致谢 | 第5-7页 |
摘要 | 第7-8页 |
abstract | 第8页 |
1 绪论 | 第12-22页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.1.2 研究意义 | 第13页 |
1.2 国内外研究现状及发展态势 | 第13-17页 |
1.2.1 相关概念界定及内涵 | 第13-14页 |
1.2.2 国内外脆弱性研究概况及发展趋势 | 第14-16页 |
1.2.3 国内外矿区生态重建研究进展 | 第16-17页 |
1.3 研究的主要内容 | 第17页 |
1.4 研究方法及技术路线 | 第17-21页 |
1.4.1 研究方法 | 第17-19页 |
1.4.2 技术路线 | 第19-21页 |
1.5 本章小结 | 第21-22页 |
2 研究区概况及数据预处理 | 第22-33页 |
2.1 研究区概况 | 第22-24页 |
2.1.1 自然地理状况 | 第22-23页 |
2.1.2 经济资源状况 | 第23页 |
2.1.3 煤矿区环境问题 | 第23-24页 |
2.2 遥感数据预处理 | 第24-32页 |
2.2.1 数据来源及选择 | 第24-25页 |
2.2.2 波段融合及最佳波段组合选择 | 第25-29页 |
2.2.3 图像镶嵌与剪裁 | 第29-30页 |
2.2.4 图像融合 | 第30页 |
2.2.5 最小噪声分离(MNF) | 第30-32页 |
2.3 本章小结 | 第32-33页 |
3 基于SVM的鹤岗市煤矿区遥感影像土地利用分类 | 第33-48页 |
3.1 土地利用类型影像特征辨析 | 第33-35页 |
3.2 特征提取与分析 | 第35-40页 |
3.2.1 光谱特征分析 | 第35页 |
3.2.2 纹理特征提取 | 第35-39页 |
3.2.3 水体提取 | 第39页 |
3.2.4 归一化植被指数(NDVI) | 第39-40页 |
3.3 样本选取 | 第40-42页 |
3.3.1 样本选取的原则 | 第40-41页 |
3.3.2 样本选取的方法 | 第41-42页 |
3.4 基于纹理特征与光谱信息的遥感影像SVM土地利用分类 | 第42-46页 |
3.4.1 遥感影像分类精度检验与评价 | 第42-45页 |
3.4.2 土地利用分类结果分析 | 第45-46页 |
3.5 本章小结 | 第46-48页 |
4 基于不同景观类型的土地利用脆弱性评价 | 第48-66页 |
4.1 脆弱性评价指标体系构建 | 第48-50页 |
4.1.1 评价指标的选取原则 | 第48页 |
4.1.2 评价指标的确定 | 第48-50页 |
4.2 评价指标内涵及数据获取 | 第50-57页 |
4.2.1 暴露度评价指标解析及数据获取 | 第50-52页 |
4.2.2 敏感性评价指标解析与数据获取 | 第52-55页 |
4.2.3 适应能力评价指标解析与数据获取 | 第55-57页 |
4.3 景观类型脆弱性模型的建立 | 第57-58页 |
4.3.1 脆弱性分析模型的确立 | 第57-58页 |
4.3.2 脆弱度指数计算模型 | 第58页 |
4.4 数据归一化处理 | 第58-60页 |
4.5 基于层次分析法的脆弱性评价指标权重确定 | 第60-61页 |
4.5.1 权重确定方法选择 | 第60页 |
4.5.2 脆弱性评价指标权重确定 | 第60-61页 |
4.6 鹤岗市煤矿区土地利用脆弱性综合分析 | 第61-65页 |
4.6.1 土地利用暴露度评价与分析 | 第61-62页 |
4.6.2 土地利用敏感性评价与分析 | 第62页 |
4.6.3 土地利用适应能力评价与分析 | 第62-63页 |
4.6.4 鹤岗市研究区土地利用脆弱性综合分析 | 第63-65页 |
4.7 本章小结 | 第65-66页 |
5 鹤岗市煤矿区生态重建模式优化策略 | 第66-70页 |
5.1 矿区生态重建原则 | 第66-67页 |
5.2 生态重建模式优化策略 | 第67-69页 |
5.3 本章小结 | 第69-70页 |
6 结论与展望 | 第70-72页 |
6.1 结论 | 第70-71页 |
6.2 展望 | 第71-72页 |
参考文献 | 第72-78页 |
作者简历 | 第78-81页 |
学位论文数据集 | 第81-82页 |
详细摘要 | 第82-83页 |