| 中文摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-27页 |
| §1.1 引言 | 第9-12页 |
| §1.2 时态GIS的特性和关键技术 | 第12-15页 |
| §1.2.1 GIS的发展概况 | 第12-13页 |
| §1.2.2 时态GIS | 第13-14页 |
| §1.2.3 时态相关的几个基本概念 | 第14-15页 |
| §1.3 时态GIS的相关问题 | 第15-19页 |
| §1.3.1 时空数据表示及时空数据模型 | 第15页 |
| §1.3.2 不确定性 | 第15-16页 |
| §1.3.3 多标度(多尺度) | 第16页 |
| §1.3.4 空间数据融合问题 | 第16-17页 |
| §1.3.5 时空分析 | 第17-18页 |
| §1.3.6 时空动力学模型 | 第18-19页 |
| §1.4 论文选题来源及研究背景—立题依据和研究思路 | 第19-22页 |
| §1.5 本文对时态GIS的主要关注点及研究内容 | 第22-25页 |
| §1.6 论文的组织结构 | 第25-26页 |
| §1.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 时态GIS的基本问题与国内外研究现状 | 第27-49页 |
| §2.1 时态GIS的数据模型 | 第27-31页 |
| §2.1.1 GIS基本空间数据模型 | 第27-28页 |
| §2.1.2 时空数据模型 | 第28-31页 |
| §2.1.2.1 基于关系数据模型扩展的时空数据模型 | 第29-30页 |
| §2.1.2.2 面向对象的时空数据模型 | 第30-31页 |
| §2.2 GIS的数据来源与数据集成 | 第31-42页 |
| §2.2.1 GIS数据来源与数据表示形式 | 第32-37页 |
| §2.2.1.1 数字高程模型及其表示形式 | 第32-35页 |
| §2.2.1.2 GIS的数据来源 | 第35-37页 |
| §2.2.2 图像融合 | 第37-38页 |
| §2.2.3 多分辨率像素级图像融合 | 第38-40页 |
| §2.2.4 DEM数据融合 | 第40-41页 |
| §2.2.5 遥感数据融合 | 第41-42页 |
| §2.3 元胞自动机模型 | 第42-43页 |
| §2.4 林火蔓延模型 | 第43-48页 |
| §2.4.1 Rothermel模型 | 第45-46页 |
| §2.4.2 元胞自动机林火蔓延模型 | 第46-48页 |
| §2.4.2.1 经典森林火灾CA模型 | 第46-47页 |
| §2.4.2.2 三维CA林火蔓延模型 | 第47-48页 |
| §2.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 时态GIS数据模型 | 第49-63页 |
| §3.1 引言 | 第49-50页 |
| §3.2 静态空间数据模型的时态扩展 | 第50-54页 |
| §3.2.1 矢量空间数据模型时间扩展 | 第50-52页 |
| §3.2.2 栅格型数据模型的时间扩展 | 第52-53页 |
| §3.2.3 时空数据库 | 第53-54页 |
| §3.3 时空变化的分类 | 第54-56页 |
| §3.4 面向元胞划分的时空数据模型CAESTDM | 第56-62页 |
| §3.4.1 森林火场可燃物主要属性的时态性质 | 第57页 |
| §3.4.2 对不同时态性质的元胞属性的存储策略和CAESTDM结构 | 第57-62页 |
| §3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 GIS的图像(数据)拼接 | 第63-76页 |
| §4.1 引言 | 第63-64页 |
| §4.2 图像拼接问题 | 第64-66页 |
| §4.2.1 CCD图像拼接问题 | 第64-65页 |
| §4.2.2 栅格DEM拼接问题 | 第65-66页 |
| §4.2.3 拼接问题的解决思路 | 第66页 |
| §4.3 DEM栅格数据和CCD多区输出图像的多分辨率拼接 | 第66-73页 |
| §4.3.1 算法原理 | 第66-67页 |
| §4.3.2 基于特征的栅格DEM数据的自动配准 | 第67-71页 |
| §4.3.3 基于多分辨率数据融合的图像(栅格DEM数据)拼接 | 第71-73页 |
| §4.4 实验结果 | 第73-75页 |
| §4.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 时态GIS的元胞自动机动力学模型 | 第76-92页 |
| §5.1 引言 | 第76-77页 |
| §5.2 元胞自动机基础 | 第77-83页 |
| §5.2.1 元胞自动机的定义与常用元胞自动机 | 第77-78页 |
| §5.2.2 元胞自动机的行为特征 | 第78-79页 |
| §5.2.3 初等元胞自动机 | 第79-81页 |
| §5.2.4 二维元胞自动机 | 第81-83页 |
| §5.2.4.1 二维元胞自动机的邻居 | 第81页 |
| §5.2.4.2 二维元胞自动机的元胞空间和构成 | 第81-82页 |
| §5.2.4.3 一个简单的林火蔓延二维元胞自动机模型 | 第82-83页 |
| §5.3 元胞自动机规则提取的困难和规则构造的数据挖掘方法 | 第83-84页 |
| §5.4 元胞自动机的规则免疫学习 | 第84-91页 |
| §5.4.1 基于克隆选择的规则免疫学习模型框架 | 第84-85页 |
| §5.4.2 抗体(规则模式)的编码 | 第85-86页 |
| §5.4.3 抗原的设计与编码 | 第86页 |
| §5.4.4 基于信息熵的抗体适应性和多样性评价 | 第86-88页 |
| §5.4.5 抗体、抗原亲和度计算及抗体选择 | 第88页 |
| §5.4.6 算法流程 | 第88-89页 |
| §5.4.7 仿真实验 | 第89-91页 |
| §5.4.7.1 实验设计与实验结果 | 第89-90页 |
| §5.4.7.2 实验结果分析 | 第90-91页 |
| §5.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第六章 元胞自动机的状态传递及其在地理图像处理中的应用 | 第92-101页 |
| §6.1 图像处理与元胞自动机的状态传递 | 第92-93页 |
| §6.2 基于元胞自动机的图像滤波 | 第93-95页 |
| §6.2.1 元胞自动机的图像去噪 | 第93-94页 |
| §6.2.2 元胞自动机的图像边缘提取 | 第94-95页 |
| §6.3 图像骨架的提取的多尺度元胞自动机方法 | 第95-97页 |
| §6.4 模拟水体中心线的提取实验 | 第97-98页 |
| §6.5 计算量分析 | 第98-100页 |
| §6.6 本章小结 | 第100-101页 |
| 第七章 元胞自动机推理驱动的林火蔓延专家系统 | 第101-117页 |
| §7.1 引言 | 第101-102页 |
| §7.2 林火行为及其描述的困难 | 第102-103页 |
| §7.3 林火蔓延的机理和影响因子分析 | 第103-106页 |
| §7.3.1 林火蔓延的机理 | 第103-104页 |
| §7.3.2 林火蔓延的影响因子 | 第104-106页 |
| §7.4 DEM数据空间和林火蔓延模型的元胞空间 | 第106-110页 |
| §7.4.1 CA的地理过程模拟机制 | 第106-108页 |
| §7.4.2 DEM数据空间到元胞空间的映射 | 第108-110页 |
| §7.5 元胞数据组织 | 第110页 |
| §7.6 模型系统描述和模型结构框架 | 第110-114页 |
| §7.6.1 模型原理描述 | 第110-111页 |
| §7.6.2 模型结构 | 第111-114页 |
| §7.7 处理流程 | 第114页 |
| §7.8 规则调整的模拟实验 | 第114-115页 |
| §7.9 本章小结 | 第115-117页 |
| 第八章 总结和展望 | 第117-120页 |
| §8.1 本文工作总结 | 第117-119页 |
| §8.2 进一步工作展望 | 第119-120页 |
| 参考文献 | 第120-133页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134页 |
