| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-21页 |
| 1.1.1 地理信息科学概述 | 第14-15页 |
| 1.1.2 地理信息科学主要研究领域 | 第15-19页 |
| 1.1.3 地理信息科学典型应用领域 | 第19-21页 |
| 1.2 基于GIS 的空间分析与数字地形分析 | 第21-26页 |
| 1.2.1 基于GIS 的空间分析 | 第21-22页 |
| 1.2.2 数字地形分析 | 第22-26页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第26-30页 |
| 1.3.1 本文研究内容和贡献 | 第26-27页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第27-30页 |
| 第2章 基于DEM 数据的数字流域分析 | 第30-42页 |
| 2.1 数字高程模型 | 第30-34页 |
| 2.1.1 定义 | 第31页 |
| 2.1.2 数学定义 | 第31-32页 |
| 2.1.3 DEM 研究内容 | 第32-33页 |
| 2.1.4 DEM 应用 | 第33-34页 |
| 2.2 数字流域分析 | 第34-35页 |
| 2.3 基于规则格网DEM 数据的数字水系网提取方法 | 第35-40页 |
| 2.3.1 洼地的处理 | 第36-37页 |
| 2.3.2 平地的处理 | 第37页 |
| 2.3.3 确定水流方向 | 第37-39页 |
| 2.3.4 确定水流累积量 | 第39页 |
| 2.3.5 提取水系网 | 第39页 |
| 2.3.6 水流链路 | 第39页 |
| 2.3.7 全流域 | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 数字水系网提取评价方法 | 第42-48页 |
| 3.1 确定水流方向算法评价指标和方法概述 | 第42页 |
| 3.2 基于缓冲区分析的评价方法 | 第42-46页 |
| 3.2.1 缓冲区分析 | 第43页 |
| 3.2.2 多距离缓冲区数字水系网提取评价方法 | 第43-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于启发式信息的数字水系网提取算法 | 第48-68页 |
| 4.1 启发式搜索框架的问题求解技术 | 第48-50页 |
| 4.1.1 问题求解 | 第48-49页 |
| 4.1.2 启发式搜索 | 第49-50页 |
| 4.2 基于启发式信息的数字水系网提取 | 第50-51页 |
| 4.2.1 形式化为基于启发式信息的路径搜索问题 | 第51页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第51页 |
| 4.3 检测PIT 格网点 | 第51-53页 |
| 4.4 DEM 的修正 | 第53-55页 |
| 4.4.1 PIT 的处理 | 第53-55页 |
| 4.4.2 DEM 修正策略 | 第55页 |
| 4.5 数字水系网的提取 | 第55-56页 |
| 4.6 流域的生成 | 第56-57页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第57-65页 |
| 4.7.1 SRTM 数据简介 | 第58-59页 |
| 4.7.2 实验结果比较分析 | 第59-65页 |
| 4.8 本章小结 | 第65-68页 |
| 第5章 基于多源遥感数据的数字水系网提取算法 | 第68-80页 |
| 5.1 利用多源数据提取数字水系网概述 | 第68-69页 |
| 5.2 启发式信息搜索框架下的多源数据数字水系网提取算法 | 第69-72页 |
| 5.2.1 算法描述 | 第69-71页 |
| 5.2.2 从遥感图像中提取主干水系 | 第71页 |
| 5.2.3 启发式信息评价函数 | 第71-72页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第72-78页 |
| 5.3.1 Landsat ETM+数据说明 | 第72-73页 |
| 5.3.2 实验结果比较分析 | 第73-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 结论与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 本文主要贡献 | 第80-81页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-92页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94页 |