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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

土壤分类是进行土地资源评价、土壤调查、土壤制图的基础，标志着土壤科学水平的高低。土壤的精确分类为因地制宜改良和发展土壤、推广现代农业技术提供条件，对指导农业生产有着重要的指导意义。

高光谱遥感技术的发展改变了以往土壤分类需要大量人力、物力和耗费时间长的状况，提高了土壤分类的效率。本文获取江苏省东台市主要耕作土壤的可见光-近红外漫反射光谱，运用支持向量机（svm）分类方法，对不同剖面层次的土壤进行分类，以期验证对土壤进行自动分类的可行性，进而指导东台市农业生产与土地利用，提高土壤分类的准确性和效率。

国内外研究现状

目前，国内外基于可见光-近红外光谱的土壤物理生化参数反演以及土壤分类已经有了大量研究。如刘焕军等基于黑土、黑钙土、草甸土、风砂土、冲积土室内反射光谱，利用包络线方法提取反射光谱特征指标，运用bp神经网络模型进行分类研究，认为不同土壤类型反射光谱的差异主要由有机质、铁以及土壤机械组成、水分引起；王遵义等基于偏最小二乘回归方法对浙江省3 种典型土壤（滨海盐土、水稻土、红壤）进行了类型划分，认为基于光谱技术土壤快速分类是可行的；史周等利用模糊k均值聚类对大量光谱数据的最佳分类数目进行计算，成功将土壤数据分成5类。vasques等利用三个深度间隔的土壤样本的可见光-近红外漫反射光谱曲线组合为一个伪多深度光谱曲线，对巴西的291个土壤样本在不同的分类层次进行分类，取得了略低于假设（70%）的分类符合率。kovacevic等利用支持向量机研究土壤分类，结果表明该方法在土壤类型样本数量较小的情况下，分类性能比其他线性要高。vohland等指出光谱变量的选择对土壤属性的光谱估算具有影响，竞争自适应赋权重采样技术与偏最小二乘结合，模型的性能有所提高。

2. 研究的基本内容

1. 总结前人在土壤分类方面采用的方法和取得的成果；

2. 获取江苏省东台市土壤的可见光-近红外漫反射光谱数据，对数据进行预处理，采用支持向量机（svm）分类方法对不同剖面层次的土壤进行分类；

3. 将分类结果与东台市已有土壤分类系统进行比较分析；

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   3. 实施方案、进度安排及预期效果

   1.进度安1.1.进度安排

   1.1-1.191.1-1.19确定论文题目及研究方向，查阅相关文献资料，初步了解研究内容，完成任务书；

   1.20-2.28 1.20-2.28 进一步阅读文献资料，做好相关记录，加深对研究内容的理解，获取研究所需数据，完成开题报告；

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   4. 参考文献

   [1] 刘焕军，张柏，张渊智，等．基于反射光谱特性的土壤分类研究[j]．光谱与光谱分析，2008，28（3）：624－628．

   [2] 李丹，彭智平，韩留生，王重洋，刘尉，黄思宇，陈水森．基于土壤反射光谱特性的广东省稻田土壤快速分类[j]．热带地理，2015，35（1）：29－34．

   [3] 刘焕军，张小康，张新乐，武洪峰，金慧凝，于胜男，邱政超．2017．面向土壤分类的高光谱反射特征参数模型[j]．遥感学报，21（1）：105－114．

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