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基于Ann-CA-Markov模型的生态空间布局变化模拟及其生境质量评估研究 ----以重庆市万州区为例

摘要第6-9页
ABSTRACT第9-12页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景与研究意义第13-14页
    1.2 生态空间概念辨析第14页
    1.3 国内外研究进展第14-18页
        1.3.1 生态空间国内外研究进展第14-16页
        1.3.2 生境质量评估研究进展第16-17页
        1.3.3 模拟模型国内外研究进展第17-18页
    1.4 研究内容与技术路线第18-21页
        1.4.1 研究内容第18-19页
        1.4.2 技术路线第19-21页
    1.5 研究方法与拟解决的科学问题第21-22页
        1.5.1 研究方法第21页
        1.5.2 拟解决的科学问题第21-22页
    1.6 特色与创新第22-23页
第2章 研究区概况第23-25页
    2.1 地理位置概况第23页
    2.2 自然资源概况第23-24页
    2.3 社会经济概况第24页
    2.4 研究区特色第24-25页
第3章 数据来源及处理第25-28页
    3.1 数据来源第25页
    3.2 数据预处理第25-28页
        3.2.1 遥感影像预处理第25-26页
        3.2.2 土地利用数据解译第26-28页
第4章 万州区生态空间变化特征分析第28-47页
    4.1 相关理论与方法第28-30页
        4.1.1 动态度和转移速率第28页
        4.1.2 转移矩阵第28-29页
        4.1.3 景观格局指数第29-30页
    4.2 生态空间规模变化特征分析第30-37页
        4.2.1 生态空间数量变化特征分析第30-32页
        4.2.2 生态空间结构类型变化特征分析第32-36页
        4.2.3 生态空间动态度分析第36-37页
    4.3 生态空间空间变化分析第37-46页
        4.3.1 景观格局指数分析第38-39页
        4.3.2 分类景观格局指数分析第39-46页
    4.4 本章小结第46-47页
第5章 万州区生态空间布局变化影响机理分析第47-65页
    5.1 影响因子选择第47-50页
        5.1.1 影响因子选择原则第47-48页
        5.1.2 选择影响因子第48-50页
    5.2 影响机理分析第50-63页
        5.2.1 高程因子分析第50-53页
        5.2.2 道路交通因子分析第53-56页
        5.2.3 行政中心因子分析第56-59页
        5.2.4 河流因子分析第59-62页
        5.2.5 政策管控因子第62-63页
    5.3 本章小结第63-65页
第6章 基于Ann-CA-Markov模型的万州区生态空间布局模拟第65-86页
    6.1 相关理论与方法第65-69页
        6.1.1 神经网络模型第65-66页
        6.1.2 元胞自动机模型第66-68页
        6.1.3 马尔科夫模型第68-69页
    6.2 构建Ann-CA-Markov耦合模型第69-75页
    6.3 Ann-CA-Markov耦合模型精度验证第75-78页
    6.4 2024年研究区生态空间布局模拟及结果分析第78-85页
    6.5 本章小结第85-86页
第7章 万州区生态空间生境质量评估第86-108页
    7.1 相关理论与方法第86-88页
        7.1.1 生境质量第86页
        7.1.2 InVEST生境质量模型第86-88页
    7.2 模型参数设置第88-94页
    7.3 生境质量评估第94-106页
        7.3.1 万州区生境退化程度分析第94-97页
        7.3.2 万州区质量指数分析第97-100页
        7.3.3 万州区稀缺性分析第100-102页
        7.3.4 万州区生境质量综合分析第102-106页
    7.4 本章小结第106-108页
第8章 万州区生态空间优化重构策略第108-118页
    8.1 生态空间重构原则第108页
    8.2 重构前生态空间情况第108-109页
    8.3 万州区生态空间重构第109-113页
    8.4 生态空间重构前后对比分析第113-115页
    8.5 生态空间优化和管控建议第115-116页
    8.6 本章小结第116-118页
第9章 结论与展望第118-121页
    9.1 主要结论第118-119页
    9.2 不足与展望第119-121页
参考文献第121-127页
致谢第127-128页
科研情况第128页

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