| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·湿地挺水植物研究综述 | 第15-16页 |
| ·湿地景观格局及景观动态模型研究综述 | 第16-17页 |
| ·3S 技术在湿地景观研究中的应用 | 第17-18页 |
| ·地理元胞自动机研究综述 | 第18-19页 |
| ·主要研究内容、方法及技术路线 | 第19-23页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·研究方法 | 第20-21页 |
| ·论文结构及技术路线 | 第21-23页 |
| 2 地理元胞自动机的理论基础 | 第23-30页 |
| ·元胞自动机的基本概念 | 第23-26页 |
| ·元胞自动机的定义 | 第23页 |
| ·元胞自动机的构成要素 | 第23-26页 |
| ·元胞自动机的特征 | 第26页 |
| ·地理元胞自动机模型 | 第26-28页 |
| ·地理元胞自动机模型框架 | 第26-27页 |
| ·元胞自动机与GIS 的耦合 | 第27-28页 |
| ·地理元胞自动机在景观动态模拟中的应用 | 第28页 |
| ·地理元胞自动机的不确定性分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 乌梁素海湿地景观类型演化及挺水植物扩散影响因子分析 | 第30-57页 |
| ·研究区概况 | 第30-33页 |
| ·自然地理概况 | 第30-32页 |
| ·污染负荷特征 | 第32页 |
| ·水生植被特征 | 第32-33页 |
| ·湿地生态系统演化 | 第33-34页 |
| ·乌梁素海湿地类型信息提取 | 第34-41页 |
| ·湿地信息提取总体方案设计 | 第34-35页 |
| ·遥感数据源及预处理 | 第35-39页 |
| ·湿地类型信息提取 | 第39-41页 |
| ·乌梁素海湿地景观动态变化研究 | 第41-48页 |
| ·湿地景观生态分类系统 | 第41页 |
| ·湿地景观格局指数选取 | 第41-44页 |
| ·挺水植物群落重心变化分析 | 第44-45页 |
| ·结果分析 | 第45-48页 |
| ·乌梁素海挺水植物扩散影响因子分析 | 第48-56页 |
| ·乌梁素海湿地挺水植物扩散单因子分析 | 第48-55页 |
| ·乌梁素海湿地挺水植物扩散综合影响因子分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 4 Geo-CA 数据预处理及模拟模块 | 第57-73页 |
| ·CA 影响因子 | 第57-58页 |
| ·CA 数据预处理 | 第58-68页 |
| ·数据处理环境 | 第58页 |
| ·CA 模型数据 | 第58-66页 |
| ·样本数据采集 | 第66-68页 |
| ·乌梁素海挺水植物扩散 Geo-CA 模拟模块（SimWLSH） | 第68-71页 |
| ·模型校正和精度评价 | 第71-72页 |
| ·模型校正 | 第71页 |
| ·精度评价 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 5 基于动态度的逻辑回归地理元胞自动机 | 第73-90页 |
| ·动态度逻辑回归元胞自动机模型 | 第73-80页 |
| ·基于规则定义的 CA 模型 | 第73-75页 |
| ·动态度原理 | 第75页 |
| ·基于时空动态度的分段逻辑回归元胞自动机模型（LC-Logistic-CA） | 第75-79页 |
| ·LC-Logistic-CA 模拟流程 | 第79-80页 |
| ·乌梁素海湿地挺水植物扩散 LC-Logistic-CA 模型应用 | 第80-89页 |
| ·数据预处理 | 第80-83页 |
| ·模拟结果分析 | 第83-87页 |
| ·Logistic-CA 与 LC-Logistic-CA 模拟精度比较分析 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 6 基于案例推理的地理元胞自动机 | 第90-105页 |
| ·案例推理的基本理论 | 第90-92页 |
| ·案例推理方法概述 | 第90页 |
| ·案例推理机制及过程 | 第90-91页 |
| ·案例推理在地学研究中的应用 | 第91-92页 |
| ·基于案例推理的乌梁素海挺水植物扩散 Geo-CA 模拟研究 | 第92-99页 |
| ·建立挺水植物扩散案例库 | 第93-95页 |
| ·改进的 KNN 算法获取 Geo-CA 动态转换规则 | 第95-98页 |
| ·基于 CBR-CA 乌梁素海挺水植物扩散模型 | 第98-99页 |
| ·模拟结果分析 | 第99-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 7 结论与研究展望 | 第105-108页 |
| ·主要结论 | 第105-106页 |
| ·主要创新点 | 第106页 |
| ·研究展望 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-118页 |
| 作者简介 | 第118页 |
