基于资源环境数据格网化表达的关联模式发现--以山西省长河流域为例
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 当前研究热点 | 第10-12页 |
| 1.4 创新点与技术路线 | 第12-14页 |
| 1.4.1 创新点 | 第12-13页 |
| 1.4.2 研究技术路线 | 第13-14页 |
| 2 相关理论 | 第14-20页 |
| 2.1 空间关联与空间模式 | 第14-15页 |
| 2.2 空间格网数据 | 第15-16页 |
| 2.3 传统Apriori算法 | 第16-18页 |
| 2.4 传统空间关联模式发现 | 第18-20页 |
| 3 研究区概况与研究数据 | 第20-27页 |
| 3.1 研究区概况 | 第20-22页 |
| 3.1.1 研究区地理位置 | 第20-21页 |
| 3.1.2 研究区地形地貌 | 第21页 |
| 3.1.3 研究区气候条件 | 第21-22页 |
| 3.1.4 研究区自然资源条件 | 第22页 |
| 3.2 数据及数据来源 | 第22-24页 |
| 3.3 数据预处理 | 第24-27页 |
| 3.3.1 空间数据投影变换 | 第24-25页 |
| 3.3.2 空间数据校正 | 第25-27页 |
| 4 基于格网数据关联模式发现方法 | 第27-34页 |
| 4.1 资源环境数据多尺度格网化表达 | 第27-30页 |
| 4.1.1 格网尺度确定 | 第27-29页 |
| 4.1.2 格网属性确定 | 第29-30页 |
| 4.2 格网数据事务化 | 第30-32页 |
| 4.3 去除属性自连接的Apriori算法 | 第32-34页 |
| 5 实证分析 | 第34-39页 |
| 5.1 实例数据格网化表达 | 第34-35页 |
| 5.2 格网数据事务化 | 第35页 |
| 5.3 事务化精度分析 | 第35-36页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 6 结论和讨论 | 第39-41页 |
| 6.1 结论 | 第39页 |
| 6.2 讨论 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| Abstract | 第45页 |
| 攻读学位期间参加项目和发表的论文 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
