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土壤红外光声光谱原理及应用


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土壤红外光声光谱原理及应用
  • 书号:9787030341938
    作者:杜昌文
  • 外文书名:
  • 丛书名:
  • 装帧:平脊精装
    开本:B5
  • 页数:332
    字数:410
    语种:汉语
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2015-07-15
  • 所属分类:S15 土壤学
  • 定价: ¥158.00元
    售价: ¥126.40元
  • 图书介质:
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  本书介绍红外光声光谱在土壤学研究中的应用。首先从红外光谱原理及光谱分析方法入手,分别介绍红外光声光谱的原理和用于光谱数据分析的Matlab软件基础;然后以中国典型农田土壤和设施土壤为材料,阐述红外光声光谱在土壤学中的应用,包括土壤分类与鉴定、土壤肥力评估和土壤微结构表征等;既而构建土壤红外光声光谱信息系统,提出了土壤光谱属性的概念。本书附录包括典型黏土矿物、典型土壤腐殖物、我国典型农田土壤以及我国典型生态系统土壤中红外光声光谱图。   本书可供高等院校和科研院所土壤与农业可持续发展相关专业的师生、科技工作者以及管理者学习和参考。
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  • 前言
    第一章 红外光谱原理及其在土壤学中的应用
    第一节 分子振动与红外光谱
    一、概述
    二、分子结构与吸收光谱
    三、分子振动吸收与红外光谱
    四、基团基频
    五、基团红外吸收的位移及其影响因素
    六、红外吸收谱线形状
    第二节 红外光谱仪及其发展
    一、概述
    二、红外光谱检测原理
    三、红外光谱分析仪器的主要性能指标
    四、红外光谱分析的特点
    第三节 土壤组成基团红外光谱的吸收谱带特征
    一、概述
    二、土壤有机物的吸收特征
    三、土壤无机物的吸收特征
    第四节 红外光谱在土壤学中的应用
    一、概述
    二、红外透射光谱在土壤学中的应用
    三、红外反射光谱在土壤学中的应用
    四、红外光声光谱在土壤学中的应用
    参考文献
    第二章 红外光谱数据处理及Matlab实现
    第一节 Matlab语言简介
    一、概述
    二、Matlab基本功能
    三、Matlab的基本操作
    第二节 红外光谱数据的前处理及Matlab实现
    一、概述
    二、小波分析
    三、光谱数据标准化
    四、光谱微分
    第三节 红外光谱数据的后处理及Matlab实现
    一、概述
    二、化学计量学及模型的构建
    三、光谱分析中的数学原理
    四、模型精度的评价
    第四节 人工神经网络模型及其Matlab实现
    一、概述
    二、人工神经网络的发展
    三、人工神经网络的基本特征
    四、人工神经网络模型
    第五节 红外光谱分析中Matlab常用函数应用简介
    一、概述
    二、统计工具箱
    三、Matlab信号处理工具箱函数
    四、人工神经网络工具箱
    参考文献
    第三章 土壤中红外光声光谱特征
    第一节 土壤中红外光声光谱的测定
    一、概述
    二、光声效应原理
    三、土壤样品的光声效应
    四、光谱测定技术
    五、小结
    第二节 土壤中红外光声光谱的前处理
    一、概述
    二、土壤光谱平滑
    三、土壤光谱数据标准化
    四、土壤光谱微分
    五、土壤光谱主成分分析
    六、土壤光谱独立成分分析(ICA)
    七、小结
    第三节 我国典型农田土壤中红外光声光谱特征
    一、概述
    二、土壤红外光声光谱总体特征
    三、土壤无机物(矿物)红外光声光谱特征
    四、土壤有机物红外光声光谱特征
    五、我国主要农田土壤的红外光声光谱特征
    六、小结
    第四节 基于红外光声光谱的土壤分类与鉴定
    一、概述
    二、土壤光谱奇异点
    三、基于土壤红外光声光谱的主成分分布
    四、基于人工神经网络的土壤鉴定
    五、小结
    第五节 土壤中红外光声光谱的分峰分析
    一、概述
    二、土壤光谱分峰理论与方法
    三、分峰技术在土壤光谱分析中的应用
    四、小结
    参考文献
    第四章 基于红外光声光谱的土壤性质预测
    第一节 土壤红外光声光谱分析的影响因素
    一、概述
    二、土壤红外光声光谱定量分析的影响因素
    三、小结
    第二节 基于FTIR-PAS的我国典型农田土壤养分预测
    一、概述
    二、基于FTIR-PAS的水稻土养分定量模型研究
    三、基于FTIR-PAS的红壤养分定量模型研究
    四、基于FTIR-PAS的黑土养分定量模型研究
    五、小结
    第三节 基于FTIR-PAS的温室土壤盐分特征研究
    一、概述
    二、供试土壤
    三、温室土壤性质的表征
    四、基于FTIR-ATR和FTIR-PAS的硝态氮预测
    五、小结
    第四节 基于红外光声光谱的土壤碳酸钙的测定
    一、概述
    二、供试土壤和光谱测定
    三、黄土不同红外光谱特征
    四、基于红外光声光谱的碳酸钙含量的测定
    五、小结
    第五节 基于FTIR-PAS预测模型的土壤制图
    一、概述
    二、供试土壤与处理方法
    三、基于光谱预测结果的土壤绘图
    四、小结
    第六节 土壤红外光谱信息系统
    一、概述
    二、土壤红外光谱信息系统
    三、小结
    参考文献
    第五章 基于红外光声光谱的土壤微结构表征
    第一节 土壤黏土矿物-有机物复合体
    一、概述
    二、红外光声光谱原理及其特点
    三、小结
    第二节 光谱采集参数优化及谱图预处理方法
    一、概述
    二、材料与方法
    三、结果与分析
    四、小结
    第三节 土壤矿物-黄原糖复合体的FTIR-PAS特征和表面层特征
    一、概述
    二、材料与方法
    三、结果与分析
    四、小结
    第四节 分子质量不同对土壤黏土矿物-葡聚糖复合体FTIR-PAS特征及表面层的影响
    一、概述
    二、材料与方法
    三、结果与分析
    四、小结
    第五节 NPK养分离子对黏土矿物-黄原糖复合体表面层的影响
    一、概述
    二、材料与方法
    三、结果与分析
    四、小结
    第六节 土壤蒙脱石-多糖复合体的近红外光声光谱特征
    一、概述
    二、材料与方法
    三、结果与分析
    四、小结
    参考文献
    附录
    附录1:典型黏土矿物中红外光声光谱图(a.原谱;b.一阶微分谱)
    附录2:典型土壤腐殖物红外光声光谱图(a.原谱;b.一阶微分谱)
    附录3:我国典型农田土壤中红外光声光谱图(a.原谱;b.一阶微分谱)
    附录4:我国典型生态系统土壤中红外光声光谱图(a.原谱;b.一阶微分谱)
    附录5:中国科学院中国生态网络生态站分布图
    后记
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