| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2 研究内容及方法 | 第14-16页 |
| 1.3 研究路线 | 第16页 |
| 1.4 创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 研究区概况 | 第17-24页 |
| 2.1 研究区位置与范围 | 第17-18页 |
| 2.2 自然条件 | 第18页 |
| 2.3 社会经济条件 | 第18-24页 |
| 第3章 基于ecognition的土地利用分类 | 第24-44页 |
| 3.1 面向对象分类原理 | 第24-27页 |
| 3.1.1 分类流程 | 第24-25页 |
| 3.1.2 多尺度分割 | 第25-26页 |
| 3.1.3 规则建立 | 第26页 |
| 3.1.4 分类方法 | 第26-27页 |
| 3.2 数据来源 | 第27-28页 |
| 3.3 影像预处理 | 第28页 |
| 3.4 土地利用分类 | 第28-42页 |
| 3.4.1 基于ESP插件的最优分割尺度选择 | 第28-30页 |
| 3.4.2 研究区土地利用分类 | 第30-32页 |
| 3.4.3 分类层次及分类准则 | 第32-35页 |
| 3.4.4 精度评定 | 第35-41页 |
| 3.4.5 分类结果 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 土地利用情况变化分析 | 第44-58页 |
| 4.1 时间变化分析 | 第44-45页 |
| 4.2 空间变化分析 | 第45-50页 |
| 4.2.1 土地利用速度变化 | 第45-47页 |
| 4.2.2 土地利用程度变化 | 第47-49页 |
| 4.2.3 转移矩阵 | 第49-50页 |
| 4.3 景观格局变化分析 | 第50-57页 |
| 4.3.1 城市景观个体变化分析 | 第50-54页 |
| 4.3.2 城市景观整体变化分析 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于Logistic-CA-Markov模型的土地利用预测模拟 | 第58-74页 |
| 5.1 Logistic-CA-Markov模型 | 第58-61页 |
| 5.1.1 Logistic回归模型介绍 | 第58页 |
| 5.1.2 CA(元胞自动机)模型介绍 | 第58-60页 |
| 5.1.3 Markov(马尔科夫)模型介绍 | 第60-61页 |
| 5.1.4 Logistic-CA-Markov模型原理 | 第61页 |
| 5.2 驱动因子选取与处理 | 第61-65页 |
| 5.2.1 驱动因子选取原则 | 第61-62页 |
| 5.2.2 所选驱动因子 | 第62页 |
| 5.2.3 驱动因子处理 | 第62-65页 |
| 5.3 2013年海淀区土地利用预测过程 | 第65-70页 |
| 5.3.1 约束条件分析 | 第65-66页 |
| 5.3.2 基于Logistic模型的适宜性图集 | 第66-68页 |
| 5.3.3 CA-Markov转移预测 | 第68-69页 |
| 5.3.4 精度评定 | 第69-70页 |
| 5.4 2020年海淀区土地利用模拟结果及分析 | 第70-72页 |
| 5.4.1 2020年海淀区土地利用模拟结果 | 第70-71页 |
| 5.4.2 2020年海淀区土地利用分析 | 第71-72页 |
| 5.5 建议 | 第72-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 结论 | 第74-75页 |
| 6.2 不足及展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |