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基于航空高光谱遥感的黑土养分含量反演研究

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基于航空高光谱遥感的黑土养分含量反演研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
1 引言第10-18页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 高光谱遥感及研究现状第11-15页
        1.2.1 高光谱遥感第11-13页
        1.2.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 研究目标,研究内容及技术路线第15-18页
        1.3.1 研究目标第15页
        1.3.2 研究内容第15-17页
        1.3.3 技术路线第17-18页
2 高光谱数据获取和预处理第18-30页
    2.1 研究区概况第18-19页
    2.2 样品采集与化学分析第19-21页
        2.2.1 土壤样品采集第19-20页
        2.2.2 土壤理化指标分析第20页
        2.2.3 地面光谱测定第20-21页
    2.3 航空高光谱数据获取与预处理第21-23页
        2.3.1 CASI/SASI数据介绍第21-22页
        2.3.2 CASI/SASI数据获取与预处理第22-23页
    2.4 地面光谱数据预处理第23-29页
        2.4.1 光谱去噪第23-26页
        2.4.2 光谱重采样第26页
        2.4.3 光谱散射校正第26-27页
        2.4.4 光谱数学变换第27-28页
        2.4.5 连续统去除第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
3 养分含量与光谱特征的信息提取第30-46页
    3.1 养分含量相关分析第30页
    3.2 黑土光谱反射特征分析第30-35页
        3.2.1 黑土样本的光谱特征第30-31页
        3.2.2 土壤光谱的主要影响因素第31-35页
    3.3 土壤光谱与养分含量的相关性分析第35-45页
        3.3.1 有机质与光谱的相关性分析第35-38页
        3.3.2 全氮与光谱的相关性分析第38-40页
        3.3.3 全磷与光谱的相关性分析第40-43页
        3.3.4 全钾与光谱的相关性分析第43-45页
    3.4 本章小结第45-46页
4 黑土养分含量模型建立与验证第46-72页
    4.1 建模样本选择第46-47页
        4.1.1 异常值剔除第46-47页
        4.1.2 建模集与验证集筛选第47页
    4.2 模型建立与评价方法第47-51页
        4.2.1 偏最小二乘法第47-49页
        4.2.2 BP神经网络第49-50页
        4.2.3 模型精度评价第50-51页
    4.3 回归结果分析第51-70页
        4.3.1 偏最小二乘模型结果第51-61页
        4.3.2 BP神经网络模型结果第61-70页
        4.3.3 两种建模方法结果对比第70页
    4.4 本章小结第70-72页
5 CASI/SASI航空高光谱数据土壤养分填图第72-78页
    5.1 养分含量填图第72页
    5.2 直方图匹配修正第72-76页
    5.3 土壤养分评价第76-77页
    5.4 本章小结第77-78页
6 结论与展望第78-81页
    6.1 主要成果与结论第78-80页
    6.2 存在不足与展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-89页
附录第89页

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