摘要 | 第7-9页 |
ABSTRACT | 第9-11页 |
第一章 绪论 | 第13-28页 |
1.1 研究目的与研究意义 | 第13-15页 |
1.2 石漠化概念及分类指标体系研究 | 第15-17页 |
1.3 石漠化遥感评估国内外研究现状 | 第17-21页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第18-19页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第19-21页 |
1.4 研究内容、技术路线及本文要解决的关键问题 | 第21-28页 |
1.4.1 研究内容 | 第21-22页 |
1.4.2 研究方法及技术路线 | 第22-28页 |
1.4.2.1 研究方法 | 第22-23页 |
1.4.2.2 研究思路与技术路线 | 第23-27页 |
1.4.2.3 本文要解决的关键问题 | 第27-28页 |
第二章 研究区概况及数据来源 | 第28-37页 |
2.1 研究区概况 | 第28-30页 |
2.1.1 研究区地理位置 | 第28-29页 |
2.1.2 自然地理概况 | 第29页 |
2.1.3 喀斯特石漠化分布情况 | 第29-30页 |
2.2 数据来源及预处理 | 第30-37页 |
第三章 多源数据支持下的石漠化评价景观单元划分 | 第37-48页 |
3.1 景观单元的概念与划分 | 第37-39页 |
3.1.1 景观单元的概念 | 第37页 |
3.1.2 景观单元的划分与划分原则 | 第37-38页 |
3.1.3 石漠化评价景观单元影响因子的确定 | 第38-39页 |
3.2 石漠化评价景观单元影响因子获取与栅格化 | 第39-44页 |
3.2.1 基于面向对象的喀斯特山区土地覆盖因子获取与栅格化 | 第39-43页 |
3.2.2 岩性因子获取与栅格化 | 第43-44页 |
3.3 基于多因子耦合空间聚类的石漠化景观单元划分 | 第44-48页 |
3.3.1 石漠化评价景观单元尺度的划分 | 第44-45页 |
3.3.2 最佳尺度下单因子及多因子耦合空间聚类方法对比分析 | 第45-46页 |
3.3.3 喀斯特山区石漠化评价景观单元划分方法确定 | 第46-48页 |
第四章 石漠化信息多源高分遥感定量反演 | 第48-62页 |
4.1 石漠化程度评价指标选取 | 第48页 |
4.1.1 评价指标选取原则 | 第48页 |
4.1.2 石漠化程度评价指标确定 | 第48页 |
4.2 石漠化程度评价指标光谱特征分析 | 第48-52页 |
4.2.1 植被覆盖度光谱特征分析 | 第48-50页 |
4.2.2 土层厚度光谱特征分析 | 第50-51页 |
4.2.3 基岩裸露率光谱特征分析 | 第51-52页 |
4.3 多源高分遥感支持下石漠化评价指标定量反演提取 | 第52-62页 |
4.3.1 基于TM数据的植被覆盖度提取 | 第52-54页 |
4.3.2 土层厚度因子制图与分析 | 第54-55页 |
4.3.3 基于全极化雷达RADARSAT-2数据的基岩裸露率提取 | 第55-57页 |
4.3.4 基于HJ-1A-HSI高光谱数据的植被类型提取 | 第57-62页 |
第五章 石漠化程度与地表结构定量关系耦合分析 | 第62-78页 |
5.1 石漠化土地确定 | 第62-63页 |
5.2 基于景观单元的石漠化评价指标等级划分 | 第63-64页 |
5.2.1 石漠化评价指标等级划分原则 | 第63-64页 |
5.2.2 石漠化评价指标等级划分与分级值确定 | 第64页 |
5.3 石漠化遥感评估指标综合模型建立 | 第64-72页 |
5.3.1 石漠化评价指标权重确定 | 第64-70页 |
5.3.1.1 层次分析法 | 第65-67页 |
5.3.1.2 熵值法 | 第67-69页 |
5.3.1.3 综合权重法 | 第69-70页 |
5.3.2 基于景观单元的关岭县石漠化程度等级划分 | 第70-72页 |
5.4 关岭县石漠化现状评价与精度分析 | 第72-78页 |
5.4.1 基于景观单元的关岭县石漠化状况评价 | 第72-73页 |
5.4.2 基于景观单元的关岭县石漠化程度评价 | 第73-74页 |
5.4.3 精度分析 | 第74-78页 |
第六章 结论与展望 | 第78-81页 |
6.1 结论 | 第78-79页 |
6.2 本研究创新之处 | 第79页 |
6.3 不足与展望 | 第79-81页 |
参考文献 | 第81-87页 |
致谢 | 第87-89页 |
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第89-90页 |