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松嫩平原典型土壤有机质高光谱预测模型研究

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松嫩平原典型土壤有机质高光谱预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-9页
英文摘要第9-11页
1 引言第11-20页
  · 研究目的及意义第11-13页
    · 研究背景第11页
    · 研究目的意义第11-13页
  · 国内外研究动态第13-17页
    · 土壤高光谱遥感研究动态第13-14页
    · 土壤有机质高光谱预测模型研究进展第14-16页
    · 土壤光谱分类在土壤有机质含量预测中的应用第16-17页
  · 研究内容、研究方法及技术路线第17-19页
    · 研究内容及方法第17-18页
    · 技术路线第18-19页
  · 研究重点和难点第19页
  · 预期创新点第19-20页
2 理论基础与建模方法第20-25页
  · 遥感相关概念第20页
  · 土壤有机质高光谱建模方法第20-23页
    · 偏最小二乘回归第20-21页
    · 多元逐步回归第21-22页
    · 正交试验设计第22-23页
  · 土壤有机质高光谱预测模型精度评价第23-25页
    · 交叉验证方法第23-24页
    · 模型精度评价方法及指标第24-25页
3 研究区概况与数据处理第25-30页
  · 研究区概况第25-26页
    · 地理位置第25页
    · 气候条件第25页
    · 土壤条件第25-26页
  · 样品采集与测试第26-27页
    · 土壤样品采集第26页
    · 室内土壤高光谱测试第26-27页
  · 光谱数据预处理第27-30页
    · 九点加权移动平均法第28页
    · 连续统处理第28页
    · 微分处理技术第28-29页
    · 光谱数据重采样第29-30页
4 松嫩平原典型土壤有机质含量高光谱预测第30-41页
  · 土壤有机质反射光谱特征分析第30-32页
    · 单一土壤(黑土)有机质反射光谱特征分析第30-31页
    · 不同类型土壤有机质高光谱特征分析第31-32页
  · 土壤有机质高光谱PLSR最优输入量的确定第32-36页
    · 正交试验设计确定土壤有机质高光谱PLSR最优输入量第32-33页
    · 单一土类(黑土)正交试验设计结果验证第33-35页
    · 不同土壤类型正交试验设计结果验证第35-36页
  · 基于反射光谱特征的土壤有机质含量预测第36-38页
    · 土壤光谱特征关键点(KP)的提取第36-37页
    · PLSR及MSR建模结果对比分析第37-38页
  · 小结第38-41页
5 光谱定量分类在土壤有机质高光谱预测中的应用第41-53页
  · 基于土壤反射光谱聚类分析的有机质预测模型第42-47页
    · 两阶聚类确定最佳分类数目第43-44页
    · 基于聚类分析分类的预测模型第44-47页
  · 基于土壤反射光谱角分类的有机质预测模型第47-51页
    · 光谱角度匹配第47页
    · 基于土壤特征参数提取的光谱角匹配第47-48页
    · 基于土壤反射光谱特征分类的预测模型第48-51页
  · 小结第51-53页
6 结论与展望第53-55页
  · 结论第53-54页
  · 不足与展望第54-55页
致谢第55-57页
参考文献第57-63页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第63页

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