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基于组合建模理论的土壤重金属高光谱定量估算研究

摘要第2-4页
Abstract第4-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 高光谱遥感简介第11-12页
        1.2.2 高光谱技术在土壤研究中的应用第12-13页
        1.2.3 高光谱技术在土壤重金属监测中的应用第13-14页
        1.2.4 组合模型方法研究的国内外现状第14-15页
    1.3 研究目标及内容第15-18页
        1.3.1 研究目标第15页
        1.3.2 研究内容第15-17页
        1.3.3 技术路线图第17-18页
第二章 研究区概况第18-23页
    2.1 米东区第18-19页
    2.2 阜康市第19-20页
    2.3 吉木萨尔县第20-21页
    2.4 奇台县第21-23页
第三章 数据获取及处理第23-37页
    3.1 数据获取第23-31页
        3.1.1 土壤样品野外采集及处理第23-24页
        3.1.2 土壤重金属含量化学测定第24-26页
        3.1.3 土壤重金属含量各县市对比分析第26-27页
        3.1.4 土壤重金属污染评价方法第27页
        3.1.5 土壤重金属污染空间分布特征第27-29页
        3.1.6 土壤样品反射光谱测定第29-31页
    3.2 光谱数据预处理第31-37页
        3.2.1 断点修正第31-32页
        3.2.2 平滑处理第32页
        3.2.3 光谱变换第32-37页
第四章 土壤光谱特征分析第37-53页
    4.1 土壤反射光谱机理第37-38页
    4.2 土壤重金属光谱特征分析第38-39页
        4.2.1 土壤反射率曲线特征分析第38-39页
    4.3 土壤光谱与重金属含量相关性分析第39-53页
        4.3.1 相关分析法第40页
        4.3.2 原始光谱与土壤重金属相关性第40-41页
        4.3.3 光谱不同变换形式与土壤重金属相关性第41-53页
第五章 土壤重金属定量估算研究第53-81页
    5.1 建模方法介绍第53-57页
        5.1.1 多元逐步回归分析第53-54页
        5.1.2 偏最小二乘回归分析第54-55页
        5.1.3 BP神经网络第55-56页
        5.1.4 模型精度评价第56-57页
    5.2 土壤重金属定量估算第57-81页
        5.2.1 多元逐步回归定量估算重金属含量第57-60页
        5.2.2 偏最小二乘回归定量估算重金属含量第60-63页
        5.2.3 BP神经网络定量估算重金属含量第63-73页
        5.2.4 多模型组合研究第73-78页
        5.2.5 多种建模方法精度比较第78-81页
第六章 结论与展望第81-84页
    6.1 结论第81-82页
    6.2 不足与展望第82-84页
参考文献第84-90页
选题依托第90页
在读期间发表论文及其他成果第90-91页
致谢第91-93页

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