| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 第一节 研究意义及国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 一、研究意义 | 第12-14页 |
| 二、国内外湿地遥感研究现状 | 第14-17页 |
| 三、存在问题 | 第17-18页 |
| 第二节 研究内容介绍 | 第18-21页 |
| 一、研究内容 | 第18-19页 |
| 二、论文技术路线 | 第19-21页 |
| 第三节 论文架构 | 第21-22页 |
| 第二章 研究区域、研究方法介绍及图像预处理 | 第22-38页 |
| 第一节 研究区域介绍 | 第22-23页 |
| 第二节 研究方法介绍 | 第23-28页 |
| 一、知识发现与数据挖掘方法 | 第23-26页 |
| 二、空间数据挖掘的过程 | 第26-28页 |
| 第三节 研究使用图像介绍 | 第28-33页 |
| 一、Landsat TM图像 | 第28-30页 |
| 二、SPOT图像 | 第30页 |
| 三、Radarsat SAR图像 | 第30-31页 |
| 四、Envisat ASAR图像 | 第31-32页 |
| 五、论文中所使用的遥感图像的对比 | 第32-33页 |
| 第四节 遥感图像预处理 | 第33-38页 |
| 一、Radarsat SAR数据的预处理 | 第33-34页 |
| 二、Envisat ASAR数据的预处理 | 第34-35页 |
| 三、Landsat TM图像辐射校正 | 第35-36页 |
| 四、遥感图像的几何纠正 | 第36-38页 |
| 第三章 湿地信息的遥感识别与提取 | 第38-91页 |
| 第一节 基于传统遥感分类方法的湿地信息提取 | 第38-45页 |
| 一、非监督分类 | 第39-40页 |
| 二、监督分类 | 第40-42页 |
| 三、混合分类法 | 第42-43页 |
| 四、分层分类法 | 第43页 |
| 五、遥感分类精度评定方法 | 第43-45页 |
| 第二节 基于决策树算法的湿地信息提取 | 第45-53页 |
| 一、决策树算法介绍 | 第45-47页 |
| 二、基于TM图像和ASAR图像的珠江口湿地信息的决策算法提取 | 第47-53页 |
| 第三节 基于神经网络算法的湿地信息提取 | 第53-64页 |
| 一、神经网络算法介绍 | 第53-55页 |
| 二、基于神经网络与数据融合的红树林群落分类 | 第55-64页 |
| 第四节 基于粗糙集算法的湿地信息提取 | 第64-73页 |
| 一、粗糙集算法介绍 | 第64-67页 |
| 二、基于粗糙集算法的湿地信息提取 | 第67-73页 |
| 第五节 基于支持向量机算法的湿地信息提取 | 第73-80页 |
| 一、支持向量机算法介绍 | 第73-77页 |
| 二、基于支持向量机算法的湿地信息提取 | 第77-80页 |
| 第六节 基于朴素贝叶斯算法的湿地信息提取 | 第80-84页 |
| 一、贝叶斯算法介绍 | 第80-82页 |
| 二、基于TM图像和朴素贝叶斯分类算法的湿地信息提取 | 第82-84页 |
| 第七节 湿地信息提取的精度对比分析与讨论 | 第84-91页 |
| 一、知识发现分类方法的评估与比较 | 第84-86页 |
| 二、基于保持法的分类精度评估 | 第86-89页 |
| 三、基于10折交叉验证法的分类精度评估 | 第89-90页 |
| 四、结论与讨论 | 第90-91页 |
| 第四章 湿地动态变化遥感监测与分析 | 第91-123页 |
| 第一节 动态变化监测的方法与评价指标 | 第91-96页 |
| 一、动态变化监测的方法 | 第91-94页 |
| 二、动态变化监测的度量与评价指标 | 第94-96页 |
| 第二节 基于3个时相TM图像的珠江口红树林湿地动态变化监测 | 第96-106页 |
| 一、3个时相的红树林湿地信息提取 | 第96-101页 |
| 二、精度分析 | 第101-103页 |
| 三、变化分析与讨论 | 第103-106页 |
| 第三节 基于4个时相TM图像的珠江口湿地动态变化分析 | 第106-116页 |
| 一、4个时相珠江口湿地信息提取 | 第106-110页 |
| 二、精度分析 | 第110-111页 |
| 三、动态变化分析 | 第111-116页 |
| 第四节 基于Envisat图像的湿地快速变化监测 | 第116-121页 |
| 一、2个时相基塘湿地信息提取 | 第116-120页 |
| 二、精度分析 | 第120页 |
| 三、变化分析与讨论 | 第120-121页 |
| 第五节 湿地动态变化监测小结 | 第121-123页 |
| 一、湿地变化遥感监测的发展趋势 | 第121页 |
| 二、湿地变化监测存在的问题 | 第121-123页 |
| 第五章 基于知识发现的湿地时空演变规律挖掘研究 | 第123-146页 |
| 第一节 关联规则挖掘方法介绍 | 第123-125页 |
| 第二节 湿地时空演变规律挖掘研究 | 第125-134页 |
| 一、研究对象 | 第125-126页 |
| 二、城市湿地的多尺度时空分布 | 第126-128页 |
| 三、数据准备及预处理 | 第128-131页 |
| 四、湿地时空演变布尔关联规则提取及筛选 | 第131-132页 |
| 五、湿地时空演变关联规则分析 | 第132-134页 |
| 第三节 格网尺度湿地时空演变关联规则挖掘研究 | 第134-141页 |
| 一、样本属性的空间自相关性分析 | 第134-136页 |
| 二、样本数据的量化 | 第136-138页 |
| 三、湿地时空演变量化关联规则提取及筛选 | 第138页 |
| 四、格网尺度湿地时空演变量化关联规则分析 | 第138-141页 |
| 第四节 湿地演变的驱动因素分析——以东莞市湿地演变为例 | 第141-146页 |
| 一、自然驱动因素 | 第141-142页 |
| 二、人类活动驱动因素 | 第142-146页 |
| 第六章 论文的主要结论、建议与创新点 | 第146-150页 |
| 第一节 论文的主要结论 | 第146-147页 |
| 第二节 建议与问题 | 第147-149页 |
| 第三节 论文的主要创新点 | 第149-150页 |
| 主要参考文献 | 第150-171页 |
| 附录一 论文图索引 | 第171-173页 |
| 附录二 论文表索引 | 第173-175页 |
| 附录三 硕博连读期间发表的论文目录 | 第175-176页 |
| 附录四 硕博连读期间参与的科研项目目录 | 第176-177页 |
| 附录五 致谢 | 第177-179页 |
