| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 2 研究进展 | 第10-17页 |
| ·传统的地统计学方法 | 第11-12页 |
| ·基于环境辅助变量的空间预测方法 | 第12-15页 |
| ·多元线性回归模型(Multivariable Linear Regression Model,MLRM) | 第12-13页 |
| ·广义线性模型(General Linear Models,GLM) | 第13页 |
| ·广义累加模型(Generalized Accumulation Model,GAM) | 第13-14页 |
| ·回归树模型(Regression Trees,RT) | 第14页 |
| ·回归克里格(Regression Kriging,RK) | 第14-15页 |
| ·基于土壤分类辅助变量的空间预测方法 | 第15-16页 |
| ·与土壤类型相结合的克里格插值(Kriging combined with Soil Map-Delineation,KSMD) | 第15页 |
| ·与土地利用方式相结合的克里格插值方法(Kriging combined with Land Use,KLM) | 第15-16页 |
| ·其他方法 | 第16-17页 |
| ·模糊系统模型(Fuzzy System Model,FSM) | 第16页 |
| ·人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN) | 第16页 |
| ·支持向量机(Support Vector Regression,SVR) | 第16-17页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithms,GA) | 第17页 |
| 3 研究现状总结与展望 | 第17-19页 |
| 第二章 研究理论与方法 | 第19-26页 |
| 1 地统计学方法 | 第19-23页 |
| ·区域化变量理论 | 第19页 |
| ·半方差函数及理论模型 | 第19-21页 |
| ·克里格法 | 第21-22页 |
| ·回归克里格法 | 第22-23页 |
| ·PMK(Parents Material Kriging) | 第23页 |
| 2 精度验证方法 | 第23-24页 |
| 3 经典数理统计方法 | 第24-25页 |
| ·常规描述性统计方法 | 第24页 |
| ·相关分析法 | 第24页 |
| ·回归分析法 | 第24-25页 |
| 4 正态分布性转换及检验方法 | 第25-26页 |
| 第三章 研究区概况及采样设计 | 第26-29页 |
| 1 研究区概况 | 第26页 |
| 2 样品采集 | 第26-28页 |
| 3 样品测定方法 | 第28-29页 |
| 第四章 基于环境辅助变量的空间预测 | 第29-40页 |
| 1 数据来源及处理 | 第29-34页 |
| ·环境因子的获取 | 第29-33页 |
| ·地形因子的提取 | 第30-31页 |
| ·植被因子的提取 | 第31-32页 |
| ·气候因子的提取 | 第32-33页 |
| ·正态分布性转换及检验 | 第33-34页 |
| 2 研究方法 | 第34-38页 |
| ·相关系数计算 | 第34-35页 |
| ·构建区域化模型 | 第35-38页 |
| ·普通克里格 | 第35-36页 |
| ·回归克里格 | 第36-38页 |
| ·插值结果验证及对比分析 | 第38页 |
| 3 本章小结与讨论 | 第38-40页 |
| 第五章 基于母质特征的辅助变量的空间预测 | 第40-46页 |
| 1 数据处理 | 第40-42页 |
| ·获取成土母质数字图及采样点处理 | 第40页 |
| ·正态分布性转换及检验 | 第40-42页 |
| 2 研究方法 | 第42-45页 |
| ·方差分析 | 第42页 |
| ·构建区域化模型 | 第42-44页 |
| ·普通克里格 | 第42-44页 |
| ·PMK | 第44页 |
| ·插值结果验证及对比分析 | 第44-45页 |
| 3 本章小结与讨论 | 第45-46页 |
| 第六章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 1 结论 | 第46-47页 |
| 2 创新点 | 第47页 |
| 3 研究展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与课题 | 第55页 |
