基于变量优选和ELM算法的土壤含水量估测研究
| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外土壤含水量高光谱研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内土壤含水量高光谱研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 技术路线 | 第12-13页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 土壤样本信息的采集及处理方法 | 第15-24页 |
| 2.1 土壤样本的采集与制备 | 第15-16页 |
| 2.2 土壤样本的实验室分析 | 第16-18页 |
| 2.2.1 光谱分析 | 第16-17页 |
| 2.2.2 土壤含水量测定 | 第17-18页 |
| 2.3 小波变换 | 第18-21页 |
| 2.3.1 小波变换定义 | 第18-19页 |
| 2.3.2 小波去噪 | 第19-21页 |
| 2.4 特征波长优选算法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 连续投影算法(SPA) | 第21-22页 |
| 2.4.2 竞争适应性重加权采样法(CARS) | 第22-23页 |
| 2.4.3 CARS算法和SPA算法的耦合算法 | 第23-24页 |
| 第三章 建模方法及评价指标 | 第24-30页 |
| 3.1 BP神经网络基本思想 | 第24-26页 |
| 3.2 支持向量机基本思想 | 第26-27页 |
| 3.3 随机森林基本思想 | 第27页 |
| 3.4 极限学习机基本思想 | 第27-29页 |
| 3.5 模型评价标准 | 第29-30页 |
| 第四章 光谱曲线特征及波长筛选 | 第30-49页 |
| 4.1 土壤含水量描述性统计 | 第30-31页 |
| 4.2 不同含水量下土壤光谱曲线特征 | 第31-32页 |
| 4.3 不同小波分解尺度的对比 | 第32-34页 |
| 4.4 不同特征波长优选技术的对比 | 第34-47页 |
| 4.4.1 基于CARS筛选特征波长 | 第35-38页 |
| 4.4.2 基于SPA筛选特征波长 | 第38-41页 |
| 4.4.3 基于CARS-SPA筛选特征波长 | 第41-44页 |
| 4.4.4 最优特征波长集优选 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 土壤含水量的估算模型 | 第49-65页 |
| 5.1 BP神经网络土壤含水量估测模型 | 第49-52页 |
| 5.1.1 BP神经网络土壤含水量估测模型构建 | 第49-51页 |
| 5.1.2 回归分析 | 第51-52页 |
| 5.2 支持向量机土壤含水量估测模型 | 第52-55页 |
| 5.2.1 支持向量机土壤含水量估测模型构建 | 第52-54页 |
| 5.2.2 回归分析 | 第54-55页 |
| 5.3 随机森林土壤含水量估测模型 | 第55-58页 |
| 5.3.1 随机森林土壤含水量估测模型构建 | 第55-57页 |
| 5.3.2 回归分析 | 第57-58页 |
| 5.4 极限学习机土壤含水量估测模型 | 第58-62页 |
| 5.4.1 极限学习机土壤含水量估测模型构建 | 第58-61页 |
| 5.4.2 回归分析 | 第61-62页 |
| 5.5 土壤含水量估测模型结果对比分析 | 第62-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结果与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 创新点 | 第65-66页 |
| 6.3 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 研究生阶段论文发表情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
