| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 1 绪论 | 第15-22页 |
| ·论文研究背景与研究意义（Significance and Background） | 第15-16页 |
| ·论文研究背景（Background） | 第15页 |
| ·论文研究意义(Significance) | 第15-16页 |
| ·国内外研究进展（Review） | 第16-20页 |
| ·空间分析研究进展（Progress of Spatial Analysis） | 第16-17页 |
| ·空间信息复合分析研究进展（Progress of IASI） | 第17-18页 |
| ·多维数据分析、处理技术研究进展（Progress of Processing Multidimensional Data） | 第18-20页 |
| ·论文主要研究工作（Main Research） | 第20页 |
| ·论文组织结构（Thesis Outline) | 第20-22页 |
| 2 空间信息复合分析理论与技术基础 | 第22-40页 |
| ·空间信息复合分析相关概念（Concept Relatad to IASI） | 第22-25页 |
| ·空间信息（Spatial Information） | 第22-23页 |
| ·空间尺度效应（Scale Effect） | 第23-24页 |
| ·空间依赖（Spatial Dependence） | 第24页 |
| ·空间异质性（Spatial Heterogeneity） | 第24-25页 |
| ·空间信息复合分析（Concept of IASI） | 第25页 |
| ·空间划分（Spatial Partitioning） | 第25-32页 |
| ·规则空间划分和不规则空间划分（Regular and Unregular Spatial Partitioning ） | 第26-27页 |
| ·多尺度空间划分（Multiscale Spatial Partitioning） | 第27-28页 |
| ·基于多维尺度依赖的空间划分（Spatial Partitioning Based on Multidimensional Scale） | 第28-29页 |
| ·空间划分的实现（Mothodology for Spatial Partitioning） | 第29-32页 |
| ·空间信息复合分析数据模型（The Model of IASI） | 第32-37页 |
| ·空间数据模型概述（Introduction of the Spatial Data） | 第32-33页 |
| ·离散实体属性值的空间扩散（Diffusing Spacial Attribute Value of Dispersible Object） | 第33-34页 |
| ·空间信息的空间单元转换（Translating Spatial Information between Spatial Cells ） | 第34-36页 |
| ·动态缓冲区与空间信息单元转换的实现（Mothodology for RingBuffer and Translating Information between Spatial Cells ） | 第36-37页 |
| ·空间过程因子分析（Factor Analysis of Spatial Process） | 第37-39页 |
| ·基于机理的空间过程因子分析（Factor Analysis of Spatial Process Based On Mechanism） | 第38页 |
| ·基于数据的空间过程因子分析（Factor Analysis of Spatial Process Based On Data） | 第38-39页 |
| ·本章小结（Summary) | 第39-40页 |
| 3 空间信息泛布尔函数复合分析模型研究 | 第40-59页 |
| ·引言（Introduction） | 第40-41页 |
| ·布尔代数及其在空间分析中应用（Boolean Algebra and It’S Using in Spatial Analysis） | 第40-41页 |
| ·经典布尔逻辑空间信息分析模型的局限性（Liminition of Spatial Information Analysis Model Based on Classical Boolean Algebra） | 第41页 |
| ·泛布尔代数（Pan-Boolean Algebra） | 第41-43页 |
| ·泛布代数数学模型（Pan-Boolean Algebra Model） | 第41-42页 |
| ·泛布尔函数（Pan-Boolean Function） | 第42-43页 |
| ·空间信息泛布尔函数复合分析模型（IASI Model Based on Pan-Boolean Algebra） | 第43-55页 |
| ·基于泛布尔函数的空间复合分析的基本思想（The issue of IASI Based On Pan-Boolean Algebra） | 第43-44页 |
| ·空间属性多态化（Dispersing Spatial Attribute） | 第44-45页 |
| ·空间效用函数的建立（Development of Spatial Avail Function） | 第45-46页 |
| ·泛布尔空间逻辑关系的知识化表达（Expressing Knowledge of Spatial Pan Boolean Logic Relations） | 第46-48页 |
| ·空间信息泛布尔函数复合分析模型（IASI Model Based on Pan-Boolean Algebra ） | 第48-49页 |
| ·基于泛布尔逻辑的复合空间信息反演模型（Spatial Inversion Transformation Model Based on Pan-Boolean Logic） | 第49-52页 |
| ·基于泛布尔逻辑的空间预测模型（Spatial Forecast Model Based on Pan-Boolean Logic） | 第52-53页 |
| ·泛布尔逻辑空间信息复合分析模型中的知识不确定性(Uncertainty in IASI Model Based on Pan-Boolean Algebra) | 第53-55页 |
| ·模型的应用（Application of the Model) | 第55-58页 |
| ·本章小结（Summary) | 第58-59页 |
| 4 空间信息分层线性复合分析模型研究 | 第59-74页 |
| ·引言（Introduction） | 第59-60页 |
| ·空间分析中的线性模型及其局限性(The Limitl Shortage of Linear Spatial Analysis Model ) | 第60-63页 |
| ·空间回归分析模型(Spatial Regression Model) | 第61-63页 |
| ·空间分析线性模型的局限性(The Shortage of Linear Spatial Analysis Model) | 第63页 |
| ·分层线性模型原理(Principle of Multi-Level Linear Model ) | 第63-67页 |
| ·分层线性模型的历史发展(Development of Multi-Level Linear Model ). | 第63-64页 |
| ·分层线性模型的基本形式(The Form of Multi-Level Linear Model) | 第64-65页 |
| ·分层线性模型参数估计(Parameter Estimation in Multi-Level Linear Model) | 第65-67页 |
| ·空间信息分层线性复合分析模型(Multi-Level IASI Model) | 第67-71页 |
| ·第一层模型——空间依赖模型(Level-1: Spatial Dependence Model) | 第67页 |
| ·第二层模型——空间尺度推绎模型(Level-2: Spatial Scale Transformati on Model) | 第67-69页 |
| ·参数解算(Parameter Estimate) | 第69-70页 |
| ·空间变量分层组织关系的检验(Inspection of Patial Multi-Level Relati | 第70-71页 |
| ·空间信息分层线性复合分析模型的应用（Application of Multi-Level IASI Model ) | 第71-73页 |
| ·本章小结（Summary) | 第73-74页 |
| 5 空间信息多维尺度复合分析模型研究 | 第74-92页 |
| ·多维尺度分析（MDS）概述（Introduction of MDS） | 第74-75页 |
| ·MDS 的概念与发展历程（Concept and Development of MDS） | 第74页 |
| ·MDS 的基本原理（Principle of MDS） | 第74-75页 |
| ·MDS 在空间数据分析中的适用性——空间信息流形学习（Using MDS in Manifold Learning） | 第75-78页 |
| ·流形与流形学习（Manifold and Manifold Learning） | 第75-76页 |
| ·MDS 拓展模型—ISOMAP（Expand Model of MDS——Isometric Mapping） | 第76页 |
| ·空间信息流形学习（Spatial Manifold Learning） | 第76-78页 |
| ·空间属性相似性（Similarity of Spatial Attribute ） | 第78-85页 |
| ·间隔尺度空间属性相似性及其度量（Similarity of Metric Spatial Attribute and It’s Measurement） | 第78-81页 |
| ·有序尺度空间属性相似性及其度量（Similarity of Ordinal Scale Spatial Attribute and It’s Measurement） | 第81-85页 |
| ·空间信息多维尺度复合分析模型（Multidimensional Scaling IASI Model) | 第85-90页 |
| ·基本模型（Main Model） | 第85-87页 |
| ·空间属性维度相对重要性模型（The Model Expressed the Importance of Spatial Attribute Dimension） | 第87-88页 |
| ·空间属性相似性不确定模型（The Model Expressing the Uncertainty of Spatial Attribute） | 第88-90页 |
| ·模型实现（Realizing Model) | 第90-91页 |
| ·本章小结（Summary) | 第91-92页 |
| 6 模型应用分析——空间信息复合分析模型在徐州市征地区片划分中应用 | 第92-114页 |
| ·项目概述与数据预处理(Introduction and Data Pretreatment ) | 第92-97页 |
| ·项目概述(Introduction) | 第92页 |
| ·数据预处理(Data Pretreatment) | 第92-97页 |
| ·基于空间信息泛布尔函数复合分析模型的徐州市征地区片划分(Partitioning Land Requisition Blocks By IASI Model Based on Pan-Boolean Fuction) | 第97-102页 |
| ·征地区片影响因素空间属性的多态化处理(Dispersing Factor’s Attribute Affecting Land Requisition Blocks) | 第97-101页 |
| ·征地区片划分空间效用函数的建立(Spatial Avail Function Used To Partition Land Requisition Blocks ) | 第101页 |
| ·征地区片划分(Partitioning Land Requisition Blocks) | 第101-102页 |
| ·基于空间信息分层线性复合分析模型的徐州市征地区片划分(Partitioning Land Requisition Blocks by Spatial Information Multi-Level IASI Model) | 第102-107页 |
| ·徐州市征地区片划分影响因素相互关系分析(Analysing Relatins between Factors ) | 第102-103页 |
| ·模型参数计算(Parameter Estimation) | 第103-106页 |
| ·征地区片划分(Partitioning Land Requisition Blocks) | 第106-107页 |
| ·基于空间信息多维尺度复合分析模型的徐州市征地区片划分(Partitioning Land Requisition Blocks By Multidimensional Scaling IASI Model) | 第107-111页 |
| ·空间单元相似性关系的建立(Establishing Similarity of Spatial Cells) | 第107-108页 |
| ·公共拟合构图的建立(Common Mimetic Structure ) | 第108-110页 |
| ·公共拟合构图的空间划分(Partitioning Common Mimetic Structure) | 第110页 |
| ·征地区片划分(Partitioning Land Requisition Blocks) | 第110-111页 |
| ·模型比较分析 (Comparing IASI Models) | 第111-112页 |
| ·本章小结 (Summary) | 第112-114页 |
| 7 结论与展望 | 第114-116页 |
| ·主要研究结论(Main Conclusions) | 第114-115页 |
| ·本文的主要创新(Main Innovation) | 第115页 |
| ·研究展望(Further Work) | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-125页 |
| 附录(Appendix) | 第125-154页 |
| 作者简历 | 第154-157页 |
| 学位论文数据集 | 第157页 |
