1 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 高标准基本农田相关理论及研究现状
1.2.2 高光谱遥感技术及其在土壤中的应用研究现状
1.2.3 高光谱遥感技术在高标准基本农田中的应用前景
1.3 研究目标与研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 研究技术路线
1.4 本章小结
2 数据的获取及处理
2.1 研究区概况
2.2 土样的野外采集
2.3 土样光谱室内测定
2.4 土壤属性统计特征分析
2.4.1 新郑市土壤属性统计特征分析
2.4.2 土壤属性间的相关性
2.5 土壤属性的光谱反射特征
2.6 光谱预处理
2.6.1 去阶跃处理
2.6.2 光谱平滑
2.6.3 光谱变换
2.7 本章小结
3 土壤光谱特征波段选取
3.1 光谱特征波段选取方法
3.1.1 相关分析
3.1.2 模糊聚类最大树法
3.2 土壤属性与光谱反射率相关性分析
3.2.1 土壤pH值与光谱反射率相关性分析
3.2.2 土壤有机质与光谱反射率相关性分析
3.2.3 土壤碱解氨与光谱反射率相关性分析
3.2.4 土壤速效磷与光谱反射率相关性分析
3.2.5 土壤速效钾与光谱反射率相关性分析
3.2.6 土壤Fe与光谱反射率相关性分析
3.2.7 土壤Cr与光谱反射率相关性分析
3.2.8 土壤Cd与光谱反射率相关性分析
3，2.9 土壤Zn与光谱反射率相关性分析
3.2.10 土壤Cu与光谱反射率相关性分析
3.2.11 土壤Pb与光谱反射率相关性分析
3.3 土壤属性的共用光谱特征波段选取
3.3.1 SG光谱变换的共用光谱特征波段
3.3.2 LOG光谱变换的共用光谱特征波段
3.3.3 MSC光谱变换的共用光谱特征波段
3.3.4 FD光谱变换的共用光谱特征波段
3.3.5 SD光谱变换的共用光谱特征波段
3.3.6 CR光谱变换的共用光谱特征波段
3.4 本章小结
4 新郑市高标准建设区域土壤属性反演模型的构建
4.1 高光谱反演模型及检验方法
4.1.1 样本集划分方法
4.1.2 高光谱反演建模方法
4.1.3 反演模型精度检验方法
4.2 基于偏最小二乘法的土壤属性定量反演
4.2.1 土壤pH值的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.2 土壤有机质的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.3 土壤碱解氨的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.4 土壤速效磷的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.5 土壤速效钾的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.6 土壤Fe的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.7 土壤Cr的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.8 土壤Cd的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.9 土壤Zn的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.10 土壤Cu的偏最小二乘法定量反演模型
4.2.11 土壤Pb的偏最小二乘法定量反演模型
4.3 基于面板数据模型的土壤属性综合定量反演
4.3.1 SG光谱变换的土壤属性面板数据模型
4.3.2 LOG光谱变换的土壤属性面板数据模型
4.3.3 MSC光谱变换的土壤属性面板数据模型
4.3.4 FD光谱变换的土壤属性面板数据模型
4.3.5 SD光谱变换的土壤属性面板数据模型
4.3.6 CR光谱变换的土壤属性面板数据模型
4.4 模型对比分析
4.4.1 以SG光谱变换为自变量的模型
4.4.2 以LOG光谱变换为自变量的模型
4.4.3 以MSC光谱变换为自变量的模型
4.4.4 以FD光谱变换为自变量的模型
4.4.5 以SD光谱变换为自变量的模型
4.4.6 以CR光谱变换为自变量的模型
4.4.7 土壤属性的最佳模型
4.5 本章小结
5 新郑市高标准基本农田建设区域优选
5.1 新郑市高标准基本农田建设标准研究
5.2 新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性空间分级
5.2.1 土壤pH值的空间分布
5.2.2 土壤有机质的空间分布
5.2.3 土壤碱解氮的空间分布
5.2.4 土壤速效磷的空间分布
5.2.5 土壤速效钾的空间分布
5.2.6 土壤Fe的空间分布
5.2.7 土壤Cr的空间分布
5.2.8 土壤Cd的空间分布
5.2.9 土壤Zn的空间分布
5.2.10 土壤Cu的空间分布
5.2.11 土壤Pb的空间分布
5.3 土壤属性的综合评价模型
5.3.1 构建土壤属性的隶属函数
5.3.2 土壤属性综合评价模型构建
5.4 新郑市高标准基本农田建设区域分区
5.5 对策建议
5.6 本章小结
6 研究结论、创新点和未来展望
6.1 研究结论
6.2 研究创新点
6.3 未来展望
参考文献
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