| 提要 | 第1-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究思路与研究内容 | 第13-16页 |
| ·研究思路 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文特色及创新点 | 第16-19页 |
| 第二章 研究区概况与数据预处理 | 第19-31页 |
| ·研究区概况 | 第19-24页 |
| ·自然地理概况 | 第19-22页 |
| ·社会经济概况 | 第22-23页 |
| ·松辽平原土壤盐碱化现状 | 第23-24页 |
| ·数据预处理 | 第24-31页 |
| ·Aster遥感影像数据 | 第24-25页 |
| ·遥感图像预处理 | 第25-27页 |
| ·野外实测数据 | 第27-30页 |
| ·土样化学分析 | 第30-31页 |
| 第三章 松辽平原盐碱土盐分特征及动态变化分析 | 第31-45页 |
| ·松辽平原盐碱土盐分性状 | 第31-32页 |
| ·松辽平原盐碱土盐分特征分析 | 第32-36页 |
| ·松辽平原盐碱化动态变化分析 | 第36-45页 |
| ·松辽平原盐碱化程度分级 | 第36-38页 |
| ·松辽平原盐碱化分布特征 | 第38-41页 |
| ·松辽平原盐碱化动态变化分析 | 第41-45页 |
| 第四章 松辽平原盐碱土含盐量的遥感反演 | 第45-63页 |
| ·土壤含盐量与土壤光谱值 | 第45-46页 |
| ·松辽平原盐碱土光谱特征分析 | 第46-52页 |
| ·影响光谱特征的主要因素 | 第46-47页 |
| ·Aster遥感影像中盐碱土光谱特征 | 第47-49页 |
| ·光谱数据处理与分析 | 第49-50页 |
| ·盐碱土光谱诊断指数 | 第50-52页 |
| ·统计模型的建立与分析 | 第52-63页 |
| ·建立回归方程 | 第52-53页 |
| ·决策树分类 | 第53-54页 |
| ·统计模型反演结果分析 | 第54-63页 |
| 第五章 构建基于BP神经网络的松辽平原盐碱土含盐量遥感反演模型 | 第63-81页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第63-64页 |
| ·影响盐碱土含盐量的非遥感因子 | 第64-66页 |
| ·BP神经网络建模的几个关键问题 | 第66-67页 |
| ·BP神经网络算法训练的步骤 | 第67-69页 |
| ·BP神经网络反演盐碱土含盐量模型 | 第69-79页 |
| ·BP神经网络反演盐碱土含盐量模型的设计 | 第69-72页 |
| ·BP神经网络反演盐碱土含盐量模型的实现 | 第72-75页 |
| ·BP神经网络反演盐碱土含盐量模型的分析 | 第75-77页 |
| ·BP神经网络反演盐碱土含盐量模型的精度评价 | 第77-79页 |
| ·BP神经网络模型反演结果分析 | 第79-81页 |
| 第六章 遥感反演结果的应用及土壤盐碱化改良建议 | 第81-87页 |
| ·松辽平原土壤盐碱化驱动力分析 | 第81-83页 |
| ·自然因素 | 第81-82页 |
| ·人为因素 | 第82-83页 |
| ·遥感反演结果在松辽平原土壤盐碱化防治中的应用 | 第83-84页 |
| ·松辽平原土壤盐碱化改良建议 | 第84-87页 |
| ·经济管理政策 | 第84-85页 |
| ·生态工程技术措施 | 第85-87页 |
| 结论和建议 | 第87-91页 |
| 结论 | 第87-88页 |
| 建议 | 第88-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第97-99页 |
| 摘要 | 第99-101页 |
| Abstract | 第101-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 导师及作者简介 | 第106页 |