| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究内容 | 第14页 |
| 1.3 国内外研究进展 | 第14-20页 |
| 1.3.1 国外生态环境脆弱性研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3.2 国内生态环境脆弱性研究进展 | 第16-18页 |
| 1.3.3 黄河三角洲生态环境脆弱性研究进展 | 第18-19页 |
| 1.3.4 国内外研究分析 | 第19-20页 |
| 1.4 技术路线与拟解决的关键问题 | 第20-21页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第20-21页 |
| 1.4.2 拟解决的关键问题 | 第21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 研究区概况与资料准备 | 第22-28页 |
| 2.1 研究区概况 | 第22-24页 |
| 2.1.1 地理位置与范围界定 | 第22页 |
| 2.1.2 地形地貌背景 | 第22-23页 |
| 2.1.3 气候水文概况 | 第23页 |
| 2.1.4 自然资源概况 | 第23-24页 |
| 2.1.5 社会经济状况 | 第24页 |
| 2.2 数据来源 | 第24-26页 |
| 2.3 遥感数据的预处理 | 第26-27页 |
| 2.3.1 遥感影像数据的辐射校正 | 第26页 |
| 2.3.2 遥感影像的几何校正与配准 | 第26页 |
| 2.3.3 研究区裁剪 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 研究方法与数据处理 | 第28-50页 |
| 3.1 贝叶斯网络 | 第28-35页 |
| 3.1.1 贝叶斯网络方法简介 | 第28-32页 |
| 3.1.2 贝叶斯网络学习 | 第32-34页 |
| 3.1.3 贝叶斯网络推理 | 第34-35页 |
| 3.2 贝叶斯网络的实现 | 第35-40页 |
| 3.2.1 常用贝叶斯网络软件简介 | 第35-36页 |
| 3.2.2 Netica工具软件简介 | 第36-39页 |
| 3.2.3 Netica敏感性分析简介 | 第39-40页 |
| 3.3 黄河三角洲生态环境脆弱性的评价指标筛选 | 第40-44页 |
| 3.3.1 指标体系的构建 | 第40-41页 |
| 3.3.2 指标的描述 | 第41-44页 |
| 3.4 黄河三角洲生态环境指标数据的处理 | 第44-49页 |
| 3.4.1 应用层次分析法（AHP）确定指标的权重 | 第44-45页 |
| 3.4.2 指标等级划分和隐变量及脆弱性的计算 | 第45-48页 |
| 3.4.3 对各指标层进行量化分级 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 黄河三角洲生态环境脆弱性预测模型 | 第50-90页 |
| 4.1 黄河三角洲生态脆弱性模型的构建与训练 | 第50-59页 |
| 4.1.1 建立模型与创建case文件 | 第50-51页 |
| 4.1.2 模型的参数学习与模型的性能分析 | 第51-55页 |
| 4.1.3 模型的性能空间分析与敏感性分析 | 第55-59页 |
| 4.2 黄河三角洲生态环境脆弱性现状分析 | 第59-63页 |
| 4.3 情景分析与预测 | 第63-88页 |
| 4.4 综合评价分析 | 第88-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 结论与展望 | 第90-94页 |
| 5.1 主要结论 | 第90-92页 |
| 5.2 创新与特色 | 第92页 |
| 5.3 问题与展望 | 第92-94页 |
| 5.3.1 存在问题 | 第92-93页 |
| 5.3.2 研究展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 作者简介及攻读学位期间发表的学术论文 | 第100页 |