| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 基于VNIR和MIR光谱技术的国内外研究进展 | 第17-21页 |
| 1.2.1 基于VNIR光谱技术的国内外研究进展 | 第17-19页 |
| 1.2.2 基于MIR光谱技术的国内外研究进展 | 第19-21页 |
| 1.3 研究目标及内容 | 第21-22页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第21页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 研究技术路线 | 第22-23页 |
| 第二章 实验数据获取与分析 | 第23-29页 |
| 2.1 土壤样品采集 | 第23页 |
| 2.2 土壤样品理化分析与VNIR和MIR光谱测量 | 第23-25页 |
| 2.3 土壤光谱常用预处理方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 吸收率转换 | 第26页 |
| 2.3.2 散射校正 | 第26-27页 |
| 2.3.3 平滑去噪 | 第27页 |
| 2.3.4 导数变换 | 第27-28页 |
| 2.4 建模集选择方法 | 第28页 |
| 2.5 重要波段选择方法 | 第28-29页 |
| 第三章 土壤可见近红外和中红外光谱特征分析 | 第29-35页 |
| 3.1 土壤VNIR光谱特征分析 | 第29-32页 |
| 3.2 土壤MIR光谱特征分析 | 第32-35页 |
| 第四章 土壤肥力因子可见近红外和中红外预测建模比较 | 第35-49页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 土壤光谱建模技术 | 第35-40页 |
| 4.2.1 主成分回归(PCR) | 第35-36页 |
| 4.2.2 偏最小二乘回归(PLSR) | 第36-38页 |
| 4.2.3 支持向量机(SVM) | 第38-40页 |
| 4.3 模型精度评价方法 | 第40-41页 |
| 4.4 VNIR光谱建模预测 | 第41-47页 |
| 4.4.1 不同光谱预处理对VNIR光谱建模结果影响 | 第41-43页 |
| 4.4.2 不同建模集选择方法对VNIR光谱建模影响 | 第43-46页 |
| 4.4.3 PCR、PLSR、SVM建模方法对VNIR光谱建模影响 | 第46-47页 |
| 4.5 MIR及VNIR-MIR光谱预测建模 | 第47-49页 |
| 第五章 水稻田土壤肥力因子建模重要波段选择及建模 | 第49-54页 |
| 5.1 基于PLSR的水稻田有机质和pH建模重要波段选择 | 第49-51页 |
| 5.2 基于PLSR的水稻田OM和pH建模重要波段建模 | 第51-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 主要成果与结论 | 第54-55页 |
| 6.2 不足与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 个人简历 | 第63页 |
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