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基于机载LiDAR数据的洞庭湖蓄滞洪区洪水灾害风险评估技术与方法研究

摘要第5-8页
Abstract第8-11页
第1章 绪论第26-44页
    1.1 研究背景与意义第26-29页
    1.2 国内外研究综述第29-40页
        1.2.1 洪水灾害孕灾承灾信息提取第29-31页
        1.2.2 洪水淹没模拟与分析第31-34页
        1.2.3 洪水灾害损失评估第34-38页
        1.2.4 洪水灾害风险评估第38-40页
    1.3 研究目标第40-41页
    1.4 总体技术路线第41页
    1.5 主要研究内容第41-43页
    1.6 论文组织第43-44页
第2章 研究区概况与基础数据采集处理第44-51页
    2.1 研究区概况第44-45页
    2.2 基础数据采集处理第45-51页
        2.2.1 资料准备第45-48页
        2.2.2 LiDAR航空摄影第48-50页
        2.2.3 LiDAR数据处理第50-51页
第3章 基于机载LiDAR数据的蓄滞洪区洪水灾害孕灾承灾信息提取第51-87页
    3.1 引言第51页
    3.2 基于三维分形维数分析的建筑物信息提取第51-56页
        3.2.1 三维分形维数第52-53页
        3.2.2 建筑物三维分形维数分析第53-54页
        3.2.3 生成建筑物信息第54-56页
    3.3 基于数字地形分析的农田、田埂和沟渠信息提取第56-63页
        3.3.1 数字地形特征分析第56-57页
        3.3.2 农田、田埂、沟渠地物检测第57-61页
        3.3.3 农田、田埂、沟渠信息生成第61-63页
    3.4 堤防信息提取与分析第63-85页
        3.4.1 堤防信息提取第63-64页
        3.4.2 堤防中心线提取方法第64-75页
        3.4.3 堤防形态参数提取第75-79页
        3.4.4 堤防破坏分析第79-85页
    3.5 本章小结第85-87页
第4章 集成高精细数字地形数据的蓄滞洪区洪水淹没模拟技术与方法第87-123页
    4.1 洪水淹没水位面提取的方法与技术第87-90页
        4.1.1 洗澡盆方法与区域联通方法第87-88页
        4.1.2 种子区域生长算法第88-90页
    4.2 面向高精细数字地形数据的洪水淹没水位面提取方法第90-100页
        4.2.1 分块压缩追踪算法提出第90-92页
        4.2.2 分块压缩追踪算法原理第92-96页
        4.2.3 算法性能测试第96-100页
    4.3 基于分块压缩追踪算法的蓄滞洪区洪水淹没模拟第100-121页
        4.3.1 二维洪水演进模型提取洪水淹没水位面第100-102页
        4.3.2 蓄滞洪区二维洪水演进模型构建第102-112页
        4.3.3 分块压缩追踪算法集成第112-118页
        4.3.4 实验与分析第118-121页
    4.4 本章小结第121-123页
第5章 蓄滞洪区单体建筑物洪水灾害损失评估第123-141页
    5.1 引言第123-124页
    5.2 建筑物洪水淹没分析第124-131页
        5.2.1 蓄滞洪区建筑物分类第124-128页
        5.2.2 两类建筑物水淹分析第128-131页
    5.3 建筑物洪灾损失率构建第131-135页
    5.4 建筑物洪水灾害损失评估第135-139页
        5.4.1 建筑物重置成本计算第135-138页
        5.4.2 建筑物洪灾损失计算第138-139页
    5.5 本章小结第139-141页
第6章 蓄滞洪区洪水影响分析与灾害风险综合评估第141-164页
    6.1 引言第141页
    6.2 蓄滞洪区关键地点洪水特征参数第141-144页
    6.3 蓄滞洪区洪水对孕灾承灾要素的影响第144-148页
        6.3.1 洪水对建筑物的影响第144-145页
        6.3.2 洪水对农田的影响第145-146页
        6.3.3 洪水对堤防影响第146-148页
    6.4 基于突变理论的蓄滞洪区洪水灾害风险综合评估第148-163页
        6.4.1 洪水灾害风险评估指标选取及指标归一化第148-154页
        6.4.2 洪水灾害风险突变级数计算第154-163页
    6.5 本章小结第163-164页
第7章 结论与展望第164-167页
    7.1 结论第164-165页
    7.2 创新点第165-166页
    7.3 展望第166-167页
参考文献第167-178页
攻读博士学位期间科研情况第178-180页
致谢第180-183页

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