环境下基于数据挖掘的径流演化分析
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-22页 |
| 1.2.1 土地利用分类研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 植被时空演化分析研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 径流模拟研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.4 数据流挖掘研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.4.1 数据流处理方法 | 第18-19页 |
| 1.2.4.2 数据流上的概念漂移检测 | 第19-21页 |
| 1.2.4.3 数据流上的在线学习算法 | 第21-22页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第22-23页 |
| 1.4 本文的主要贡献与创新 | 第23页 |
| 1.5 本论文的结构安排 | 第23-25页 |
| 第二章 研究区域和数据获取 | 第25-29页 |
| 2.1 研究区域 | 第25-26页 |
| 2.2 遥感数据获取 | 第26-27页 |
| 2.3 气候数据获取 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 研究区域土地利用连续分类研究 | 第29-34页 |
| 3.1 CCDC算法 | 第29-30页 |
| 3.2 手动标记训练数据 | 第30页 |
| 3.3 分类结果 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 气候变化影响下林地EVI的时空演化分析 | 第34-48页 |
| 4.1 植被指数选取 | 第34-35页 |
| 4.2 研究区域连续EVI数据提取 | 第35-36页 |
| 4.3 林地区域植被的时空演化分析 | 第36-47页 |
| 4.3.1 林地区域植被的时间演化特征分析 | 第36-43页 |
| 4.3.2 林地区域植被的空间分布特征分析 | 第43-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 变化环境下径流动态模拟 | 第48-64页 |
| 5.1 基于XGBOOST的在线学习算法 | 第48-54页 |
| 5.1.1 集成学习 | 第48-49页 |
| 5.1.2 基学习器CART | 第49-50页 |
| 5.1.3 XGBOOST | 第50-52页 |
| 5.1.4 基于XGBOOST的在线学习方法 | 第52-54页 |
| 5.2 基于SHEWHART控制图的概念漂移检测 | 第54-56页 |
| 5.3 径流动态模拟 | 第56-58页 |
| 5.4 使用不同EVI数据的模拟效果对比 | 第58页 |
| 5.5 与传统统计学习方法的对比 | 第58-59页 |
| 5.6 与水文模型的对比 | 第59-62页 |
| 5.7 实验分析 | 第62-63页 |
| 5.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文总结 | 第64页 |
| 6.2 本文的不足之处及工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第74页 |
