基于神经网络的土壤有机质及全铁含量的高光谱反演研究
| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·土壤水分与土壤光谱的关系研究 | 第11-13页 |
| ·土壤有机质与土壤光谱的关系研究 | 第13-16页 |
| ·土壤中铁与土壤光谱的关系研究 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17页 |
| ·本文的研究目标与研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 神经网络 | 第19-26页 |
| ·神经网络的概述 | 第19-22页 |
| ·神经网络的发展 | 第19-20页 |
| ·神经网络的分类 | 第20-21页 |
| ·神经网络的常见模型 | 第21-22页 |
| ·BP神经网络 | 第22-25页 |
| ·BP神经网络的原理 | 第22页 |
| ·BP神经网络结构的确定 | 第22-24页 |
| ·BP神经网络的改进 | 第24-25页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第25-26页 |
| 第三章 土壤数据获取及预处理工作 | 第26-37页 |
| ·研究区概况 | 第26-27页 |
| ·土壤样品采集与制备 | 第27页 |
| ·土壤样品的实验室分析 | 第27-30页 |
| ·化学分析 | 第27-28页 |
| ·光谱测定 | 第28-30页 |
| ·光谱数据预处理 | 第30-37页 |
| ·光谱重采样 | 第30-31页 |
| ·一阶导数变换 | 第31-33页 |
| ·主成分分析 | 第33页 |
| ·光谱特征吸收带的提取 | 第33-37页 |
| 第四章 土壤有机质含量的反演模型 | 第37-52页 |
| ·土壤有机质含量的多元逐步回归模型 | 第37-41页 |
| ·多元逐步线性回归方法 | 第37-38页 |
| ·土壤有机质含量的多元逐步回归模型 | 第38-40页 |
| ·有机质含量实测值与反演值的比较 | 第40-41页 |
| ·土壤有机质含量的BP神经网络模型 | 第41-45页 |
| ·BP神经网络模型建立和结果分析 | 第41-45页 |
| ·有机质含量实测值与反演值的比较 | 第45页 |
| ·土壤有机质含量的径向基函数神经网络模型 | 第45-51页 |
| ·径向基函数神经网络模型建立和结果分析 | 第46-47页 |
| ·有机质含量实测值与反演值的比较 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 土壤全铁含量的反演模型 | 第52-63页 |
| ·土壤全铁含量的多元逐步回归模型 | 第53-57页 |
| ·土壤全铁含量的多元逐步回归模型 | 第53-55页 |
| ·全铁含量实测值与反演值的比较 | 第55-57页 |
| ·土壤全铁含量的BP神经网络模型 | 第57-60页 |
| ·BP神经网络模型建立和结果分析 | 第57-59页 |
| ·全铁含量实测值与反演值的比较 | 第59-60页 |
| ·土壤全铁含量的径向基函数神经网络模型 | 第60-61页 |
| ·径向基函数神经网络模型建立和结果分析 | 第60-61页 |
| ·全铁含量实测值与反演值的比较 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
