| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究目的意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第13-17页 |
| 1.2.1 土壤高光谱遥感研究动态 | 第13-14页 |
| 1.2.2 土壤有机质高光谱预测模型研究进展 | 第14-16页 |
| 1.2.3 土壤光谱分类在土壤有机质含量预测中的应用 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容、研究方法及技术路线 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容及方法 | 第17-18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.4 研究重点和难点 | 第19页 |
| 1.5 预期创新点 | 第19-20页 |
| 2 理论基础与建模方法 | 第20-25页 |
| 2.1 遥感相关概念 | 第20页 |
| 2.2 土壤有机质高光谱建模方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 偏最小二乘回归 | 第20-21页 |
| 2.2.2 多元逐步回归 | 第21-22页 |
| 2.2.3 正交试验设计 | 第22-23页 |
| 2.3 土壤有机质高光谱预测模型精度评价 | 第23-25页 |
| 2.3.1 交叉验证方法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 模型精度评价方法及指标 | 第24-25页 |
| 3 研究区概况与数据处理 | 第25-30页 |
| 3.1 研究区概况 | 第25-26页 |
| 3.1.1 地理位置 | 第25页 |
| 3.1.2 气候条件 | 第25页 |
| 3.1.3 土壤条件 | 第25-26页 |
| 3.2 样品采集与测试 | 第26-27页 |
| 3.2.1 土壤样品采集 | 第26页 |
| 3.2.2 室内土壤高光谱测试 | 第26-27页 |
| 3.3 光谱数据预处理 | 第27-30页 |
| 3.3.1 九点加权移动平均法 | 第28页 |
| 3.3.2 连续统处理 | 第28页 |
| 3.3.3 微分处理技术 | 第28-29页 |
| 3.3.4 光谱数据重采样 | 第29-30页 |
| 4 松嫩平原典型土壤有机质含量高光谱预测 | 第30-41页 |
| 4.1 土壤有机质反射光谱特征分析 | 第30-32页 |
| 4.1.1 单一土壤（黑土）有机质反射光谱特征分析 | 第30-31页 |
| 4.1.2 不同类型土壤有机质高光谱特征分析 | 第31-32页 |
| 4.2 土壤有机质高光谱PLSR最优输入量的确定 | 第32-36页 |
| 4.2.1 正交试验设计确定土壤有机质高光谱PLSR最优输入量 | 第32-33页 |
| 4.2.2 单一土类（黑土）正交试验设计结果验证 | 第33-35页 |
| 4.2.3 不同土壤类型正交试验设计结果验证 | 第35-36页 |
| 4.3 基于反射光谱特征的土壤有机质含量预测 | 第36-38页 |
| 4.3.1 土壤光谱特征关键点（KP）的提取 | 第36-37页 |
| 4.3.2 PLSR及MSR建模结果对比分析 | 第37-38页 |
| 4.4 小结 | 第38-41页 |
| 5 光谱定量分类在土壤有机质高光谱预测中的应用 | 第41-53页 |
| 5.1 基于土壤反射光谱聚类分析的有机质预测模型 | 第42-47页 |
| 5.1.1 两阶聚类确定最佳分类数目 | 第43-44页 |
| 5.1.2 基于聚类分析分类的预测模型 | 第44-47页 |
| 5.2 基于土壤反射光谱角分类的有机质预测模型 | 第47-51页 |
| 5.2.1 光谱角度匹配 | 第47页 |
| 5.2.2 基于土壤特征参数提取的光谱角匹配 | 第47-48页 |
| 5.2.3 基于土壤反射光谱特征分类的预测模型 | 第48-51页 |
| 5.3 小结 | 第51-53页 |
| 6 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 结论 | 第53-54页 |
| 6.2 不足与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
