| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-21页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第18-20页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第20-21页 |
| 1.2 Cartogram的发展与研究现状 | 第21-31页 |
| 1.2.1 Cartogram的发展 | 第21-26页 |
| 1.2.2 Cartogram理论研究现状 | 第26-28页 |
| 1.2.3 Cartogram自动生成算法研究现状 | 第28-29页 |
| 1.2.4 Cartogram应用研究现状 | 第29-30页 |
| 1.2.5 Cartogram研究现状总结与问题分析 | 第30-31页 |
| 1.3 研究目标和内容 | 第31-32页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第31页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第31-32页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第32-34页 |
| 第二章 Cartogram的理论与方法基础 | 第34-65页 |
| 2.1 Cartogram的研究体系框架 | 第34-35页 |
| 2.2 Cartogram的基本问题 | 第35-41页 |
| 2.2.1 Cartogram的概念 | 第35-36页 |
| 2.2.2 Cartogram的特点 | 第36-38页 |
| 2.2.3 Cartogram的分类 | 第38-41页 |
| 2.3 Cartogram的表示方法 | 第41-51页 |
| 2.3.1 Cartogram的表示方法体系 | 第41-43页 |
| 2.3.2 Cartogram的常规表示方法 | 第43-45页 |
| 2.3.3 Cartogram的扩展表示方法 | 第45-48页 |
| 2.3.4 Cartogram与传统地图表示方法的区别与联系 | 第48-51页 |
| 2.4 Cartogram的生成方法 | 第51-62页 |
| 2.4.1 手工生成方法 | 第51-52页 |
| 2.4.2 线状Cartogram的自动生成算法 | 第52-57页 |
| 2.4.3 面状Cartogram的自动生成算法 | 第57-62页 |
| 2.5 Cartogram的评价方法 | 第62-64页 |
| 2.5.1 Cartogram生成算法评价 | 第63页 |
| 2.5.2 Cartogram表示方法评价 | 第63-64页 |
| 2.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第三章 基于移动最小二乘法的时间Cartogram构建方法 | 第65-85页 |
| 3.1 基于移动最小二乘法的时间Cartogram的构建方法思路 | 第65-69页 |
| 3.1.1 时间Cartogram的地理学内涵 | 第65-66页 |
| 3.1.2 时间Cartogram的构建方法与存在问题分析 | 第66-67页 |
| 3.1.3 基于移动最小二乘法的时间Cartogram的构建方法整体思路 | 第67-69页 |
| 3.2 时间距离的空间转换 | 第69-70页 |
| 3.2.1 计算控制点新坐标 | 第69-70页 |
| 3.2.2 时空变化参数 | 第70页 |
| 3.3 基于移动最小二乘法的时间Cartogram转换方法 | 第70-72页 |
| 3.4 拓扑错误约束条件 | 第72-76页 |
| 3.4.1 多边形约束条件 | 第72-74页 |
| 3.4.2 格网约束条件 | 第74-76页 |
| 3.5 以北京市为中心的时间Cartogram的构建 | 第76-82页 |
| 3.5.1 时间数据来源和时间距离的空间转换 | 第76-78页 |
| 3.5.2 全国边界数据和格网数据的变形转换 | 第78-80页 |
| 3.5.3 以北京市为中心的时间Cartogram | 第80-81页 |
| 3.5.4 时间Cartogram的空间变形可视化 | 第81-82页 |
| 3.6 评价与分析 | 第82-84页 |
| 3.6.1 生成算法评价与分析 | 第82页 |
| 3.6.2 表示方法评价与分析 | 第82-84页 |
| 3.7 本章小结 | 第84-85页 |
| 第四章 面向双/多变量的连续面Cartogram构建方法 | 第85-105页 |
| 4.1 目前双/多变量制图方法及其问题分析 | 第85-88页 |
| 4.1.1 双/多变量制图方法 | 第85-87页 |
| 4.1.2 问题分析 | 第87-88页 |
| 4.2 面向双/多变量的连续面Cartogram的构建方法的思路 | 第88-89页 |
| 4.3 基于扩散模型的连续面Cartogram生成算法的优化及其实现 | 第89-93页 |
| 4.3.1 基于扩散模型的连续面Cartogram生成算法基本原理 | 第89-90页 |
| 4.3.2 基于扩散模型的连续面Cartogram生成算法的优化 | 第90-92页 |
| 4.3.3 基于扩散模型的连续面Cartogram生成算法的实现 | 第92-93页 |
| 4.4 基于连续面Cartogram的双/多变量的空间内插与可视化 | 第93-95页 |
| 4.4.1 基于连续面Cartogram的空间内插 | 第94页 |
| 4.4.2 面向双/多变量的Cartogram可视化方法 | 第94-95页 |
| 4.5 面向双/多变量的连续面Cartogram案例 | 第95-101页 |
| 4.5.1 数据和试验区域描述 | 第95-96页 |
| 4.5.2 双变量案例：以慕尼黑城区为例 | 第96-99页 |
| 4.5.3 多变量案例：以奥格斯堡城区为例 | 第99-101页 |
| 4.6 评价与分析 | 第101-104页 |
| 4.6.1 生成算法评价与分析 | 第101-102页 |
| 4.6.2 表示方法评价与分析 | 第102-104页 |
| 4.7 本章小结 | 第104-105页 |
| 第五章 时间Cartogram在交通可达性变化可视化与分析中的应用 | 第105-128页 |
| 5.1 基于时间Cartogram的交通可达性变化可视化 | 第105-111页 |
| 5.1.1 基于时间Cartogram的时空数据可视化 | 第105-106页 |
| 5.1.2 交通可达性对时空格局演变的影响 | 第106-108页 |
| 5.1.3 当前交通可达性变化可视化方法以及存在问题 | 第108-111页 |
| 5.2 基于时间Cartogram多视角探索可达性空间格局演变模式的研究思路 | 第111-112页 |
| 5.3 基于时间序列的时间Cartogram探索可达性空间格局演变模式 | 第112-125页 |
| 5.3.1 数据来源和处理 | 第112-115页 |
| 5.3.2 时间序列时间Cartogram可视化与分析 | 第115-118页 |
| 5.3.3 历年可达性变化模式分析(1996,2003,2009和2016) | 第118-124页 |
| 5.3.4 历年时间Cartogram的空间变形度量 | 第124-125页 |
| 5.4 基于时间Cartogram的时空收缩效应可视化(1996—2016) | 第125-127页 |
| 5.4.1 同一时间尺度的转换方法 | 第125-126页 |
| 5.4.2 时间空间格局的变化趋势 | 第126-127页 |
| 5.4.3 时空速度变化 | 第127页 |
| 5.5 本章小结 | 第127-128页 |
| 第六章 基于QGIS的CartogramExtension插件原型的实现 | 第128-138页 |
| 6.1 概述 | 第128页 |
| 6.2 Cartogram扩展插件原型的设计 | 第128-132页 |
| 6.2.1 总体设计 | 第128-129页 |
| 6.2.2 主要函数接口设计 | 第129-132页 |
| 6.3 系统功能演示 | 第132-137页 |
| 6.3.1 中心型时间Cartogram的自动生成 | 第132-134页 |
| 6.3.2 面向双/多变量的连续面Cartogram的自动生成 | 第134-136页 |
| 6.3.3 面向时空数据的中心型时间Cartogram | 第136-137页 |
| 6.4 本章小结 | 第137-138页 |
| 第七章 总结与展望 | 第138-142页 |
| 7.1 论文总结 | 第138-140页 |
| 7.1.1 主要工作 | 第138-139页 |
| 7.1.2 主要创新点 | 第139-140页 |
| 7.2 进一步的研究方向 | 第140-142页 |
| 附录：Cartogram扩展插件原型主要函数接口 | 第142-150页 |
| 一、公共基础函数接口 | 第142页 |
| 二、中心型时间Cartogram的自动生成相关函数接口 | 第142-144页 |
| 三、面向双/多变量的复杂连续面Cartogram的自动生成相关函数接口 | 第144-147页 |
| 四、面向时空数据的中心型时间Cartogram显示相关函数接口 | 第147-150页 |
| 参考文献 | 第150-159页 |
| 致谢 | 第159-160页 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 | 第160页 |
