水分和质地对土壤有机质NIR特性的影响及抗干扰模型的建立
| 摘要 | 第7-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 近红外光谱国内外应用现状 | 第10页 |
| 1.2.2 抗水分干扰研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 模型传递研究现状 | 第11页 |
| 1.2.4 土壤质地研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目的、内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 2 近红外光谱技术的分析原理与方法 | 第13-18页 |
| 2.1 近红外光谱分析原理 | 第13页 |
| 2.2 近红外光谱特性 | 第13页 |
| 2.3 近红外光谱定量分析方法 | 第13-18页 |
| 2.3.1 偏最小二乘回归 | 第13-14页 |
| 2.3.2 支持向量机 | 第14-16页 |
| 2.3.3 模型评价指标 | 第16-18页 |
| 3 基于近红外光谱的不同质地土壤有机质预测分析 | 第18-27页 |
| 3.1 样本采集 | 第18页 |
| 3.2 土壤光谱数据获取 | 第18页 |
| 3.3 不同质地土壤的光谱特性 | 第18-19页 |
| 3.4 基于SVM不同土壤质地分类 | 第19-21页 |
| 3.5 基于SVM壤土有机质含量预测 | 第21-22页 |
| 3.6 基于SVM黏土有机质含量预测 | 第22-24页 |
| 3.7 基于SVM砂土有机质含量预测 | 第24-25页 |
| 3.8 总结 | 第25-27页 |
| 4 土壤水分对近红外光谱的影响 | 第27-39页 |
| 4.1 样本采集 | 第27页 |
| 4.2 土壤光谱数据获取 | 第27页 |
| 4.3 不同含水率土壤样本配制 | 第27页 |
| 4.4 不同含水率的近红外光谱特性 | 第27-29页 |
| 4.5 小结 | 第29页 |
| 4.6 基于水分校正算法的土壤有机质模型建立 | 第29-34页 |
| 4.6.1 土壤样品的制备与数据采集 | 第29-30页 |
| 4.6.2 敏感波段的选取 | 第30页 |
| 4.6.3 水分校正算法 | 第30-31页 |
| 4.6.4 水分校正光谱图分析 | 第31-33页 |
| 4.6.5 建立抗水分土壤有机质预测模型 | 第33-34页 |
| 4.7 基于DS模型传递算法的土壤有机质模型建立 | 第34-37页 |
| 4.7.1 DS模型传递算法 | 第34-35页 |
| 4.7.2 土壤样品与光谱数据采集 | 第35页 |
| 4.7.3 DS算法校正光谱图分析 | 第35-36页 |
| 4.7.4 建立抗水分土壤有机质传递模型 | 第36-37页 |
| 4.8 结论 | 第37-39页 |
| 5. 结论与问题 | 第39-41页 |
| 5.1 结论 | 第39-40页 |
| 5.2 问题 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| Abstract | 第45-47页 |
| 致谢 | 第49页 |
