| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 基于遥感技术的土地利用变化的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 面向对象的高分辨率遥感影像信息提取研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 元胞自动机模型在城镇用地变化研究中的现状 | 第17-21页 |
| 1.3 研究目标 | 第21页 |
| 1.4 研究思路与方法 | 第21-22页 |
| 1.5 研究内容与技术路线 | 第22-24页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第23-24页 |
| 2 团场小城镇土地利用/覆被信息提取 | 第24-52页 |
| 2.1 研究区概况 | 第24-25页 |
| 2.2 影像数据源和影像分析工具 | 第25-28页 |
| 2.3 团场土地利用分类依据与提取方案的确定 | 第28-31页 |
| 2.3.1 团场土地利用分类依据的确定 | 第28-30页 |
| 2.3.2 团场社区城镇信息提取方案的确定 | 第30-31页 |
| 2.4 高分辨率遥感影像预处理 | 第31-36页 |
| 2.4.1 几何精校正 | 第32-33页 |
| 2.4.2 影像融合 | 第33-34页 |
| 2.4.3 其它的影像预处理 | 第34-36页 |
| 2.5 影像分割 | 第36-43页 |
| 2.5.1 遥感影像分割的应用需求 | 第36页 |
| 2.5.2 影像分割的依据 | 第36-37页 |
| 2.5.3 典型的影像分割算法 | 第37-42页 |
| 2.5.4 eCognition中的影像分割 | 第42-43页 |
| 2.6 影像对象及其特征 | 第43-48页 |
| 2.6.1 光谱特征 | 第44-45页 |
| 2.6.2 几何特征 | 第45-46页 |
| 2.6.3 空间特征 | 第46-47页 |
| 2.6.4 纹理特征 | 第47-48页 |
| 2.6.5 尺度特征 | 第48页 |
| 2.7 团场小城镇土地利用提取成果 | 第48-51页 |
| 2.7.1 影像分类成果 | 第48页 |
| 2.7.2 成果导出与专题图制作 | 第48-51页 |
| 2.8 本章小结 | 第51-52页 |
| 3 团场小城镇土地利用变化分析 | 第52-68页 |
| 3.1 土地利用变化的内在机理 | 第52-53页 |
| 3.2 研究区土地利用格局及变化特征分析 | 第53-55页 |
| 3.3 研究区土地利用转移矩阵分析 | 第55-66页 |
| 3.4 研究区土地利用变化驱动机制简析 | 第66-67页 |
| 3.4.1 自然环境因素 | 第66页 |
| 3.4.2 交通因素 | 第66-67页 |
| 3.4.3 政策因素 | 第67页 |
| 3.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 4 基于元胞自动机的土地利用变化预测 | 第68-82页 |
| 4.1 元胞自动机理论基础 | 第68-73页 |
| 4.1.1 元胞自动机的概念 | 第68页 |
| 4.1.2 元胞自动机的构成 | 第68-73页 |
| 4.2 CA模型研究土地利用变化的思路 | 第73-75页 |
| 4.3 CA-MARKOV模型与预测方法 | 第75-77页 |
| 4.4 预测结果与分析 | 第77-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 5 结论与展望 | 第82-84页 |
| 5.1 结论 | 第82页 |
| 5.2 不足与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-92页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92-96页 |
| 学位论文数据集 | 第96页 |