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3S空间建模在LUCC驱动机制研究中的应用--以克里雅绿洲为例

摘要第2-4页
Abstract第4-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-14页
        1.2.1 LUCC研究进展第11-13页
        1.2.2 LUCC驱动研究进展第13-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 研究技术路线图第15-16页
第二章 研究区概况第16-23页
    2.1 地理位置、地形地貌第16-17页
    2.2 气候第17-19页
    2.3 水资源与土壤第19-21页
    2.4 植被、生物第21页
    2.5 社会、经济发展状况第21-22页
    2.6 人口发展状况第22-23页
第三章 数据来源与研究方法第23-40页
    3.1 数据来源第23页
    3.2 研究方法第23-27页
        3.2.1 RS方法第23-24页
        3.2.2 GIS方法第24-25页
        3.2.3 经典统计方法第25页
        3.2.4 空间统计分析第25-27页
    3.3 数据处理第27-40页
        3.3.1 LUCC变化空间数据处理第27-35页
        3.3.2 人口数量变化空间数据处理第35-40页
第四章 土地利用与土地覆盖变化(LUCC)(1976-2015)第40-53页
    4.1 LUCC类型分类结果第40-44页
        4.1.1 LUCC分类精度评价第40-41页
        4.1.2 LUCC分类结果特征分析第41-44页
    4.2 LUCC变化统计第44-51页
        4.2.1 LUCC变化总体统计分析第44-46页
        4.2.2 LUCC变化局部空间统计分析第46-51页
    4.3 小结第51-53页
第五章 人口发展状况变化(1975-2015)第53-57页
    5.1 人口发展状况(1975 与2015年)的总体/局部空间统计特征分析第53-54页
    5.2 人口发展状况变化(40 年)的局部空间统计特征分析第54-55页
    5.3 小结第55-57页
第六章 土地利用与土地覆盖变化(LUCC)的驱动机制第57-85页
    6.1 LUCC各类型变化与人口数量变化的Pearson相关性第57-58页
    6.2 LUCC各类型变化与人口数量变化的空间自相关性第58-59页
    6.3 地理加权回归(GWR)与最小二乘法(OLS)模型对比第59-64页
        6.3.1 最小二乘法(OLS)与Pearson相关性对比第60-61页
        6.3.2 地理加权回归(GWR)与最小二乘法(OLS)建模变量第61-62页
        6.3.3 地理加权回归(GWR)与最小二乘法(OLS)模型精度对比第62-63页
        6.3.4 地理加权回归(GWR)与最小二乘法(OLS)模型有效性对比第63-64页
    6.4 地理加权回归(GWR)模型构建第64-66页
    6.5 地理加权回归(GWR)模型结果分析第66-77页
        6.5.1 建设用地变化与人口数量变化第66-68页
        6.5.2 林草地变化与耕地变化第68-70页
        6.5.3 过渡带稀疏草地变化与耕地变化第70-72页
        6.5.4 过渡带稀疏草地变化与林草地变化第72-75页
        6.5.5 水体变化与林草地变化第75-77页
    6.6 LUCC变化的人口、经济驱动机制综合分析第77-82页
        6.6.1 LUCC变化的人口驱动机制第78-79页
        6.6.2 LUCC变化的社会、经济驱动机制第79-82页
    6.7 小结第82-85页
第七章 结论与展望第85-89页
    7.1 结论第85-86页
    7.2 不足与展望第86-89页
参考文献第89-93页
在读期间发表论文清单及参与课题第93-94页
克里雅绿洲野外实践照片第94-95页
致谢第95-97页

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