| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究进展 | 第10-15页 |
| 1.3.1 国外研究进展 | 第10-13页 |
| 1.3.2 国内研究进展 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-18页 |
| 第二章 研究区概况 | 第18-20页 |
| 2.1 地理位置 | 第18页 |
| 2.2 气候条件 | 第18-19页 |
| 2.3 森林资源状况 | 第19-20页 |
| 第三章 数据与方法 | 第20-27页 |
| 3.1 数据源 | 第20页 |
| 3.1.1 遥感数据 | 第20页 |
| 3.1.2 辅助数据 | 第20页 |
| 3.2 Google Earth Engine平台 | 第20-22页 |
| 3.3 Docker交互式软件 | 第22-23页 |
| 3.4 研究方法 | 第23-27页 |
| 3.4.1 基于典型相关分析的多元变化检测(MAD) | 第23-24页 |
| 3.4.2 基于典型相关分析的迭代加权多元变化检测方法(IR-MAD).. | 第24-27页 |
| 第四章 森林覆盖时空变化遥感监测 | 第27-40页 |
| 4.1 影像的选取及处理 | 第27-35页 |
| 4.1.1 Landsat数据的读取和预处理 | 第27-32页 |
| 4.1.2 制作区域变化检测专题图 | 第32-35页 |
| 4.2 精度检测 | 第35-36页 |
| 4.3 森林覆盖变化结果分析 | 第36-40页 |
| 4.3.1 变化的空间位置 | 第36-38页 |
| 4.3.2 变化动态度 | 第38页 |
| 4.3.3 区域变化原因分析 | 第38-40页 |
| 第五章 结论与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 结论 | 第40-41页 |
| 5.2 展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 附录1 ：查找区域云量最少影像的代码 | 第47-48页 |
| 附录2 ：IR-mad模型代码 | 第48-54页 |
| 个人简历 | 第54页 |
