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生态环境综合信息图谱的空间信息模型及其可视化分析

摘要第1-3页
Abstract第3-5页
中文文摘第5-13页
第1章 绪论第13-25页
   ·地学信息图谱的研究现状第13-18页
     ·地学信息图谱的概念研究第13-14页
     ·地学信息图谱的研究现状第14-18页
       ·地学信息图谱的理论方面的研究第14-16页
       ·地学信息图谱的应用实例方面的研究第16-18页
   ·生态环境综合信息图谱的研究第18-20页
     ·生态环境综合信息图谱的概念研究第18页
     ·生态环境综合信息图谱的研究现状第18-20页
   ·本研究的目的、意义和内容第20-25页
     ·本研究的目的和意义第20-21页
     ·本文研究内容第21-25页
第2章 生态环境综合信息图谱空间信息分析模型体系第25-38页
   ·生态环境综合信息图谱空间信息模型的定义和学科基础第25-26页
     ·生态环境综合信息图谱空间信息模型的定义及其特点第25-26页
     ·生态环境综合信息图谱空间信息模型的学科基础第26页
   ·空间信息模型现有的研究内容和体系第26-29页
     ·各空间信息模型和地学模型的体系分类第27-29页
     ·对当前空间信息模型研究体系的评述第29页
   ·生态环境综合信息图谱空间信息分析模型体系第29-31页
   ·生态环境综合信息图谱空间信息模型的应用第31-32页
   ·生态环境综合信息图谱空间信息模型的关注重点第32-33页
   ·生态环境综合信息图谱空间信息模型的软件实现环境及其发展趋势第33-35页
   ·本章小结第35-38页
第3章 生态环境综合信息图谱的多尺度结构分析模型第38-67页
   ·多尺度分析现状第38-43页
     ·地理信息研究中的多尺度分析第38-40页
     ·生态研究中的多尺度分析第40-43页
   ·小波分析理论第43-50页
     ·小波变换第44-46页
     ·Mallat 算法与小波分解重构第46-48页
     ·小波分析在地学数据处理中的应用第48-50页
   ·基于小波分析的生态环境综合信息图谱的多尺度分析模型第50-62页
     ·研究模型定义第50-51页
     ·研究区和研究方法第51-58页
       ·研究区概况第51-52页
       ·数据及处理方法第52-58页
     ·研究结果及讨论分析第58-62页
   ·本章小结第62-67页
第4章 知识发现技术支持下的生态环境综合信息图谱数学模型的构建第67-97页
   ·知识发现技术概述第67-71页
     ·知识发现技术概述第67-69页
     ·知识发现技术与空间数据挖掘第69-71页
   ·基于粗糙集的生态环境综合信息图谱中生态规律的发现第71-85页
     ·粗糙集理论概述第71-74页
       ·粗糙集的基本概念第72-73页
       ·粗糙集在地学中的应用第73-74页
     ·基于粗糙集的生态环境综合信息图谱规律的提取第74-85页
       ·研究区和研究方法第74-75页
       ·结果分析第75-85页
   ·基于自组织特征映射神经网络的生态环境综合信息图谱聚类第85-93页
     ·自组织特征映射神经网络概述第85-87页
     ·基于自组织特征映射神经网络的生态信息聚类第87-93页
       ·研究区和研究方法第87-88页
       ·结果分析第88-93页
   ·本章小结第93-97页
第5章 生态环境综合信息图谱的可视化分析第97-113页
   ·生态环境综合信息图谱的可视化分析概述第97-101页
     ·生态环境综合信息图谱的可视化特点第97-98页
     ·生态环境综合信息图谱的可视化任务第98-101页
   ·生态环境综合信息图谱的多维数据交互可视化第101-108页
     ·空间三维图形表达及其同生态环境综合信息图谱的联系第101-103页
     ·生态环境综合信息图谱的多维信息统计图表达第103-106页
     ·生态环境综合信息图谱中地图与谱系之间的联系第106-108页
   ·生态环境综合信息图谱可视化原型系统设计与实现第108-110页
     ·生态环境综合信息图谱可视化原型系统的总体设计第108页
     ·生态环境综合信息图谱可视化原型系统的功能设计第108-109页
       ·系统总体框架第108页
       ·系统的主要功能第108-109页
     ·生态环境综合信息图谱可视化原型系统的软件平台第109-110页
     ·系统主要界面设计第110页
   ·本章小结第110-113页
第6章 结论与展望第113-118页
   ·主要研究成果与结论第113-114页
   ·主要创新之处第114-115页
   ·研究展望第115-118页
     ·小波分析方法和地学传统方法的进一步融合研究第115页
     ·将粗糙集拓展至地学粗空间进行空间信息的进一步挖掘第115页
     ·空间信息分析模型中的智能型的进一步加强和空间 Agent 分析方法的研究第115-116页
     ·三维景观虚拟仿真的进一步加强第116-118页
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果第118-119页
致谢第119-120页
个人简历第120-121页

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