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干旱区LUCC时空特征分析及其模拟研究--以新疆于田绿洲为例

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干旱区LUCC时空特征分析及其模拟研究--以新疆于田绿洲为例
论文目录
 
摘要第1-9 页
ABSTRACT第9-11 页
第一章 绪论第11-16 页
  · LUCC研究进展第11-12 页
    · 国内LUCC研究第11-12 页
    · 国际LUCC研究第12 页
  · LUCC研究面临的挑战第12-13 页
  · 本文选题背景及意义第13-16 页
    · 研究背景第13-14 页
    · 研究目的及意义第14-16 页
第二章 LUCC研究的主要模型方法讨论第16-27 页
  · 引言第16-17 页
  · LUCC模型的构成及分类第17-19 页
    · 模型的基本构成第17-18 页
      · 土地利用与土地覆被的类型第17 页
      · LUCC动因第17 页
      · LUCC过程第17-18 页
      · LUCC的结果及其影响第18 页
    · LUCC模型的分类第18-19 页
      · 物理模型第18 页
      · 数学模型第18 页
      · 空间展布模型第18-19 页
      · 土地利用评价模型第19 页
  · 几种主要的土地利用变化模型第19-24 页
    · 指数模型第19-20 页
      · 实际应用及特点分析第20 页
    · 马尔柯夫链模型(Markov)第20 页
      · 实际应用及特点分析第20 页
    · 多元统计模型第20-21 页
      · 实际应用及特点分析第20-21 页
    · 类似杜能模型第21-22 页
      · 实际应用及特点分析第21-22 页
    · 系统动力学模型(SD)第22 页
      · 实际应用及特点分析第22 页
    · CLUE模型/CA模型第22-23 页
      · 实际应用及特点分析第23 页
    · 人工神经网络模型(ANN)[71,72]第23-24 页
      · 实际应用及特点分析第23-24 页
    · 灰色预测模型(GM)第24 页
      · 实际应用及特点分析第24 页
  · 小结第24-27 页
    · 存在问题第24-25 页
    · 发展趋势第25-27 页
第三章 研究区概况及数据准备第27-31 页
  · 研究区自然概况第27-30 页
    · 地理位置第27-28 页
    · 区划与地形地貌第28 页
    · 气候特征第28 页
    · 植被概况第28-29 页
    · 人口民族第29 页
    · 自然资源概况第29-30 页
  · 数据资料第30 页
  · 数据处理第30-31 页
第四章 研究方法与技术路线第31-37 页
  · 引言第31 页
  · 主要研究手段概述第31-33 页
    · 遥感技术(RS)第31-32 页
    · 地理信息系统技术(GIS)第32 页
    · 全球定位系统(GPS)第32 页
    · 人工神经网络技术(ANN)第32-33 页
  · 研究条件及主要研究内容第33-34 页
    · 研究条件第33-34 页
    · 主要研究内容第34 页
  · 本研究的技术路线第34-37 页
第五章 遥感数据处理第37-47 页
  · 引言第37 页
  · 波段选择与分析第37-39 页
  · 遥感影像校正第39-42 页
    · 辐射校正第39-40 页
    · 几何校正第40-42 页
  · 遥感影像季相模拟第42 页
  · 遥感影像分类第42-47 页
    · 分类系统的确定第42-43 页
    · 训练区的选取第43 页
    · 监督分类第43 页
    · 分类结果评价第43-47 页
第六章 干旱区绿洲土地覆盖变化时空特征分析第47-62 页
  · 引言第47 页
  · 土地覆盖变化检测方法第47-48 页
    · 常用方法分析第47 页
    · 光谱直接比较法第47 页
    · 分类后比较法第47 页
    · 小结第47-48 页
  · 地类转移的空间特征第48-51 页
    · 变化区域提取第48-50 页
      · 波段运算第48-49 页
      · 差值图的二值化处理第49-50 页
    · 转移的空间特征提取第50-51 页
  · 转移矩阵的计算第51-57 页
    · 数量变化特征第56-57 页
  · 交错带空间变化特征第57-61 页
    · 过度带概念第57-58 页
    · 过度带特征第58 页
      · 界面性脆弱第58 页
      · 波动性脆弱第58 页
    · 绿洲-荒漠交错带变化第58-61 页
      · 交错带边界提取第59 页
      · 进退关系分析第59-61 页
  · 小结第61-62 页
第七章 于田绿洲 LUCC马尔柯夫过程分析第62-85 页
  · 引言第62-63 页
  · 马氏过程的基本概念与性质第63-66 页
    · 随机过程与链第63 页
    · 马尔柯夫过程第63 页
    · 马尔柯夫链第63-64 页
    · 转移概率矩阵第64-66 页
    · 极限概率与遍历性第66 页
  · 初始状态和转移概率矩阵的获取第66-71 页
    · 初始状态第66-67 页
    · 转移概率矩阵第67-71 页
  · 马尔柯夫的独立假设检验第71 页
  · 于田绿洲LUCC的马尔柯夫稳定状态第71-77 页
    · 平稳转移概率第71-73 页
    · 不同步长的结果讨论第73-77 页
  · 未来LUCC趋势预测第77-78 页
    · 模型检验第77-78 页
    · 未来趋势预测第78 页
  · 收敛过程的讨论第78-81 页
  · 关于首达时间的讨论第81-84 页
  · 小结第84-85 页
第八章 LUCC空间影响因子的合理性验证第85-96 页
  · 引言第85 页
  · LUCC影响因子的选择第85-88 页
    · 因子选择第85-87 页
    · 因子提取方法第87-88 页
  · 因子选择依据第88-89 页
  · LUCC影响因子的灰色关联度第89-92 页
    · 灰色系统与关联度第89 页
    · 序列的获取第89-90 页
    · 关联度的计算第90-92 页
  · 灰色关联度分析第92-94 页
    · 排关联序第92-93 页
    · 关联度分析第93-94 页
  · 信息冗余度检查第94-95 页
  · 小结第95-96 页
第九章 LUCC空间模拟的ANN-CA模型第96-115 页
  · 引言第96 页
  · 神经网络的一些基本概念第96-100 页
    · 神经元与人工神经元第97-98 页
    · 人工神经网络(ANN)第98-100 页
      · 基本类别第98-99 页
      · 学习规则及方法第99-100 页
  · BP网络与BP算法第100-102 页
    · BP网络第100 页
    · BP算法第100-102 页
  · 干旱区LUCC的ANN-CA模型第102-106 页
    · 输入层变量第102-103 页
    · 输出层变量第103-104 页
    · 神经网络结构设计第104 页
    · 神经网络的训练第104-106 页
  · 模型精度检验第106-109 页
  · 未来土地利用空间模拟第109-111 页
  · 未来LUCC环境效应分析第111-114 页
  · 小结第114-115 页
第十章 结语与展望第115-117 页
  · 本文总结第115 页
  · 不足与展望第115-117 页
参考文献第117-125 页
附录第125-129 页
致谢第129-130 页
学位论文独创性声明第130 页
学位论文知识产权权属声明第130 页

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