| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 沙漠化概念 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 沙漠化研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 沙漠化预测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 研究目的、内容与技术路线 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第14-15页 |
| 第二章 研究区概况 | 第15-19页 |
| 2.1 自然地理条件 | 第15-16页 |
| 2.1.1 地质地貌 | 第15页 |
| 2.1.2 气候特征 | 第15-16页 |
| 2.1.3 水文特征 | 第16页 |
| 2.1.4 土壤植被特征 | 第16页 |
| 2.2 人文经济条件 | 第16-17页 |
| 2.3 数据预处理 | 第17-19页 |
| 第三章 理论基础和研究方法 | 第19-31页 |
| 3.1 沙漠化程度等级划分 | 第19-20页 |
| 3.2 沙漠化信息提取指标 | 第20-26页 |
| 3.2.1 MSAVI | 第21页 |
| 3.2.2 NDWI | 第21-22页 |
| 3.2.3 K-T变换后的亮度分量 | 第22-23页 |
| 3.2.4 纹理特征 | 第23-26页 |
| 3.3 沙漠化遥感提取指标统计特征 | 第26-31页 |
| 3.3.1 MSAVI统计特征及其特点 | 第26-27页 |
| 3.3.2 NDWI统计特征及其特点 | 第27-28页 |
| 3.3.3 亮度分量统计特征及其特点 | 第28页 |
| 3.3.4 纹理均值统计特征及其特点 | 第28-31页 |
| 第四章 沙漠化信息提取 | 第31-43页 |
| 4.1 决策树分类 | 第31-33页 |
| 4.2 决策树的生成 | 第33-35页 |
| 4.3 决策树分类结果及评价 | 第35-38页 |
| 4.4 研究区沙漠化空间变化分析 | 第38-43页 |
| 4.4.1 研究区2003年沙漠化状况 | 第38-39页 |
| 4.4.2 研究区2009年沙漠化状况 | 第39页 |
| 4.4.3 研究区2014年沙漠化状况 | 第39-40页 |
| 4.4.4 2003年-2014年研究区土地沙漠化动态分析 | 第40-43页 |
| 第五章 土地沙漠化影响因素分析 | 第43-49页 |
| 5.1 海拔高度对土地沙漠化分布的影响 | 第43-45页 |
| 5.2 坡度对土地沙漠化分布的影响 | 第45-46页 |
| 5.3 植被覆盖度对土地沙漠化分布的影响 | 第46-48页 |
| 5.4 居民点与土地沙漠化分布的关系 | 第48-49页 |
| 第六章 基于IDRISI系统的沙漠化模拟及分析 | 第49-59页 |
| 6.1 CA-Markov模型 | 第49-51页 |
| 6.1.1 元胞自动机模型 | 第49-50页 |
| 6.1.2 马尔科夫模型 | 第50-51页 |
| 6.1.3 CA-Markov模型 | 第51页 |
| 6.2 土地沙漠化预测 | 第51-54页 |
| 6.2.1 CA-Markov模型的构建 | 第51-52页 |
| 6.2.2 沙漠化转移矩阵 | 第52-53页 |
| 6.2.3 沙漠化适宜性图像集 | 第53-54页 |
| 6.3 神木县土地沙漠化模拟精度评价 | 第54-55页 |
| 6.4 神木县2020年土地沙漠化预测 | 第55-59页 |
| 第七章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 7.1 结论 | 第59页 |
| 7.2 不足及展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |