| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 研究方法 | 第16-18页 |
| 2 研究区概况与数据预处理 | 第18-27页 |
| 2.1 研究区概况 | 第18-20页 |
| 2.1.1 自然环境 | 第18-19页 |
| 2.1.2 社会经济 | 第19-20页 |
| 2.2 数据来源与获取 | 第20-21页 |
| 2.3 数据预处理 | 第21-27页 |
| 2.3.1 影像数据预处理 | 第21-23页 |
| 2.3.2 矢量数据处理 | 第23页 |
| 2.3.3 确定最佳波段组合 | 第23-27页 |
| 3 “三生”空间识别 | 第27-43页 |
| 3.1 不同数据源“三生”空间识别模型探索 | 第28-39页 |
| 3.1.1 生产空间识别 | 第29-32页 |
| 3.1.1.1 基于Landsat8的生产空间识别 | 第29-30页 |
| 3.1.1.2 基于GF-1的生产空间识别 | 第30-31页 |
| 3.1.1.3 识别精度分析 | 第31-32页 |
| 3.1.2 生活空间识别 | 第32-34页 |
| 3.1.2.1 基于Landsat 8的生活空间识别 | 第32-33页 |
| 3.1.2.2 基于GF-1的生活空间识别 | 第33页 |
| 3.1.2.3 识别精度分析 | 第33-34页 |
| 3.1.3 生态空间识别 | 第34-39页 |
| 3.1.3.1 基于Landsat 8的生态空间识别 | 第35-36页 |
| 3.1.3.2 基于GF-1的生态空间识别 | 第36-37页 |
| 3.1.3.3 识别精度分析 | 第37-39页 |
| 3.2 “三生”空间识别 | 第39-40页 |
| 3.3 识别精度评价 | 第40-43页 |
| 3.3.1 Google Earth验证 | 第40-41页 |
| 3.3.2 野外实地验证 | 第41-43页 |
| 4 “三生”空间现状分析 | 第43-55页 |
| 4.1 “三生”空间现状结构特征分析 | 第43-44页 |
| 4.2 基于地形因子的分析 | 第44-50页 |
| 4.3 “三生”空间信息熵分析 | 第50-51页 |
| 4.4 “三生”空间分形维数分析 | 第51-55页 |
| 5 “三生”空间评价与优化建议 | 第55-68页 |
| 5.1 公共评价指标因子及指标权重的确认 | 第55-57页 |
| 5.1.1 公共评价指标因子 | 第55-56页 |
| 5.1.2 指标权重的确定 | 第56-57页 |
| 5.2 生产空间 | 第57-59页 |
| 5.2.1 评价 | 第57-58页 |
| 5.2.2 优化的建议 | 第58-59页 |
| 5.3 生活空间 | 第59-63页 |
| 5.3.1 评价 | 第59-62页 |
| 5.3.1.1 特殊指标说明 | 第60-61页 |
| 5.3.1.2 加权Voronoi图分析 | 第61-62页 |
| 5.3.2 优化的建议 | 第62-63页 |
| 5.4 生态空间 | 第63-68页 |
| 5.4.1 评价 | 第63-65页 |
| 5.4.1.1 指标特别说明 | 第64-65页 |
| 5.4.2 优化的建议 | 第65-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-72页 |
| 6.1 结论 | 第68-70页 |
| 6.2 不足与展望 | 第70-71页 |
| 6.3 创新点 | 第71-72页 |
| 附表1 “三生”空间识别样片 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 硕士研究生期间科研实践情况 | 第79页 |
