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三江源区土壤重金属含量高光谱遥感反演研究--以玉树县为例

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-20页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-17页
     ·土壤重金属含量估算机理第9-13页
     ·土壤成分光谱特征第13-14页
     ·土壤光谱变换及建模方法第14-16页
     ·土壤高光谱影像制图第16-17页
   ·研究目标与研究内容第17页
   ·研究方法及技术路线第17-19页
   ·研究特色与创新点第19-20页
第二章 研究区概况第20-24页
   ·地理位置和行政范围第20-21页
   ·气候特征第21页
   ·地质地貌特征第21页
   ·土壤与植被第21-23页
   ·社会经济特点第23-24页
     ·人口与民族第23页
     ·产业结构与经济特征第23-24页
第三章 数据获取和研究方法第24-32页
   ·土壤样品采集第24-25页
   ·土壤光谱测定第25-26页
   ·土壤化学成分测定第26页
   ·Hyperion 影像数据第26-27页
   ·研究方法第27-32页
     ·偏最小二乘回归建模原理第27-28页
     ·BP 神经网络建模原理第28-30页
     ·模型精度评价第30-32页
第四章 土壤重金属含量统计特征及赋存特征分析第32-35页
   ·土壤重金属含量统计特征第32-33页
   ·土壤重金属赋存特征分析第33-35页
第五章 土壤光谱特征分析第35-46页
   ·光谱预处理第35-39页
     ·光谱平滑去噪第35-36页
     ·光谱重采样第36-37页
     ·光谱微分变换第37-38页
     ·光谱倒数的对数变换第38页
     ·波段深度第38-39页
   ·光谱特征波段提取第39-46页
     ·土壤光谱特征分析第39-40页
     ·土壤光谱特征波段提取第40-46页
第六章 土壤重金属含量光谱估算模型构建第46-63页
   ·偏最小二乘回归模型构建及结果分析第46-55页
     ·主成分个数确定第46-48页
     ·建模结果分析第48-55页
   ·BP 神经网络模型建模结果与分析第55-61页
     ·网络结构和训练方案设计第55-56页
     ·建模结果及分析第56-61页
   ·建模精度评价第61-63页
第七章 土壤重金属含量 Hyperion 影像反演第63-78页
   ·Hyperion 影像及预处理第63-71页
     ·Hyperion 高光谱数据简介第63-64页
     ·未定标和受水汽影响波段的去除第64-65页
     ·坏线修复第65-67页
     ·条纹去除第67-68页
     ·几何校正第68-69页
     ·大气纠正第69-70页
     ·土壤信息提取第70-71页
   ·Hyperion 影像反演土壤重金属含量第71-76页
   ·土壤重金属含量空间分布特征分析第76-78页
第八章 结论与展望第78-81页
   ·结论第78-79页
   ·展望第79-81页
参考文献第81-86页
致谢第86-87页
个人简历第87页

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