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基于CA-Markov模型的土地利用类型动态监测及预测研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
        1.1.1 研究背景第13-14页
        1.1.2 研究意义第14页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第14-16页
        1.2.1 国内研究现状第14-15页
        1.2.2 国外研究现状第15-16页
        1.2.3 发展趋势第16页
    1.3 研究内容和技术路线第16-18页
        1.3.1 遥感影像动态监测及预测技术路线第16-17页
        1.3.2 论文结构第17-18页
    1.4 本章小结第18-19页
2 技术支持及基本理论第19-27页
    2.1 数据来源及技术平台第19-21页
        2.1.1 数据来源第19页
        2.1.2 技术支持第19-20页
        2.1.3 软件平台第20-21页
    2.2 土地利用分类体系第21-22页
        2.2.1 土地利用及土地利用分类的定义第21-22页
        2.2.2 土地利用分类体系第22页
    2.3 土地利用分类技术第22-25页
        2.3.1 不同时相遥感影像变化信息发现第22-23页
        2.3.2 遥感图像分类第23-25页
    2.4 元胞自动机模型及马尔柯夫模型第25-26页
        2.4.1 元胞自动机模型第25页
        2.4.2 马尔柯夫模型第25-26页
        2.4.3 元胞自动机模型及马尔柯夫模型的结合第26页
    2.5 本章小结第26-27页
3 土地利用分类及分析第27-45页
    3.1 研究区概况第27-29页
        3.1.1 自然环境第27页
        3.1.2 土地利用现状第27-29页
    3.2 遥感图像预处理第29-30页
        3.2.1 光谱特征及波段组合第29页
        3.2.2 投影变换第29页
        3.2.3 图像校正第29页
        3.2.4 影像的配准第29-30页
    3.3 信息提取第30-36页
        3.3.1 影像的裁切第30-31页
        3.3.2 地类的解译和判读第31-32页
        3.3.3 分类方法第32-34页
        3.3.4 分类结果第34-36页
    3.4 分类精度分析第36-39页
        3.4.1 系统精度分析第37页
        3.4.2 错误图斑的提取第37-39页
    3.5 分类结果分析第39-42页
        3.5.1 统计结果分析第39-40页
        3.5.2 地类转换分析第40-42页
    3.6 本章小结第42-45页
4 土地利用类型预测第45-77页
    4.1 CA-Markov模型第45-49页
        4.1.1 CA-Markov模型的可行性分析第45-46页
        4.1.2 马尔柯夫链第46页
        4.1.3 生成马尔可夫转移概率矩阵第46-49页
    4.2 影响因子权重图的制作第49-54页
        4.2.1 道路权重的制作第49-51页
        4.2.2 河流权重的制作第51-52页
        4.2.3 坡度权重制作第52-53页
        4.2.4 坡向权重制作第53-54页
    4.3 土地利用类型转换规则分析第54-63页
        4.3.1 2004-2009年土地利用类型转换分析第54-63页
    4.4 土地利用类型演变预测第63-70页
        4.4.1 权重的分配及适宜性图集的制作第63-66页
        4.4.2 土地利用类型预测第66-69页
        4.4.3 预测结果验证第69-70页
    4.5 预测结果分析第70-71页
    4.6 土地保护体系的构建第71-74页
        4.6.1 确定永久性基本农田保护区及建立其数据库第71-72页
        4.6.2 加强城镇建设用地的约束力第72-74页
        4.6.3 节约利用和集约利用相结合第74页
    4.7 本章小结第74-77页
5 总结与展望第77-79页
    5.1 总结第77-78页
    5.2 不足之处第78页
    5.3 展望第78-79页
参考文献第79-85页
致谢第85-87页
作者简介第87页

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