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目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 2
1.3 国内外相关研究进展3
1.3.1 基于室内vis-NIR 高光谱技术的土壤属性预测研究进展 3
1.3.2 基于原位vis-NIR 高光谱技术的土壤属性预测研究进展 4
1.3.3 土壤属性原位vis-NIR 光谱建模水分去除研究进展 7
1.4 研究目标及内容9
1.4.1 研究目标 9
1.4.2 研究内容 9
1.4.3 研究技术路线 10
2 主要理论和研究方法 12
2.1 基于vis-NIR 光谱的土壤近地传感器技术基本原理 12
2.2 研究方法12
2.2.1 土壤光谱预处理方法 12
2.2.2 建模集与验证集的划分 13
2.2.3 土壤光谱预测建模技术 14
2.2.4 土壤光谱水分影响因素去除研究 15
2.2.5 光谱模型精度评价方法 19
3 研究区概况和数据获取 20
3.1 研究区概况20
3.2 数据获取与处理20
3.2.1 土壤样本采集 20
3.2.2 土壤有机碳理化数据分析 2 1
3.2.3 土壤vis-NIR 光谱数据测定 22
3.2.4 土壤vis-NIR 光谱数据分析及预处理 22
4 鄱阳湖湿地土壤有机碳原位光谱预测建模分析 29
4.1 基于PLSR 室内及原位光谱建模分析29
4.1.1 PLSR 最佳因子数的确定29
4.1.2 基于原位光谱的PLSR 模型预测结果29
I
4.1.3 与基于室内光谱PLSR 模型的比较33
4.2 基于LS-SVM 的室内及原位光谱建模分析37
4.2.1 基于野外原位光谱的LS-SVM 模型预测结果 37
4.2.3 与基于室内光谱LS-SVM 模型的比较 4 1
4.3 基于原位光谱的PLSR 与LS-SVM 建模精度比较 44
4.4 本章小结45
5 基于多水分去除算法的原位光谱土壤有机碳预测研究 47
5.1 转换子集的选取48
5.2 利用额外参数正交化算法 （EPO ）去除野外原位光谱中土壤水分的影响...49
5.3 利用光谱转换法去除野外原位光谱中土壤水分的影响51
5.3.1 光谱直接转换法 （DS ） 51
5.3.2 光谱间接转换法 （PDS ）54
5.4 利用广义最小二乘加权算法去除野外原位光谱中土壤水分的影响58
5.5 不同水分去除算法的预测精度比较60
5.6 本章小结62
6 结论与展望 64
6.1 结论64
6.2 创新点66
6.3 研究的不足与展望67
6.3.1 研究不足 67
6.3.2 研究展望 68
参考文献 68
攻读硕士期间研究成果 74
致谢 75
II
Contents
1Introduction 1
1.1 Research background 1
1.2 Research significance2
1.3 Research progress 3
1.3.1 Research on laboratory visible and near infrared (vis-NIR) spectroscopy3
1.3.2 Research on in situ visible and near infrared (vis-NIR) spectroscopy 4
1.3.3 Remo
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