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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--土壤总氮高光谱检测方法研究
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土壤总氮高光谱检测方法研究
 
     论文目录
 
致谢第4-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第15-22页
    1.1 研究背景及意义第15页
    1.2 国内外相关技术研究现状第15-19页
        1.2.1 高光谱技术的应用现状第15-16页
        1.2.2 高光谱技术在土壤中的应用第16-18页
        1.2.3 分析土壤总氮高光谱过程中出现的问题第18-19页
    1.3 论文研究目标和主要研究内容第19-20页
        1.3.1 研究目标第19页
        1.3.2 研究内容第19-20页
    1.4 技术路线第20页
    1.5 论文结构第20-22页
2 材料与数据获取第22-30页
    2.1 材料及数据采集系统第22-24页
        2.1.1 实验材料第22-23页
        2.1.2 高光谱图像采集系统第23-24页
    2.2 土壤总氮理化检测第24-27页
    2.3 土壤高光谱数据采集第27-29页
    2.4 本章小结第29-30页
3 基于光谱特征波长提取的土壤总氮建模方法研究第30-42页
    3.1 高光谱数据预处理第30-31页
    3.2 高光谱数据特征波长提取方法第31-33页
        3.2.1 连续投影算法第31-32页
        3.2.2 竞争性自适应重加权算法第32-33页
        3.2.3 随机森林算法第33页
    3.3 高光谱数据建模方法第33-35页
        3.3.1 偏最小二乘回归第33-34页
        3.3.2 Lasso回归第34页
        3.3.3 支持向量机回归第34-35页
    3.4 土壤总氮光谱特征波长提取第35-37页
    3.5 土壤总氮含量估测方法研究第37-41页
        3.5.1 基于偏最小二乘回归检测土壤总氮含量第37-38页
        3.5.2 基于支持向量机回归检测土壤总氮含量第38-39页
        3.5.3 基于Lasso回归检测土壤总氮含量第39-41页
    3.6 本章小结第41-42页
4 土壤总氮高光谱数据分析系统的设计与实现第42-56页
    4.1 系统开发环境及架构第42页
    4.2 系统功能分析第42-44页
    4.3 系统实现第44-53页
        4.3.1 数据存储设计第44-46页
        4.3.2 IDL与Java混合编程第46-50页
        4.3.3 MATLAB与Java混合编程第50-53页
    4.4 系统验证第53页
    4.5 本章小结第53-56页
5 总结与展望第56-58页
    5.1 工作总结第56页
    5.2 未来的工作展望第56-58页
参考文献第58-61页
个人简介第61-62页
在读期间取得科研成果第62页

 
 
论文编号BS4171465,这篇论文共62
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