| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 城市扩张研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 夜间灯光强度研究 | 第13-17页 |
| 1.3 本文研究内容和技术路线 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 研究区概况 | 第19-24页 |
| 2.1 自然概况 | 第19-20页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第19-20页 |
| 2.1.2 地质地貌 | 第20页 |
| 2.1.3 气候 | 第20页 |
| 2.2 社会经济概况 | 第20-24页 |
| 2.2.1 人口 | 第21页 |
| 2.2.2 经济发展 | 第21-23页 |
| 2.2.3 城市建设 | 第23-24页 |
| 第三章 数据与研究方法 | 第24-42页 |
| 3.1 DMSP/OLS 数据 | 第24-26页 |
| 3.1.1 DMSP 卫星 | 第24页 |
| 3.1.2 OLS 传感器 | 第24-25页 |
| 3.1.3 DMSP/OLS 数据产品 | 第25-26页 |
| 3.2 SPOT-VGT 数据 | 第26-27页 |
| 3.2.1 SPOT-VGT 数据特点 | 第26页 |
| 3.2.2 VEGETATION 传感器数据产品 | 第26-27页 |
| 3.3 社会经济统计数据 | 第27页 |
| 3.4 其他辅助数据 | 第27页 |
| 3.5 数据处理 | 第27-31页 |
| 3.6 研究方法 | 第31-42页 |
| 3.6.1 支持向量机（SVM）算法 | 第31-35页 |
| 3.6.2 阈值二分法 | 第35-37页 |
| 3.6.3 提取城市用地信息的方法比较与验证 | 第37-38页 |
| 3.6.4 灰色关联度模型 | 第38-40页 |
| 3.6.5 BP 神经网络模型 | 第40-42页 |
| 第四章 1998 ~ 2010 年中国东部沿海城市用地时空变化分析 | 第42-64页 |
| 4.1 东部沿海地区城市用地的空间格局 | 第42-47页 |
| 4.1.1 东部沿海地区城市用地的空间分布 | 第42-44页 |
| 4.1.2 主要城市群城市用地的空间分布及变化 | 第44-47页 |
| 4.2 东部沿海地区城市扩张幅度与速度分析 | 第47-52页 |
| 4.2.1 城市用地年扩张速度 | 第48-49页 |
| 4.2.2 城市用地扩展动态度 | 第49-51页 |
| 4.2.3 城市用地扩展强度 | 第51-52页 |
| 4.3 中国东部沿海地区城市质心特征 | 第52-60页 |
| 4.3.1 中国东部沿海四大城市质心迁移特征 | 第53-57页 |
| 4.3.2 中国东部沿海三大城市群质心迁移特征 | 第57-60页 |
| 4.4 中国东部沿海地区主要城市空间形态演变分析 | 第60-64页 |
| 4.4.1 中国东部沿海四大城市空间形态分形维数变化分析 | 第60-62页 |
| 4.4.2 中国东部沿海四大城市空间形态紧凑度变化分析 | 第62-64页 |
| 第五章 1998 ~ 2010 年中国东部沿海地区城市扩张的驱动力分析 | 第64-76页 |
| 5.1 东部沿海地区城市扩张影响因素关联度分析 | 第64-71页 |
| 5.1.1 东部沿海地区社会经济发展动态 | 第64-69页 |
| 5.1.2 东部沿海地区城市用地扩张影响因素的灰色关联分析 | 第69-71页 |
| 5.2 东部沿海地区城市扩张的驱动力模型 | 第71-76页 |
| 5.2.1 驱动因子选择 | 第71-72页 |
| 5.2.2 BP 神经网络模型构建 | 第72页 |
| 5.2.3 城市扩张模拟 | 第72-76页 |
| 第六章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 本文结论 | 第76-77页 |
| 6.2 本文创新点 | 第77页 |
| 6.3 不足与展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
