基于卷积神经网络的耕层土壤有机质含量估测模型研究

目录

声明

符号说明

1 前言

1.1研究目的及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1高光谱遥感技术

1.2.2 土壤光谱数据分析与有机质建模反演

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1研究内容

1.3.2研究方法

2 数据采集与预处理

2.1研究区概况

2.2数据获取

2.2.1土壤样本的采集

2.2.2土样光谱反射率检测

2.2.3获取土壤样本有机质含量

2.3预处理光谱数据

2.3.1断点校正与光谱去噪

2.3.2异常样本剔除

2.4光谱特性分析

2.5 本章小结

3光谱数据变换与特征因子选取

3.1 光谱数据变换

3.1.1土壤有机质光谱数据变换

3.1.2特征因子的选取

3.2 光谱数据的主成分提取

3.2.1主成分分析简介

3.2.2主成分的数据获取

3.3本章小结

4 土壤有机质高光谱估测模型

4.1传统估测模型

4.1.1 多元线性回归

4.1.2 支持向量机

4.1.3 BP神经网络

4.2卷积神经网络模型

4.2.1结构理解

4.2.2模型构建

4.3精度评定

4.4本章小结

5模型估测结果与分析

5.1 特征因子建模

5.1.1 卷积神经网络模型

5.1.2传统估测模型

5.2 主成分分析建模

5.2.1 卷积神经网络模型

5.2.2传统估测模型

5.2.3模型对比

5.3 两种建模数据结果对比

5.4本章小结

6 结论与展望

6.1结论

6.2 主要创新点

6.3 展望

参考文献

致谢

9攻读学位期间发表论文情况