ·土属、质地和耕层厚度属性数据入库第48-50页
     ·坡度数据入库第50-51页
     ·侵蚀度数据入库第51-52页
     ·BP模型空间内插点位的获取第52-53页
   ·土壤不同人为耕作状态养分含量预测建模参数的获取第53-57页
     ·测土配方施肥年养分预测建模参数获取第53页
     ·第二次土壤普查年养分预测建模参数的获取第53-56页
     ·养分预测建模综合参数数据库的获取第56-57页
   ·数据库参数的量化或量级化第57-58页
   ·遗传算法优化的BP模型优劣分析第58-66页
     ·建模预测参数设置第58-62页
     ·预测结果优劣对比分析第62-66页
第六章 奉新县水稻土土壤养分含量空间插值第66-86页
   ·内插点位养分预测第66-73页
     ·内插点位有机质预测实现第66-68页
     ·内插点位碱解氮预测实现第68-69页
     ·内插点位有效磷预测实现第69-71页
     ·内插点位速效钾预测实现第71-73页
   ·BP模型空间插值的实现及结果优劣对比第73-82页
   ·两种空间插值结果探讨第82-83页
   ·养分含量变化对比析第83-86页
第七章 奉新县水稻土不同人为耕作状态养分含量预测第86-98页
   ·各养分含量预测模型建立与结果分析第86-95页
   ·预测误差原因分析第95-96页
   ·高投入、高产出条件下养分预测第96-98页
第八章 结论与讨论第98-101页
   ·结论第98-99页
   ·本文的创新点第99页
   ·讨论第99-101页
     ·研究的技术方法方面第99-100页
     ·研究对象方面第100-101页
参考文献第101-104页
附件1第104-105页
附件2第105-108页
致谢第108页

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