土壤作為一個(gè)動(dòng)態(tài)的生態(tài)系統(tǒng),支撐著所有微生物和陸地生物生命循環(huán)和維持人類(lèi)的生存發(fā)展。對(duì)土壤的深入研究也就成為人類(lèi)長(zhǎng)期的必修課。其中土壤屬性的研究對(duì)于土壤的不同發(fā)生層、土壤制圖以及土壤的分類(lèi)等方面都具有重要的意義。傳統(tǒng)的土壤屬性分析方法雖然精確度較高,但是存在著費(fèi)時(shí)、費(fèi)力等不足的地方。而土壤光譜分析技術(shù)優(yōu)于傳統(tǒng)分析技術(shù)的方面就在于無(wú)破壞、低成本、速度快同時(shí)還可以反演多種土壤屬性等,光譜成像技術(shù)就是集合了光譜技術(shù)和成像技術(shù)來(lái)獲得土壤的圖譜信息,可以用來(lái)對(duì)較小空間尺度內(nèi)的土壤屬性的連續(xù)分布進(jìn)行分析。該研究方法為土壤的深入分析和研究提供了新的手段和技術(shù),有助于提高土壤分類(lèi)識(shí)別能力和豐富土壤標(biāo)本信息。本文使用三軸向?qū)嶒?yàn)控制平臺(tái)和HeadWall （VNIR400-1000nm和NIR1000-1700nm）成像光譜儀獲得了土壤整段剖面樣本和分層土樣的不同層次、不同粒徑的土壤樣本（分為四種不同粒徑和原狀土壤）的高光譜圖像數(shù)據(jù)。提取土壤樣本的平均光譜且利用平均光譜數(shù)據(jù)和SOC的含量使用PLSR建立SOC估計(jì)模型,以此來(lái)分析土壤的反射光譜與土壤有機(jī)碳的相關(guān)性；然后將模型應(yīng)用估計(jì)了整段剖面的SOC含量分... 

【文章來(lái)源】：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 土壤光譜分析技術(shù)的研究進(jìn)展
    1.3 研究目標(biāo),研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線(xiàn)
第二章 土壤光譜數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 土壤樣品采集
    2.3 室內(nèi)理化指標(biāo)測(cè)試
    2.4 光譜數(shù)據(jù)采集
    2.5 圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.6 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.7 小結(jié)
第三章 土壤Vis-NIR光譜特性分析
    3.1 土壤Vis-NIR光譜曲線(xiàn)的特征分析
    3.2 土壤表面粗糙度和土壤樣本光譜特性的相關(guān)性分析
    3.3 土壤顏色和土壤樣本光譜特性的相關(guān)性分析
    3.4 土壤不同發(fā)生層次與土壤光譜特性的相關(guān)性分析
    3.5 小結(jié)
第四章 土壤有機(jī)碳含量預(yù)測(cè)模型的建立
    4.1 異常值去除
    4.2 SOC光譜估計(jì)模型的建立
    4.3 土壤整段剖面SOC含量分布估計(jì)
    4.4 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 存在問(wèn)題和展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[4]高光譜圖像地物分類(lèi)和分割方法研究[D]. 周宏杰.西安電子科技大學(xué) 2010
[5]基于高光譜遙感不同發(fā)生層土壤的光譜信息的提取研究[D]. 謝伯承.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2004



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