基于光谱和高光谱成像技术的土壤养分及类型检测与仪器开发



基于光谱和高光谱成像技术的土壤养分及类型检测与仪器开发

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基于光谱和高光谱成像技术的土壤养分及类型检测与仪器开发

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-8页
Abstract	第8-13页
目录	第13-18页
图目录	第18-21页
表目录	第21-22页
缩略词表	第22-24页
1 绪论	第24-37页
· 研究目的和意义	第24-26页
· 国内外研究现状	第26-31页
· 国外研究现状	第26-29页
· 国内研究现状	第29-31页
· 光谱分析基础	第31-33页
· 研究目标、研究内容和技术路线	第33-36页
· 研究目标	第33页
· 研究内容	第33-35页
· 技术路线	第35-36页
· 本章小结	第36-37页
2 实验仪器与方法	第37-46页
· 试验仪器设备	第37-42页
· 可见近红外光谱仪器	第37-40页
· 高光谱成像检测仪器	第40-42页
· 试验材料	第42-44页
· 土壤有机质含量测定	第44页
· 土壤氮、磷和钾测定	第44-45页
· 土壤总氮的测量	第44-45页
· 土壤速效钾的测量	第45页
· 土壤速效磷的测量	第45页
· 本章小结	第45-46页
3 光谱预处理和多元校正计量学方法	第46-60页
提要	第46页
· 光谱预处理方法概述	第46-51页
· Savitzky-Golay卷积平滑算法	第46-47页
· 多元散射校正	第47页
· 标准正态变量变换	第47-48页
· 微分算法	第48页
· 小波变换	第48-49页
· 归一化	第49页
· 去趋势算法	第49页
· 正交信号校正	第49-50页
· 均值中心化	第50页
· 标准化	第50-51页
· 多元校正计量学方法	第51-55页
· 主成分回归	第51-52页
· 偏最小二乘回归	第52页
· 多元线性回归	第52-53页
· 最小二乘支持向量机	第53-54页
· BP神经网络	第54-55页
· 极限学习机	第55页
· 特征变量提取方法	第55-58页
· 连续投影算法	第56页
· 无信息变量消除算法	第56-57页
· 遗传算法	第57页
· 竞争性自适应重加权算法	第57页
· 随机青蛙	第57-58页
· 模型评价标准	第58-59页
· 决定系数	第58页
· 校正预测均方根误差	第58页
· 预测均方根误差	第58-59页
· 残余预测偏差	第59页
· 化学计量学算法实现软件	第59页
· 本章小结	第59-60页
4 土壤有机质及土壤类型测定研究	第60-94页
提要	第60页
· 引言	第60页
· 统计化学方法测定样本有机质含量	第60-61页
· 采集土壤样本光谱	第61页
· 遗传算法结合连续投影算法近红外光谱检测土壤有机质	第61-65页
· 遗传算法选取特征波长	第62-63页
· 遗传算法结合连续投影算法选取特征波长	第63-65页
· 小结	第65页
· 基于近红外光谱的不同波段检测土壤有机质研究	第65-68页
· 建模集和预测集的划分	第65页
· PLS潜在变量和主成分因子的获取	第65-66页
· 不同波段建模研究	第66-67页
· 小结	第67-68页
· 基于高光谱成像技术检测土壤有机质含量研究	第68-78页
· 试验样本和方法	第68页
· 高光谱成像系统	第68-71页
· 光谱噪声去除	第71页
· 特征波长选择	第71-72页
· 建模分析方法	第72页
· 结果与讨论	第72-77页
· 小结	第77-78页
· 基于高光谱成像技术检测土壤类型研究	第78-92页
· 材料与方法	第79-83页
· 试验结果与分析	第83-90页
· ROC曲线评价LS-SVM分类性能	第90-91页
· 小结	第91-92页
· 本章小结	第92-94页
5 基于近红外光谱技术土壤总氮和磷钾测定研究	第94-119页
提要	第94页
· 前言	第94-95页
· 化学测定土壤总氮统计分析	第95页
· 采集土壤样本光谱和光谱预处理	第95-96页
· 基于不同变量选择方法和建模方法检测土壤总氮的研究	第96-101页
· 回归系数分析提取总氮关键变量	第97-98页
· 连续投影算法提取总氮特征波长	第98页
· 土壤总氮遗传算法提取特征波长	第98-100页
· 数学模型验证及评价	第100页
· 总氮含量检测结果与讨论	第100-101页
· 总氮检测结论	第101页
· 基于便携式短波近红外光谱仪器检测土壤总氮含量研究	第101-111页
· 试验样本采集和划分方法	第102-103页
· 土壤光谱噪声去除	第103-104页
· 土壤总氮特征波长选择算法	第104页
· 土壤总氮含量建模分析方法	第104-105页
· 土壤总氮含量检测结果与讨论	第105-110页
· 过筛和未过筛土壤样品检测总氮分析	第110-111页
· 基于近红外光谱技术检测土壤速效磷	第111-114页
· 无信息变量消除算法提取变量	第111-112页
· 土壤速效磷遗传算法选取特征波长	第112页
· 竞争性自适应重加权算法	第112-114页
· 小结	第114页
· 蒙特卡罗无信息变量消除算法结合遗传算法检测土壤速效钾	第114-117页
· 遗传算法选取特征波长	第114页
· MC-UVE结合GA选取建模变量	第114-117页
· 小结	第117页
· 本章小结	第117-119页
6 基于光谱技术检测土壤总氮含量便携式仪器开发	第119-134页
提要	第119页
· 引言	第119-120页
· 便携式检测仪器硬件集成	第120-125页
· 便携式土壤总氮含量检测仪器核心部件	第124页
· 便携式土壤总氮含量检测仪器电源供电	第124-125页
· 便携式仪器测量土壤总氮含量系统简介	第125-127页
· 便携式土壤总氮含量检测仪器设计思想	第125-127页
· 检测系统各子模块简介	第127-130页
· 便携式土壤总氮含量检测仪器软件	第127-129页
· 便携式土壤总氮含量检测仪器内部组成	第129页
· 便携式土壤总氮含量检测仪器整机实物	第129-130页
· 基于便携式仪器检测土壤总氮含量研究	第130-133页
· 便携式土壤总氮含量检测仪器检检测结果列表	第130-132页
· 便携式土壤总氮含量检测仪器和其它光谱仪比较	第132-133页
· 本章小结	第133-134页
7 结论与展望	第134-138页
· 研究的具体内容和主要结论	第134-136页
· 本研究的主要创新点	第136页
· 展望和建议	第136-138页
参考文献	第138-146页
附录	第146-166页
作者简介	第166-168页

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