| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第15-21页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第16-21页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第21-23页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第21页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.3 研究路线图 | 第22-23页 |
| 2 研究区概况 | 第23-27页 |
| 2.1 自然地理概况 | 第23-27页 |
| 2.1.1 地理位置概况 | 第23页 |
| 2.1.2 气候概况 | 第23-24页 |
| 2.1.3 水资源概况 | 第24-25页 |
| 2.1.4 土壤资源概况 | 第25页 |
| 2.1.5 植被资源概况 | 第25-26页 |
| 2.1.6 社会经济概况 | 第26-27页 |
| 3 数据来源与处理 | 第27-31页 |
| 3.1 数据来源 | 第27页 |
| 3.2 遥感影像预处理 | 第27-31页 |
| 3.2.1 遥感影像标准假彩色合成 | 第29页 |
| 3.2.2 几何校正 | 第29页 |
| 3.2.3 辐射校正 | 第29-30页 |
| 3.2.4 影像裁剪 | 第30-31页 |
| 4 研究区植被覆盖度动态变化分析 | 第31-41页 |
| 4.1 植被覆盖度模型的建立 | 第31-32页 |
| 4.1.1 植被指数 | 第31-32页 |
| 4.2 研究区植被覆盖度估算 | 第32-34页 |
| 4.2.1 研究区归一化指数的计算 | 第32页 |
| 4.2.2 NDVI_(min)与NDVI_(max)参数确定 | 第32页 |
| 4.2.3 植被覆盖度划分 | 第32-34页 |
| 4.3 研究区植被覆盖度时空变化分析 | 第34-40页 |
| 4.3.1 植被覆盖度变化特征分析 | 第34-36页 |
| 4.3.2 研究区不同等级植被覆盖度面积转移分析 | 第36-37页 |
| 4.3.3 研究区植被覆盖度空间变化 | 第37-40页 |
| 4.4 小结 | 第40-41页 |
| 5 基于神经网络模型的植被覆盖度预测 | 第41-50页 |
| 5.1 模型简介 | 第41-43页 |
| 5.1.1 BP神经网络模型介绍 | 第41-42页 |
| 5.1.2 LMBP神经网络模型介绍 | 第42-43页 |
| 5.2 数据采集 | 第43页 |
| 5.3 BP神经网络预测模型的实现与验证 | 第43-46页 |
| 5.4 LMBP神经网络预测模型的实现与验证 | 第46-48页 |
| 5.5 植被覆盖度预测 | 第48-49页 |
| 5.6 小结 | 第49-50页 |
| 6 植被覆盖度变化驱动因素分析 | 第50-59页 |
| 6.1 自然因素 | 第50-51页 |
| 6.1.1 温度对植被覆盖的影响 | 第50-51页 |
| 6.1.2 降水对植被覆盖度的影响 | 第51页 |
| 6.2 人为因素 | 第51-55页 |
| 6.2.1 人口数量对植被覆盖的影响 | 第51-52页 |
| 6.2.2 经济发展对植被覆盖的影响 | 第52-53页 |
| 6.2.3 农业发展对植被覆盖的影响 | 第53-54页 |
| 6.2.4 牧业发展对植被覆盖的影响 | 第54-55页 |
| 6.3 相关性分析 | 第55-58页 |
| 6.3.1 数据标准化处理 | 第55页 |
| 6.3.2 相关性分析 | 第55-58页 |
| 6.4 小结 | 第58-59页 |
| 7 结论与展望 | 第59-62页 |
| 7.1 结论 | 第59-61页 |
| 7.2 不足与展望 | 第61-62页 |
| 附录：主要程序代码 | 第62-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第72页 |
| 在读期间参加的科研项目 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |