發(fā)布時(shí)間：2023-02-07 15:08

　　土壤是人類生存及發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)和最根本的生命來源。煤炭的開采雖然在一定程度上給社會國民經(jīng)濟(jì)帶來了巨大的效益,但是與此同時(shí)也引發(fā)了一系列嚴(yán)重的不良效果,造成地下水下滲、水土流失、地面沉降、出現(xiàn)裂縫、大面積的采空區(qū)和土壤質(zhì)量及性能的嚴(yán)重下降。近些年來,隨著一系列土地復(fù)墾工程的執(zhí)行,煤礦區(qū)得到了一定程度的控制和治理。近紅外光譜分析技術(shù)是現(xiàn)代科學(xué)的研究熱點(diǎn)之一。與傳統(tǒng)的化學(xué)計(jì)量法相比,具有能夠快速、準(zhǔn)確、無污染、無損的得到土壤養(yǎng)分信息的優(yōu)點(diǎn),對評價(jià)土壤質(zhì)量、監(jiān)測土壤質(zhì)量信息提供了重要手段。鑒于此,本論文對在淮南市潘一煤礦復(fù)墾區(qū)采集的100份土壤樣品進(jìn)行有機(jī)質(zhì)含量化學(xué)分析以及室內(nèi)土壤樣品的光譜數(shù)據(jù)采集,并且利用6種不同數(shù)學(xué)變換的方法（土壤樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)平滑、土壤樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)一階微分、土壤樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)倒數(shù)的對數(shù)一階微分、土壤樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)二階微分、土壤樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)倒數(shù)的對數(shù)二階微分、土壤樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)歸一化）對復(fù)墾區(qū)土壤樣品的原始近紅外光譜信息進(jìn)行預(yù)處理,并通過皮爾森相關(guān)性篩選出顯著性相關(guān)的特征敏感響應(yīng)波段,最后,利用這些顯著相關(guān)的特征波段構(gòu)建6種復(fù)墾區(qū)土... 

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 近紅外光譜分析技術(shù)
    1.3 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.3.1 礦區(qū)土地復(fù)墾國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.3.2 近紅外光譜國內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.4 研究目標(biāo)、內(nèi)容、方法及技術(shù)路線
        1.4.1 研究目標(biāo)
        1.4.2 研究內(nèi)容
        1.4.3 研究方法
        1.4.4 技術(shù)路線
2 數(shù)據(jù)的獲取與處理
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 地理位置
        2.1.2 地形地貌
        2.1.3 水文氣候
    2.2 有機(jī)質(zhì)含量數(shù)據(jù)的獲取
        2.2.1 土壤樣品的采集
        2.2.2 土壤樣品的有機(jī)質(zhì)含量分析
    2.3 土壤樣品光譜數(shù)據(jù)的獲取
        2.3.1 FieldSpec4 Standard-Res便攜式地物特征光譜儀的特點(diǎn)
        2.3.2 獲取光譜數(shù)據(jù)的方法及注意事項(xiàng)
    2.4 光譜數(shù)據(jù)處理
        2.4.1 光譜數(shù)據(jù)平滑
        2.4.2 光譜數(shù)據(jù)的簡單初等變換
        2.4.3 光譜數(shù)據(jù)的微分處理
        2.4.4 光譜數(shù)據(jù)歸一化處理
3 復(fù)墾區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)光譜特征研究
    3.1 復(fù)墾區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)光譜特征分析
    3.2 不同含量有機(jī)質(zhì)光譜特征分析
    3.3 光譜反射率不同數(shù)學(xué)變換下的曲線特征
    3.4 土壤光譜反射率與有機(jī)質(zhì)含量的相關(guān)分析
        3.4.1 Person相關(guān)分析法
        3.4.2 不同數(shù)學(xué)變換下復(fù)墾區(qū)土壤光譜反射率與有機(jī)質(zhì)含量相關(guān)分析
4 復(fù)墾區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)含量預(yù)測模型研究
    4.1 常用建模方法的介紹
        4.1.1 偏最小二乘回歸
        4.1.2 面板數(shù)據(jù)模型
        4.1.3 多元線性回歸
    4.2 模型評價(jià)方法及檢驗(yàn)指標(biāo)
    4.3 偏最小二乘建模方法在不同數(shù)學(xué)變換下的建模結(jié)果
5 結(jié)論與展望
    5.1 研究成果與結(jié)論
        5.1.1 復(fù)墾區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)近紅外光譜特征及其響應(yīng)波段
        5.1.2 構(gòu)建復(fù)墾區(qū)土壤有機(jī)質(zhì)含量預(yù)測模型和結(jié)果
    5.2 不足與展望
        5.2.1 不足
        5.2.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3737046