土壤作為一個動態(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)和維持人類的生存發(fā)展。對土壤的深入研究也就成為人類長期的必修課。其中土壤屬性的研究對于土壤的不同發(fā)生層、土壤制圖以及土壤的分類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,但是存在著費時、費力等不足的地方。而土壤光譜分析技術優(yōu)于傳統(tǒng)分析技術的方面就在于無破壞、低成本、速度快同時還可以反演多種土壤屬性等,光譜成像技術就是集合了光譜技術和成像技術來獲得土壤的圖譜信息,可以用來對較小空間尺度內(nèi)的土壤屬性的連續(xù)分布進行分析。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,有助于提高土壤分類識別能力和豐富土壤標本信息。本文使用三軸向?qū)嶒灴刂破脚_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估計模型,以此來分析土壤的反射光譜與土壤有機碳的相關性；然后將模型應用估計了整段剖面的SOC含量分... 

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

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

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


【參考文獻】：
期刊論文
[1]Mapping of Total Carbon and Clay Contents in Glacial Till Soil Using On-the-Go Near-Infrared Reflectance Spectroscopy and Partial Least Squares Regression[J]. SHEN Zhang-Quan,SHAN Ying-Jie,PENG Li,JIANG Yu-Gen.  Pedosphere. 2013(03)
[2]基于多源遙感的海上溢油檢測研究[J]. 蘭國新,李穎,劉丙新,高超.  中國航海. 2013(01)
[3]小波分析用于土壤速效鉀含量高光譜估測研究[J]. 陳紅艷,趙庚星,李希燦,陸文利,隋龍.  中國農(nóng)業(yè)科學. 2012(07)
[4]基于高光譜數(shù)據(jù)的病害脅迫下杉木冠層色素含量估算研究[J]. 伍南,劉君昂,周國英,閆瑞坤,臧卓.  中國農(nóng)學通報. 2012(01)
[5]地表雙向反射特性對遙感圖像的影響分析[J]. 彭妮娜,王琨,李濤.  航天返回與遙感. 2011(04)
[6]Savitzky-Golay平滑濾波器的最小二乘擬合原理綜述[J]. 蔡天凈,唐瀚.  數(shù)字通信. 2011(01)
[7]土壤耕作和水分管理對水稻土壤肥力性狀的影響[J]. 曾可,徐世宏,韋善清,江立庚.  中國農(nóng)學通報. 2010(23)
[8]土壤有機碳研究進展[J]. 任軍,郭金瑞,邊秀芝,閆孝貢,劉釗劍,吳景貴.  中國土壤與肥料. 2009(06)
[9]MODIS波段比值算法在太湖藍藻水華預警及應急監(jiān)測中的應用[J]. 胡尊英,于海燕,周斌.  濕地科學. 2009(02)
[10]吸光度比值—導數(shù)光譜法的應用研究[J]. 湯滔,沈麗萍.  上海環(huán)境科學. 2007(06)

博士論文
[1]基于混合線性模型進行遺傳數(shù)據(jù)分析的異常值檢測方法[D]. 尤薩夫.浙江大學 2008

碩士論文
[1]基于成像光譜技術土壤反射特性及剖面有機質(zhì)分布估計[D]. 張美琴.華中農(nóng)業(yè)大學 2012
[2]基于Vis/NIR光譜不同粒徑下土壤碳氮的預測研究[D]. 李碩.華中農(nóng)業(yè)大學 2010
[3]地物光譜特征分析及其在礦化蝕變信息提取中的應用研究[D]. 李紅.中南大學 2010
[4]高光譜圖像地物分類和分割方法研究[D]. 周宏杰.西安電子科技大學 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 2004



本文編號：3273647