土壤具有理化特性的差異性、類型的多樣性,因此,土壤信息的準(zhǔn)確、快速獲取對于大面積土壤數(shù)字制圖與更新工作顯得尤其重要,同時是解決環(huán)境資源利用問題的基礎(chǔ)也是實施現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的保證。近些年,隨著高光譜技術(shù)的不斷發(fā)展,利用光譜技術(shù)獲取土壤屬性信息愈來愈廣泛,特別是可見近紅外（VNIR）和中紅外（MIR）光譜技術(shù)的應(yīng)用備受關(guān)注。VNIR和MIR光譜技術(shù)能綜合響應(yīng)土壤所含有機質(zhì)、礦物、水分、粒徑和顏色等理化性質(zhì),故該技術(shù)用于各種土壤理化及生物屬性的探測尤其有效。國內(nèi)通過MIR光譜分析預(yù)測土壤肥力因子的研究較少,且綜合比較VNIR、MIR、VNIR-MIR3種波段針對水稻土肥力因子的研究未見報道。本研究將以浙江省水稻土作為研究對象,研究水稻土的VNIR和MIR光譜特征,通過不同的光譜預(yù)處理方法、建模集選擇方法和化學(xué)計量學(xué)模型建立水稻土6個肥力因子（有機質(zhì)、總氮、速效氮、速效磷、速效鉀和pH）的VNIR、MIR 和 VNIR-MIR預(yù)測模型,用波段選擇方法篩選出VNIR和MIR波段的重要建模波段。并通過選擇重要建模波段建立簡單的預(yù)測模型,為科學(xué)應(yīng)用VNIR和MIR技術(shù)預(yù)測水稻土的土壤肥力因子提供借鑒,為... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 基于VNIR和MIR光譜技術(shù)的國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 基于VNIR光譜技術(shù)的國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.2 基于MIR光譜技術(shù)的國內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.3 研究目標(biāo)及內(nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
    1.4 研究技術(shù)路線
第二章 實驗數(shù)據(jù)獲取與分析
    2.1 土壤樣品采集
    2.2 土壤樣品理化分析與VNIR和MIR光譜測量
    2.3 土壤光譜常用預(yù)處理方法
        2.3.1 吸收率轉(zhuǎn)換
        2.3.2 散射校正
        2.3.3 平滑去噪
        2.3.4 導(dǎo)數(shù)變換
    2.4 建模集選擇方法
    2.5 重要波段選擇方法
第三章 土壤可見近紅外和中紅外光譜特征分析
    3.1 土壤VNIR光譜特征分析
    3.2 土壤MIR光譜特征分析
第四章 土壤肥力因子可見近紅外和中紅外預(yù)測建模比較
    4.1 引言
    4.2 土壤光譜建模技術(shù)
        4.2.1 主成分回歸(PCR)
        4.2.2 偏最小二乘回歸(PLSR)
        4.2.3 支持向量機(SVM)
    4.3 模型精度評價方法
    4.4 VNIR光譜建模預(yù)測
        4.4.1 不同光譜預(yù)處理對VNIR光譜建模結(jié)果影響
        4.4.2 不同建模集選擇方法對VNIR光譜建模影響
        4.4.3 PCR、PLSR、SVM建模方法對VNIR光譜建模影響
    4.5 MIR及VNIR-MIR光譜預(yù)測建模
第五章 水稻田土壤肥力因子建模重要波段選擇及建模
    5.1 基于PLSR的水稻田有機質(zhì)和pH建模重要波段選擇
    5.2 基于PLSR的水稻田OM和pH建模重要波段建模
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 主要成果與結(jié)論
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
附錄
個人簡歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]光譜多元分析校正集和驗證集樣本分布優(yōu)選方法研究[J]. 劉偉,趙眾,袁洪福,宋春風(fēng),李效玉.  光譜學(xué)與光譜分析. 2014(04)
[2]土壤含鹽量與電導(dǎo)率的高光譜反演精度對比研究[J]. 彭杰,王家強,向紅英,滕洪芬,柳維揚,遲春明,牛建龍,郭燕,史舟.  光譜學(xué)與光譜分析. 2014(02)
[3]基于全譜數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的土壤有機質(zhì)高光譜預(yù)測建模研究[J]. 紀(jì)文君,李曦,李成學(xué),周銀,史舟.  光譜學(xué)與光譜分析. 2012(09)
[4]幾種不同類型土壤的VIS-NIR光譜特性及有機質(zhì)響應(yīng)波段[J]. 紀(jì)文君,史舟,周清,周煉清.  紅外與毫米波學(xué)報. 2012(03)
[5]土壤總氮和總磷含量的高光譜遙感預(yù)測[J]. 徐麗華,謝德體.  農(nóng)機化研究. 2012(04)
[6]基于高光譜的土壤有機質(zhì)含量估算研究[J]. 劉磊,沈潤平,丁國香.  光譜學(xué)與光譜分析. 2011(03)
[7]基于近紅外光譜和支持向量機的土壤參數(shù)預(yù)測[J]. 鄭立華,李民贊,安曉飛,孫紅.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2010(S2)
[8]基于光譜技術(shù)的土壤養(yǎng)分快速測試方法研究[J]. 蔣璐璐,張瑜,王艷艷,談黎虹,何勇.  浙江大學(xué)學(xué)報(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版). 2010(04)
[9]基于中紅外漫反射光譜的土壤重金屬元素含量預(yù)測研究[J]. 鄔登巍,吳昀昭,馬宏瑞.  光譜學(xué)與光譜分析. 2010(06)
[10]基于光譜技術(shù)的土壤快速分類方法研究[J]. 王遵義,金春華,劉飛,王艷艷,鮑一丹.  浙江大學(xué)學(xué)報(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版). 2010(03)

博士論文
[1]土壤高光譜遙感信息提取與二向反射模型研究[D]. 程街亮.浙江大學(xué) 2008



本文編號：3640769