| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 土地利用变化信息提取研究 | 第12页 |
| 1.2.2 城市扩展驱动力研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 城市扩展预测模型研究 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 第二章 研究区概况及数据处理 | 第16-37页 |
| 2.1 研究区概括 | 第16-17页 |
| 2.1.1 地理位置概括 | 第16页 |
| 2.1.2 自然环境概括 | 第16-17页 |
| 2.1.3 社会环境概括 | 第17页 |
| 2.2 研究资料 | 第17-20页 |
| 2.2.1 遥感影像数据 | 第17-20页 |
| 2.2.2 其他非遥感资料 | 第20页 |
| 2.3 遥感数据预处理 | 第20-23页 |
| 2.3.1 几何校正 | 第20-22页 |
| 2.3.2 图像增强 | 第22-23页 |
| 2.3.3 图像裁剪 | 第23页 |
| 2.4 基于具有学习功能的支持向量机的遥感影像分类方法研究 | 第23-36页 |
| 2.4.1 基于NDBI指数的特征提取 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于SAVI指数的特征提取 | 第24-25页 |
| 2.4.3 基于MNDWI指数的特征提取 | 第25-26页 |
| 2.4.4 支持向量机的影像分类方法工作过程及结果分析 | 第26-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 赣州市主城区城市扩展特征分析 | 第37-42页 |
| 3.1 基于土地利用转移矩阵的分析 | 第37-39页 |
| 3.2 城市扩展速度分析 | 第39-40页 |
| 3.3 城市扩展强度分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 赣州市主城区城市扩展动力机制分析 | 第42-51页 |
| 4.1 基于主成分分析法的驱动因子分析 | 第42-46页 |
| 4.2 驱动力结果分析 | 第46-50页 |
| 4.2.1 经济因素的影响 | 第46-47页 |
| 4.2.2 人口因素的影响 | 第47-48页 |
| 4.2.3 交通因素的影响 | 第48-49页 |
| 4.2.4 其他因素的影响 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于CBR-CA赣州市主城区土地利用动态变化模拟与预测研究 | 第51-64页 |
| 5.1 基于案例推理相关知识 | 第51-52页 |
| 5.1.1 基于案例推理的基本理论 | 第51-52页 |
| 5.1.2 基于案例推理在地学中的应用 | 第52页 |
| 5.2 元胞自动机的原理与构成 | 第52-55页 |
| 5.2.1 元胞（Cell） | 第52-53页 |
| 5.2.2 元胞空间(Cell Space) | 第53页 |
| 5.2.3 元胞状态（Cell State） | 第53页 |
| 5.2.4 邻域（Neighborhood） | 第53-55页 |
| 5.2.5 规则（Rule） | 第55页 |
| 5.3 基于案例推理的元胞自动机模型构建与模拟 | 第55-63页 |
| 5.3.1 案例库建立 | 第56页 |
| 5.3.2 转换规则获取 | 第56-60页 |
| 5.3.3 模拟结果分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小节 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 主要结论 | 第64-65页 |
| 6.2 存在问题 | 第65页 |
| 6.3 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第70-71页 |
