| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于夜间灯光数据的城镇提取 | 第12-13页 |
| 1.2.2 多源遥感数据结合的城镇提取 | 第13-14页 |
| 1.2.3 城市扩张动态分析 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 研究区域和数据预处理 | 第18-25页 |
| 2.1 研究区域概况 | 第18-19页 |
| 2.2 遥感影像采集与预处理 | 第19-22页 |
| 2.2.1 Landsat遥感影像数据 | 第19-20页 |
| 2.2.2 DMSP/OLS夜间灯光数据 | 第20-21页 |
| 2.2.3 NPP/VIIRS夜间灯光数据 | 第21-22页 |
| 2.3 统计数据 | 第22-23页 |
| 2.4 OSM数据 | 第23页 |
| 2.5 DEM数据 | 第23-24页 |
| 2.6 其它辅助数据 | 第24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 联合Landsat与DMSP/OLS数据的城市建成区提取 | 第25-39页 |
| 3.1 基于Landsat数据的城市信息提取 | 第25-28页 |
| 3.1.1 支持向量机算法原理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Landsat影像的城市建成区提取 | 第26-28页 |
| 3.2 基于DMSP/OLS数据的城市信息提取 | 第28-32页 |
| 3.2.1 检测城市用地范围的形态学方法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 夜间灯光影像的城市建成区提取 | 第31-32页 |
| 3.3 结合两种遥感数据的城市建成区提取结果优化 | 第32-35页 |
| 3.3.1 多传感器数据联合方法的优势分析 | 第32页 |
| 3.3.2 江西省建成区提取结果优化 | 第32-34页 |
| 3.3.3 时序提取结果修正 | 第34-35页 |
| 3.4 提取结果精度验证 | 第35-38页 |
| 3.4.1 数值验证 | 第35-37页 |
| 3.4.2 空间及优化效果验证 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 江西省长时序城市用地变化分析 | 第39-52页 |
| 4.1 江西省城市发展总体特征 | 第39-41页 |
| 4.2 城市扩张空间特征分析 | 第41-47页 |
| 4.2.1 江西省建成区重心迁移 | 第41-45页 |
| 4.2.2 江西省建成区扩张空间分异特征 | 第45-47页 |
| 4.3 城市扩张形态特征分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 江西省城市扩张驱动因素分析 | 第52-61页 |
| 5.1 自然条件 | 第52-53页 |
| 5.2 政府行为因素 | 第53-54页 |
| 5.3 社会经济因素 | 第54-56页 |
| 5.3.1 人口增长 | 第54-55页 |
| 5.3.2 经济发展 | 第55-56页 |
| 5.4 交通因素 | 第56-58页 |
| 5.5 城市结构因素 | 第58-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 不足与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士期间科研与论文情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |