| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第17-18页 |
| 1.2 相关研究进展 | 第18-22页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第22-23页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第23-25页 |
| 2 实验数据 | 第25-37页 |
| 2.1 研究区域介绍 | 第25-26页 |
| 2.2 土壤及重金属数据 | 第26-33页 |
| 2.3 高光谱数据 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 数据分析方法 | 第37-58页 |
| 3.1 光谱数据预处理 | 第37-43页 |
| 3.2 特征分析方法 | 第43-45页 |
| 3.3 经典建模方法 | 第45-54页 |
| 3.4 基于Stacking集成的建模方法 | 第54-56页 |
| 3.5 模型评价 | 第56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 4 基于特征分析的成像高光谱重金属反演 | 第58-73页 |
| 4.1 室内光谱重金属反演 | 第58-59页 |
| 4.2 Pearson相关性分析及特征选择 | 第59-61页 |
| 4.3 CARS特征分析及选择 | 第61-63页 |
| 4.4 特征分析结果反演实验 | 第63-68页 |
| 4.5 重金属反演的光谱特征及共性总结 | 第68-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 5 基于Stacking集成学习方法的高光谱影像重金属估算 | 第73-90页 |
| 5.1 Stacking架构分析 | 第73-76页 |
| 5.2 基于Stacking集成学习的高光谱影像重金属反演 | 第76-83页 |
| 5.3 反演模型估测重金属浓度与实证分析 | 第83-89页 |
| 5.4 本章小结 | 第89-90页 |
| 6 结论与展望 | 第90-92页 |
| 6.1 结论 | 第90页 |
| 6.2 展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-102页 |
| 作者简历 | 第102-104页 |
| 学位论文数据集 | 第104页 |