新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性高光谱反演研究

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1、博士学位论文新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性高光谱反演研究申请人姓名：张秋霞指导教师：刘文锴学位类别：工学博士专业名称：测绘科学与技术研究方向：矿区土地复垦与生态重建河南理工大学测绘与国土信息工程学院二○一七年六月中图分类号：S127密级：公开UDC：528单位代码：10460新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性高光谱反演研究InversionofsoilpropertieswithhyperspectralreflectanceinWell-facilitiedcapitalfarmlandconstructio

2、nareasofXinzhengCity申请人姓名张秋霞学位类别工学博士专业名称测绘科学与技术研究方向矿区土地复垦与生态重建导师刘文锴职称教授提交日期2017.03答辩日期2017.05二○一七年六月致谢光阴似箭，岁月如梭，我的马拉松式的博士学习生涯即将画上一个圆满的句号。回首这漫长的求学历程，心中感慨良多，往事历历在目，永生难忘。博士四年，有欢乐，有泪水，无论专业技能的学习还是在为人处事方法，我都受益匪浅。论文的顺利完成，当然离不开恩师的指导、同学的帮助与亲朋的勉励。在此，谨向关心、关怀与帮助过我的人表示诚挚的谢意。

3、首先，感谢我的导师刘文锴教授，本文是在刘老师的悉心指导下完成的，在攻读博士的四年时间里，刘老师在学业和生活中都给了我很大的帮助、指导和教诲，更是在百忙之中指导我完成了这篇论文。从初期的论文定向到深入研究，从论文开题到论文撰写，直至修改完善到最终定稿，每一环节都渗透了刘老师对我的谆谆教诲。刘老师渊博的知识、严谨的科研态度和对问题的独到见解，不断引导和鼓励我在科研道路上前进。在此谨向刘老师表示我最崇高的敬意和最诚挚的感谢！感谢张合兵教授，张老师日常的行政工作繁杂，科研任务繁重，仍在科学研究方面给我以精心指导，尽可能的为我创

4、造科研条件，指引我在参与科研项目的过程中不断前进，并在论文的开题直至定稿给与认真的指导和建议，学习与生活给予教导、关怀与帮助，再次表示我衷心的感谢。同时，我也要诚挚地向培养我的河南理工大学及其河南理工大学测绘学院的郭增长教授、魏峰远教授、刘昌华教授、袁占良教授、牛海鹏教授、郝成元教授、景海涛教授和李晶晶老师等给予我帮助和鼓励的各位领导和老师表示衷心的感谢!感谢于海洋老师和程刚老师提供良好的实验器械。感谢聂小军副教授和马守臣副教授对土壤室内实验的帮助和支持。特别感谢赵素霞老师和李瑞华老师在数据采集过程中的艰辛劳动及热心帮

5、助。再次感谢在我读博期间所有关心和帮助我的老师。另外，还要感谢我的同学王宇、张子月、孙茜、陈姣，在读博期间的互相帮助和学习、鼓励和支持。感谢陈宁丽在数据采集过程中的艰辛劳动。感谢我同门的张沛沛、张会娟、巫焕，在日常学习和生活中给予了我无私的帮助和关怀！特别感谢的是我伟大的父母和兄嫂，以及我至亲至爱的亲人们，对我攻读博I士学位的支持与理解，给予我无私的关怀与帮助，感谢你们一直在背后默默的支持我，感谢你们在我的成长历程中为我付出的一切，使我不畏险阻，不断奋进，你们永远是我前进的动力，是你们默默的关怀支持使我克服万难完成学业

6、，我将会更加努力，竭尽全力报答你们的养育之恩。衷心感谢我的爱人王新生，在学业上对我的鼓励和支持，在生活中对我的照顾、理解、包容和陪伴！感谢公公、婆婆的理解和宽容！是你们的支持和关爱，使我可以专注于学业，顺利完成论文的撰写。感谢在百忙中抽出时间给予悉心评阅论文和出席论文答辩的诸位教授和专家！感谢在参考文献中列出的和没有列出的、以及所有给予我启发的作者！最后，再一次衷心感谢所有关心、支持和帮助我的老师、同学和家人!论文得到了国土资源部公益性行业科研专项“河南省典型区高标准基本农田建设潜力评判与项目区优选技术（2014110

7、22-2）”的资助，在此深表感谢！张秋霞2017年6月II摘要高标准基本农田建设是增强粮食安全保障能力、加快新型农业现代化推进的重要举措。在高标准基本农田建设过程中，快速、准确地获取土壤基础信息，是高标准基本农田建设的基础，也是现代化农业发展的关键。高光谱遥感作为当前遥感领域的前沿技术，具有波段多且连续、分辨率高等优势，能够用来探测土壤属性的细微差异，为快速高效的获取土壤基础信息提供了技术支持。因此，应用高光谱遥感技术开展土壤属性反演研究，可以为实现高标准基本农田建设提供数据基础与技术支持，为探索高标准基本农田建设区域

8、项目区优选决策与建设提供参考，推进高标准基本农田建设的实施。本研究以新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性为研究对象，采用野外采样与室内高光谱测定（350~2500nm）相结合，遴选出6种光谱变换下11种土壤属性的最佳光谱特征波段，构建基于偏最小二乘法（PLSR）的新郑市高标准基本农田建设区域土壤属性的高光谱单指标反演模型；遴选出6