| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外相关研究进展 | 第13-18页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第18-21页 |
| 2 研究区概况与数据处理 | 第21-32页 |
| 2.1 研究区概况 | 第21-24页 |
| 2.2 数据源选取 | 第24-25页 |
| 2.3 遥感数据预处理 | 第25-28页 |
| 2.4 遥感影像分类与解译 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 煤矿区景观格局时空演变分析 | 第32-50页 |
| 3.1 煤矿区最佳分析粒度确定 | 第32-35页 |
| 3.2 煤矿区景观要素变化特征分析 | 第35-42页 |
| 3.3 煤矿区景观格局变化分析 | 第42-44页 |
| 3.4 煤矿区景观分形特征动态变化 | 第44-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于Logistic回归的煤矿区景观格局演变驱动分析 | 第50-63页 |
| 4.1 Logistic回归模型建立 | 第50页 |
| 4.2 煤矿区景观格局演变驱动因子的选取与处理 | 第50-55页 |
| 4.3 驱动因子的多元共线性诊断分析 | 第55-57页 |
| 4.4 样本点选取及数据准备 | 第57-58页 |
| 4.5 Logistic回归结果与分析 | 第58-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 煤矿区景观格局情景模拟 | 第63-75页 |
| 5.1 CA-Markov模型原理概述 | 第63-65页 |
| 5.2 预测模型建立 | 第65-68页 |
| 5.3 模型有效性检验 | 第68-70页 |
| 5.4 不同情景下煤矿区景观模拟 | 第70-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 主要研究结论 | 第75-76页 |
| 6.2 论文不足与展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 作者简历 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |