| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第17-35页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第17-20页 |
| 1.1.1 不透水面基本概念 | 第17-18页 |
| 1.1.2 选题背景 | 第18-19页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第19-20页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第20-29页 |
| 1.2.1 低分辨率遥感数据介绍 | 第20-22页 |
| 1.2.2 灯光数据用于大尺度不透水面制图 | 第22-26页 |
| 1.2.2 灯光数据用于大尺度不透水面制图的主要方法 | 第26-29页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第29-33页 |
| 1.3.1 DMSP-OLS与MODIS NDVI不透水面制图 | 第30-31页 |
| 1.3.2 VIIRS-DNB与MODIS NDVI不透水面制图 | 第31-32页 |
| 1.3.3 变量对比与精度分析 | 第32页 |
| 1.3.4 机器学习算法不透水面回归分析 | 第32-33页 |
| 1.4 论文组织 | 第33页 |
| 1.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 2 DMSP-OLS与MODIS NDVI大尺度不透水面制图 | 第35-57页 |
| 2.1 研究区及研究数据选取 | 第36-40页 |
| 2.1.1 研究区概述 | 第36-38页 |
| 2.1.2 研究数据选取 | 第38-40页 |
| 2.2 DMSP-OLS与MODIS NDVI大尺度不透水面制图研究方法 | 第40-46页 |
| 2.2.1 DMSP-OLS和MODIS数据预处理 | 第40-42页 |
| 2.2.2 Landsat 8 OLI影像中获取不透水面参考数据 | 第42-44页 |
| 2.2.3 DMSP-OLS和MODIS NDVI数据融合一体化方法 | 第44-45页 |
| 2.2.4 回归方法用于不透水面密度制图 | 第45页 |
| 2.2.5 不透水面制图精度分析方法 | 第45-46页 |
| 2.3 DMSP-OLS与MODIS NDVI大尺度不透水面制图分析 | 第46-52页 |
| 2.3.1 DMSP-OLS,MODIS NDVI和NISI变量的对比分析 | 第46-49页 |
| 2.3.2 基于DMSP-OLS,MODIS NDVI和NISI变量的不透水面制图结果对比分析 | 第49-52页 |
| 2.4 基于DMSP-OLS,MODIS NDVI和NISI的不透水面制图精度分析 | 第52-55页 |
| 2.5 DMSP-OLS与MODIS NDVI大尺度不透水面制图结论探讨 | 第55页 |
| 2.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 3 VIIRS-DNB与MODIS NDVI大尺度不透水面制图 | 第57-73页 |
| 3.1 研究区概述和数据集 | 第58-60页 |
| 3.1.1 研究区概述 | 第58-59页 |
| 3.1.2 数据选取及来源 | 第59-60页 |
| 3.2 VIIRS-DNB与MODIS NDVI大尺度不透水面制图研究方法 | 第60-64页 |
| 3.2.1 获取不透水面参考数据 | 第61页 |
| 3.2.2 创建结合VIIRS-DNB和MODIS NDVI的大尺度不透水面指数LISI | 第61-63页 |
| 3.2.3 回归模型用于不透水面分布制图 | 第63-64页 |
| 3.2.4 不透水面估计值进行评估 | 第64页 |
| 3.3 VIIRS-DNB与MODIS NDVI大尺度不透水面制图分析 | 第64-68页 |
| 3.3.1 不透水面分布的空间分析 | 第64-66页 |
| 3.3.2 对比分析不透水面估计结果 | 第66-68页 |
| 3.4 VIIRS-DNB与MODIS NDVI不透水面制图结论探讨 | 第68-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 4 大尺度不透水面制图数据变量对比研究 | 第73-91页 |
| 4.1 研究区及研究数据 | 第74-76页 |
| 4.2 数据预处理 | 第76-78页 |
| 4.3 单变量DMSP-OLS,VIIRS-DNB,MODIS NDVI不透水面制图对比研究 | 第78-84页 |
| 4.3.1 获取参考数据及样点选取 | 第78-79页 |
| 4.3.2 用剖面线方法提取像素值进行细节对比 | 第79-80页 |
| 4.3.3 不同数据集对区域不同地物覆盖类型表现 | 第80-83页 |
| 4.3.4 不同数据集用于不透水面制图的不确定性分析 | 第83-84页 |
| 4.4 融合变量不透水面制图对比研究 | 第84-88页 |
| 4.4.1 融合变量对比分析 | 第84-86页 |
| 4.4.2 基于合成变量不透水面制图精度分析 | 第86-88页 |
| 4.5 讨论 | 第88-89页 |
| 4.6 本章小结 | 第89-91页 |
| 5 机器学习算法用于不透水面制图分析 | 第91-107页 |
| 5.1 机器学习方法介绍 | 第91-93页 |
| 5.1.1 BP-神经网络回归算法 | 第91-93页 |
| 5.1.2 SVM回归算法 | 第93页 |
| 5.2 数据获取和预处理 | 第93-94页 |
| 5.3 BP-ANN回归和SVM回归方法用于不透水面制图 | 第94-96页 |
| 5.3.1 BP-ANN回归法用于不透水面制图 | 第94-95页 |
| 5.3.2 SVM回归方法用于不透水面分布制图 | 第95-96页 |
| 5.4 机器学习方法与线性回归制图结果对比分析 | 第96-101页 |
| 5.5 机器学习方法不透水面制图精度分析 | 第101-104页 |
| 5.6 机器学习语言用于大尺度不透水面制图结论探讨 | 第104-105页 |
| 5.7 本章小结 | 第105-107页 |
| 6 结论与展望 | 第107-109页 |
| 6.1 主要研究成果 | 第107-108页 |
| 6.2 研究中存在的不足与今后工作展望 | 第108-109页 |
| 中外文参考文献 | 第109-121页 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
